Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekâ Kullanımının Sağlık Politikaları Açısından Değerlendirilmesi

Öz

Bu çalışma yapay zeka teknolojilerinin sağlık hizmet süreçlerinde kullanımının sağlık politikaları açısından değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmada yapay zekanın kullanıldığı; tanı ve tedavi, klinik karar verme süreçleri, halk sağlığı yönetimi ve hastane operasyonları gibi birçok noktası ele alınmıştır. Bu kapsamda yapay zekanın özellikle makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme teknolojilerinin sağlık hizmetlerinde verimliliğe, hata oranlarına ve kişiselleştirilmiş tedavi süreçlerine etkisi değerlendirilmiştir. Bunun yanında yapay zekanın sağlık sistemine entegrasyonu veri güvenliği, teknik, etik, hasta mahremiyeti, erişim eşitsizliği ve yasal sorumluluk açısından da incelenmiştir. Çalışmada; Avrupa Birliği, Amerika Birleşik Devletleri, Çin ve Türkiye’nin yapay zekâ politikaları karşılaştırmalı olarak incelenmiş; özellikle Avrupa Birliği’nin risk temelli düzenleme yaklaşımının dikkat çektiği belirtilmiştir. Türkiye’de ise E-Nabız sistemi ve Sağlık Bakanlığı’nın yapay zekâ odaklı girişimleri önemli gelişmeler arasında değerlendirilmiştir. Sonuç olarak sağlık hizmetlerinde yapay zekanın güvenilir ve sürdürülebilir kullanılabilmesi için, veri güvenliği, etik ilkeler, uluslararası iş birliği ve güçlü yönetim mekanizmaları gibi durumların dikkate alınması gerektiği ve süreç için önem taşıdığı tespit edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Sağlık hizmetleri
• sağlık politikası
• sağlık teknolojisi
• yapay zeka.

Evaluation of the Use of Artificial Intelligence in Health Services From the Perspective of Health Policies

Öz

This study aims to evaluate the use of artificial intelligence technologies in healthcare processes from the perspective of health policies. The study examines many aspects where artificial intelligence is used, including diagnosis and treatment, clinical decision-making processes, public health management, and hospital operations. In this context, the impact of artificial intelligence, particularly machine learning, deep learning, and natural language processing technologies, on efficiency, error rates, and personalized treatment processes in healthcare services is evaluated. In addition, the integration of artificial intelligence into the healthcare system is examined from the perspectives of data security, technical aspects, ethics, patient privacy, access inequality, and legal responsibility. The study comparatively examines the artificial intelligence policies of the European Union, the United States, China, and Turkey; the risk-based regulatory approach of the European Union is particularly noteworthy. In Turkey, the e-Nabız system and the Ministry of Health's artificial intelligence-focused initiatives are considered significant developments. In conclusion, it has been determined that for the reliable and sustainable use of artificial intelligence in healthcare services, factors such as data security, ethical principles, international cooperation, and strong governance mechanisms must be considered and are important for the process.

Anahtar Kelimeler

• Healthcare services
• health policy
• health technology
• artificial intelligence

Kaynakça

1. Ağaoğlu, F. O. (2024). Sağlık yönetiminde yapay zekâ. Sağlık Yönetiminde Teknolojik Yaklaşımlar-I, 27.
2. Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2021). Sağlık hizmetleri ve yönetiminde yapay zekâ. Acta Infologica, 5(1), 231–240.
3. Allam, Z., Dey, G., & Jones, D. S. (2020). Artificial intelligence (AI) provided early detection of the coronavirus (COVID-19) in China and will influence future urban health policy internationally. AI, 1(2), 156–165. https://doi.org/10.3390/ai1020009
4. Asıl, S. (2025). Yapay zekâ etiği: Temel ilkeler, sorunlar ve disiplinlerarası yaklaşımlar. İnönü Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi (İNİF E-Dergi), 10(1), 152–175.
5. Benli, A. R. (2024). MHRS, Aile Hekimliği ve Kademeli Sevk Zinciri [Oturum Sunumu]. SASAM-MHRS Oturumu.
6. Birinci, Ş. (2023). A digital opportunity for patients to manage their health: Turkey National Personal Health Record System (The e-Nabız). Balkan Medical Journal, 40(3), 215.
7. Bulut, C. (2025). Sağlık kurumlarında yapay zekâ destekli karar destek sistemlerinin kullanımı. Uluslararası Sağlık Yönetimi ve Stratejileri Araştırma Dergisi, 11(1), 27–37.
8. Bulut, C., & Sönal, T. (2026). Dijital dönüşüm ve sağlık politikaları: Statükonun ötesine geçişte “policy window” yaklaşımıyla Türkiye, Estonya ve Danimarka’nın değerlendirilmesi. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 29(1), 71–92. https://doi.org/10.61859/hacettepesid.1734477

9. Çetin, B. (2023). Sağlık hizmetleri ve yapay zekâ. Uluslararası Ekonomi ve Siyaset Bilimleri Akademik Araştırmalar Dergisi, 7(17), 53–67.
10. Dankwa-Mullan, I. (2024). Health equity and ethical considerations in using artificial intelligence in public health and medicine. Preventing Chronic Disease, 21, E64.
11. Esmaeilzadeh, P. (2020). Use of AI-based tools for healthcare purposes: A survey study from consumers’ perspectives. BMC Medical Informatics and Decision Making, 20, (170), 1–19. https://doi.org/10.1186/s12911-020-01191-1
12. European Commission. (t.y.). Regulatory framework proposal on artificial intelligence. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
13. Gerke, S., Minssen, T., & Cohen, G. (2020). Ethical and legal challenges of artificial intelligence in healthcare. A. Bohr & K. Memarzadeh (Eds.), Artificial Intelligence in Healthcare içinde (ss. 295–336). Academic Press.
14. Gezici, H. S. (2023). Kamu yönetiminde yapay zekâ: Avrupa Birliği. Uluslararası Akademik Birikim Dergisi, 6(2). Göde, A. (2024). Halk sağlığında yapay zekâ (YZ) kullanımı ve geleceği. TOGÜ Erbaa Sağlık ve Yönetim Dergisi, 1(1), 1–16.
15. Helm, J. M., Swiergosz, A. M., Haeberle, H. S., Karnuta, J. M., Schaffer, J. L., Krebs, V. E., Spitzer, A. I., & Ramkumar, P. N. (2020). Machine learning and artificial intelligence: Definitions, applications, and future directions. Current Reviews in Musculoskeletal Medicine, 13(1), 69–76. https://doi.org/10.1007/s12178-020-09600-
16. Ismail, O., & Ahmad, N. (2025). Ethical and governance frameworks for artificial intelligence: A systematic literature review. International Journal of Interactive Mobile Technologies, 19(14).
17. Karaca, E., & Küçük, Y. S. (2025). Sağlık teknolojileri ve inovasyon politikalarının incelenmesi: Kavramsal çerçeve. Journal of Health and Management (Sağlık ve Yönetim Dergisi), 5(1).
18. Kınış, Z., Denizli, F., & Boztosun, D. (2026). Dijital sağlık teknolojilerinin sürdürülebilir sağlık sistemlerine katkısı: Türkiye odaklı bir inceleme. Istanbul Gelisim University Journal of Social Sciences, (Gelişmiş Çevrimiçi Yayın), 1575–1596.
19. Korkmaz, H. U. (2023). Unicorn olma yolunda girişimciler: Dijital sağlık teknolojileri. Giresun Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 9(2), 69–87. https://doi.org/10.46849/guiibd.1306933
20. Mammadova, F. (2023). Stratejik yönetim kapsamında yapay zekâ rolü üzerine nitel bir araştırma [Yüksek lisans tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi].
21. Marley, J., Pedlow, K., Martin, S., Cathcart, J., Johnston, S., Welch, H., & McFadden, S. (2026). Allied health professional attitudes toward artificial intelligence in healthcare: A UK cross-sectional survey. Digital Health, 12, Makale 20552076261437342.
22. Mikheeva, T. (2026). The green transformation of the Belt and Road Initiative in the context of geoeconomic rivalry with the European Union [Yayınlanmamış çalışma].
23. Morley, J., Machado, C. C. V., Burr, C., Cowls, J., Joshi, I., Taddeo, M., & Floridi, L. (2020). The ethics of AI in health care: A mapping review. Social Science & Medicine, 260, Article 113172. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113172
24. MSIT. (2026). Framework act on the development of artificial intelligence and establishment of trust. Ministry of Science and ICT, Republic of Korea.
25. Murdoch, B. (2021). Privacy and artificial intelligence: Challenges for protecting health information in a new era. BMC Medical Ethics, 22(1), 122.
26. Narin, O. (2025). Dijitalleşme, yapay zekâ ve emeğin özneleşmesi. Toplum ve Hekim.
27. Nilgün, A., & Aslan, H. (2025). Sağlıkta yapay zekâ uygulamaları. Sürdürülebilir Sağlıkta Güncel Araştırmalar, 15.
28. Özçatal, E. Ö. (Ed.). (2024). Sosyal Politika Alanında Uluslararası Araştırmalar–I. Eğitim Yayınevi.
29. Özçelik, S., & Saribekiroğlu, M. (2025). Türkiye sağlık sisteminde yapay zekâ tabanlı klinik karar destek sistemlerinin entegrasyonu için bir sosyo-teknik çerçeve modeli. Uluslararası Toplumsal Bilimler Dergisi, 9(2), 271–294.
30. Öztok, Z. A., & Karaca, M. (2026). Dijital sağlıkta erişim eşitsizliği: Yapay zekâ tabanlı chatbotlara yönelik kullanıcı deneyimlerinin eleştirel bir analizi. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 14(1), 903–932.
31. Panch, T., Mattie, H., & Celi, L. A. (2019). The “inconvenient truth” about AI in healthcare. NPJ Digital Medicine, 2(77), 1–3. https://doi.org/10.1038/s41746-019-0155-4
32. Panteli, D., Adib, K., Buttigieg, S., Goiana-da-Silva, F., Ladewig, K., Azzopardi-Muscat, N., ... & McKee, M. (2025). Artificial intelligence in public health: Promises, challenges, and an agenda for policy makers and public health institutions. The Lancet Public Health, 10(5), e428–e432.
33. Polat, E. (2025). Yapay zekâ stratejilerinde veri politikaları: Seçili ülkelerin karşılaştırmalı değerlendirmesi. Anadolu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 408–439.
34. Reddy, S., Allan, S., Coghlan, S., & Cooper, P. (2020). A governance model for the application of AI in healthcare. Journal of the American Medical Informatics Association, 27(3), 491–497. https://doi.org/10.1093/jamia/ocz192
35. Roy, K., Debdas, S., Kundu, S., Chouhan, S., Mohanty, S., & Biswas, B. (2021). Application of natural language processing in healthcare. Computational Intelligence and Healthcare Informatics, 393–407.
36. Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürlüğü. (t.y.). Neyim Var uygulamasına yılın sağlık bilgi sistemleri- yenilikçi uygulaması ödülü. https://sbsgm.saglik.gov.tr/TR-94051/neyimvar-uygulamasina-yilin-saglik-bilgi-sistemleri---yenilikci-uygulamasi-odulu.html
37. Sağlık Bakanlığı Strateji Geliştirme Başkanlığı. (t.y.-a). Kamuoyuna duyuru. https://sbsgm.saglik.gov.tr/TR-95566/kamuoyuna-duyuru.html
38. Sağlık Bakanlığı Strateji Geliştirme Başkanlığı. (t.y.-b). Yapay zekâ ve yenilikçi teknolojiler daire başkanlığı. https://sbsgm.saglik.gov.tr/TR-104172/yapay-zekâ-ve-yenilikci-teknolojiler-daire-baskanligi.html
39. Serracant, A., Consola, B., Ballesteros, E., Sola, M., Novell, F., Montes, N., & Serra-Aracil, X. (2024). How to study the location and size of rectal tumors that are candidates for local surgery: Rigid rectoscopy, magnetic resonance, endorectal ultrasound or colonoscopy? An interobservational study. Diagnostics, 14(3), 315.
40. Software Improvement Group. (t.y.). US AI legislation overview. https://www.softwareimprovementgroup.com/blog/us-ai-legislation-overview/
41. The White House. (2026, March). National policy framework for artificial intelligence: Legislative recommendations.
42. TÜBİTAK. (2026). Yapay zekâ politikası. https://tubitak.gov.tr/sites/default/files/202603/TUBITAK_Yapay_Zekâ_Politikasi_v1.0_tr.pdf
43. Uysal, B. (Ed.). (2025). Sağlık hizmetlerinde dış kaynak kullanımı: Teori, uygulama ve gelecek eğilimleri. Efe Akademi Yayınları.
44. Ün, İ., & Usta, M. (2025). Evde sağlık hizmetlerinde teknolojinin rolü tele-sağlık. Muş Alparslan Üniversitesi Sağlık Bilimleri Dergisi, 5(3), 97–105.
45. World Health Organization. (2024). Global report on digital health transformation 2024. WHO Press. https://www.who.int/publications/i/item/global-report-digitalhealth-2024
46. World Health Organization. (2025). Coronavirus disease (COVID-19) dashboard. https://covid19.who.int