Yapay Zeka 2026'da Tanı, İlaç Keşfi ve Hasta Bakımını Nasıl Değiştiriyor

Yapay zeka artık ABD pazarında onaylı 1.600'den fazla tıbbi cihaza entegre edilmiş durumda ve taramaları okumaktan tamamen yeni ilaç moleküllerini tasarlamaya kadar genişledi. Temmuz 2026'da Insilico Medicine, biyolojik hedefi ve kimyasal yapısı yapay zeka yazılımı tarafından üretilen bir bileşik olan rentosertib'i, tedavi seçeneği az olan bir akciğer hastalığı olan idiyopatik pulmoner fibrozis için 320 hastalık bir Faz III denemesine taşıdı. Aynı zamanda, küresel sağlık kuruluşları tanı ve tedavi kararlarını giderek daha fazla şekillendiren sistemleri nasıl yöneteceklerini hâlâ belirlemeye çalışıyor.

Yapay Zekanın Zaten İşe Yaradığı Yer: Görüntü Okuma

ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), kendi takip sayfasına göre - son güncelleme 22 Eylül 2026 - Amerika Birleşik Devletleri'nde pazarlanmak üzere 1.600'den fazla yapay zeka destekli tıbbi cihazı onayladığını belirtiyor. FDA'nın listelediği örnekler arasında cilt lezyonlarını kanser açısından tarayan yazılımlar, retina fotoğraflarından diyabetik retinopatiyi tespit eden sistemler, sensör verilerinden kalp krizi olasılığını hesaplayan yazılımlar ve glikoz monitörü okumalarına dayalı insülin dozlamasını otomatikleştiren sistemler bulunuyor.

Düzenleyici danışmanlık firması Innolitics'in 2025 FDA 510(k) onayları üzerine yaptığı bir analiz, o yılki yapay zeka/makine öğrenmesi cihaz onaylarının büyük çoğunluğunun radyolojiye ait olduğunu; 221 farklı üreticiye toplam 295 onay verildiğini ve medyan inceleme süresinin 142 gün olduğunu ortaya koydu. Analize göre en yaygın tek kategori, 2025'teki tüm onayların dörtte birinden fazlasını tek başına oluşturan radyolojik bilgisayar destekli tespit yazılımıydı.

Aynı analize göre, 2025'te kardiyoloji, nöroloji ve ortopedi radyolojinin çok gerisinde kaldı; anesteziyoloji ve klinik kimya gibi uzmanlık alanları ise onayların her biri yüzde 2'nin altında bir payı oluşturdu.

Yapay Zeka İlaçları Sadece Taramıyor, Tasarlıyor

Tanı koymanın ötesinde, yapay zeka yazılımları artık yeni ilaç hedefleri önermek ve bunları vurmayı amaçlayan molekülleri tasarlamak için kullanılıyor; bu, bilgi işlemin daha önce sadece mevcut bileşik kütüphanelerini daha hızlı taramak için kullanılmasının bir adım ötesinde. Hong Kong merkezli biyoteknoloji şirketi Insilico Medicine, PandaOmics platformunun TNIK adlı bir proteini hastalık hedefi olarak belirlediğini ve Chemistry42 platformunun idiyopatik pulmoner fibrozis için rentosertib adını alan aday molekülü ürettiğini söylüyor. Şirket, keşif sürecinin Nature Biotechnology dergisinde yayımlanan bir makalede açıklandığını belirtiyor.

Insilico Medicine'in sonuçlara ilişkin kendi açıklamasına göre -şirket bu sonuçların Nature Medicine dergisinde de yayımlandığını söylüyor- rastgele, plasebo kontrollü bir Faz IIa denemesinde, test edilen en yüksek dozda (günde bir kez 60 mg) rentosertib alan hastalarda, zorlu vital kapasite ile ölçülen akciğer fonksiyonu 12 hafta boyunca ortalama 98,4 mililitre iyileşti; plasebo grubunda ise ortalama 20,3 mililitre düşüş gözlendi.

Insilico, 7 Temmuz 2026'da rentosertib'in Faz III denemesine başladığını açıkladı: Çin'de 47 merkezde 52 hafta boyunca 320 hastanın katıldığı rastgele, çift kör, plasebo kontrollü bir çalışma. Şirkete göre birincil sonlanım noktası zorlu vital kapasitedeki yıllık düşüş oranı, önemli ikincil ölçüt ise ilk hastalık ilerlemesi olayına kadar geçen süre.

Şirketin kendi açıklamasına göre, henüz FDA veya başka bir düzenleyici kurumdan onay alan bir yapay zeka tasarımı ilaç bulunmuyor ve rentosertib'in Faz IIa denemesindeki akciğer fonksiyonu iyileşmeleri, çalışmanın birincil güvenlik hedefi değil, ikincil, keşifsel sonlanım noktaları olarak listelendi. Analiz sitesi IntuitionLabs'ın belirttiği sektör takip kuruluşları, 2026 başında klinik gelişim aşamasında 170'ten fazla yapay zeka ile keşfedilmiş ilaç programı sayarken, bu sayı 2023 sonunda yaklaşık iki düzineydi; ancak IntuitionLabs, bu tür ilaçlar için hükümet tarafından tutulan tek bir yetkili kayıt bulunmadığından ve her takip kuruluşunun kendi sınıflandırma kriterlerini uyguladığından rakamların takip kuruluşları arasında farklılık gösterdiğini belirtti.

Düzenleyiciler Kuralları Hâlâ Yazıyor

Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), 18 Ocak 2024'te sağlık alanında büyük çok modlu yapay zeka modelleri için etik ve yönetişim rehberi yayımladı; hükümetler, geliştiriciler ve sağlık çalışanları için 40'tan fazla öneri ortaya koydu. Rehber, düşük kaliteli veya önyargılı eğitim verilerinin yanlış veya eksik sağlık bilgisi üretebileceğini ve klinisyenlerin, yapay zeka çıktılarına aşırı güvenerek veya kararları uygunsuz şekilde bunlara devrederek 'otomasyon önyargısı' olarak adlandırılan duruma düşme riski taşıdığını belirtiyor.

• Önyargılı veya düşük kaliteli eğitim verileri, çıktıları ırk, etnik köken, cinsiyet, cinsiyet kimliği veya yaşa göre çarpıtabilir
• Otomasyon önyargısı: sağlık çalışanları yapay zeka hatalarını gözden kaçırabilir veya kararları uygunsuz şekilde devredebilir
• Siber güvenlik açıkları hasta verilerini açığa çıkarabilir veya yapay zeka sistemlerine olan güveni zayıflatabilir
• Yüksek performanslı yapay zeka araçları esas olarak daha zengin sağlık sistemleri için erişilebilir kalabilir, bu da küresel bakım eşitsizliklerini artırabilir

DSÖ Baş Bilim Sorumlusu Jeremy Farrar, rehberin yayımlandığı sırada, üretici yapay zeka teknolojilerinin sağlık hizmetlerini yalnızca geliştiriciler, düzenleyiciler ve kullanıcıların ilişkili riskleri belirlemesi ve tam olarak hesaba katması durumunda iyileştirebileceğini söyledi.

Henüz Gerçekleşmeyenler

Tıpta yapay zekayla bazen ilişkilendirilen birkaç kilometre taşı henüz gerçekleşmedi. Hiçbir yerde tamamen yapay zeka tasarımı bir ilaç düzenleyici onay almadı ve DSÖ'nün rehberi, en yetenekli yapay zeka sistemlerine eşit olmayan erişimin, iyi kaynaklı ve yetersiz kaynaklı sağlık sistemleri arasındaki eşitsizlikleri daraltmak yerine artırabileceğini açıkça uyarıyor. Şu an için, yapay zekanın tıpta en belirgin izi, düzenleyicilerin en uzun onay geçmişine sahip olduğu tanısal görüntüleme alanında kalırken, yeni ilaçlar oluşturmadaki rolü laboratuvar kavram kanıtından daha büyük insan denemelerine doğru ilerliyor.