Sağlık sektöründe “veri kaosu” olarak adlandırılan veri yönetimi krizi, etkin karar alma süreçlerini tehdit ediyor.
Veri kaosu, özellikle sağlık sektöründe, çok farklı kaynaklardan toplanan verilerin düzensiz, dağınık ve uyumsuz şekilde saklanması sonucu oluşan karmaşık durumu ifade ediyor.
Sağlık kurumları her gün çok büyük miktarda veri üretiyor. Elektronik sağlık kayıtları, laboratuvar sonuçları, tıbbi görüntüler ve hasta izleme verileri gibi bilgiler; farklı sistemlerde, farklı formatlarda ve genellikle birbirinden kopuk halde bulunur. Bu da verilerin bütüncül olarak analiz edilmesini ve anlamlı içgörülere dönüştürülmesini zorlaştırıyor. Ayrıca sağlık çalışanlarının hastalara dair kapsamlı ve bütüncül bir profil oluşturmalarını da olumsuz etkiliyor. Veri kaosu sadece teknik bir problem değil, aynı zamanda hasta güvenliği açısından da kritik bir sorun.
Hasta Güvenliği Açısından Büyük Tehdit
Türkiye’de sağlık ve sağlık sigortası alanında yapay zeka çözümleri sunan Opinion AI Kurucu Ortağı ve CTO’su Burhan İnal, konuyla ilgili olarak şunları ifade etti: “Sağlık sektörü, bilgiye erişim noktasında oldukça zengin; ancak bu bilgiden anlamlı içgörüler elde etmekte yetersiz kalıyor. Hastaneler ve klinikler, büyük bir veri deryasında ilerliyor fakat bu verileri etkili biçimde analiz edemiyorlar. Bu durum; hatalı teşhislere, gereksiz tetkiklerin yapılmasına ve yüksek maliyetli operasyonel hatalara sebep olabiliyor. Veri karmaşası, yalnızca teknik bir mesele değil, aynı zamanda hasta güvenliği açısından da büyük bir tehdit teşkil ediyor.
Bu sorunların üstesinden gelmek için entegre bir veri yönetimi stratejisi hayati önem taşıyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri, veri kaosunu anlamlı içgörülere dönüştürerek sağlık kuruluşlarının daha hızlı, daha akıllı ve daha doğru kararlar almasını sağlayabilir.”
Öncelikli Sorunlar Neler?
Sağlık sektöründe veri kaosunun, kurumların veriye dayalı karar alma süreçlerinde büyük engeller oluşturduğuna da dikkat çeken Burhan İnal, veri kaosunun çözümünde öncelikli olarak ele alınması gereken başlıca sorunları şöyle sıraladı:
Veri Siloları: Veriler, farklı departmanlarda ve sistemlerde izole bir şekilde saklanıyor. Bu durum, veri paylaşımını neredeyse imkansız hale getiriyor.
Standartlaşma Eksikliği: Veri formatları ve standartları arasında uyumsuzluklar, yapay zeka modellerinin etkin bir şekilde çalışmasını engelliyor.
İnsan Hatası: Manuel veri girişi ve yönetim süreçleri, hatalı ve eksik veri oranını artırıyor.
Sağlıklı Veri Düzenlemesi İçin Neler Yapılmalı?
Veri stratejisini netleştirmenin kurumların işini büyük ölçüde kolaylaştıracağının altını çizen Burhan İnal sözlerini şöyle noktaladı: “Veri stratejisini belirlemek için öncelikle kurumun mevcut veri envanteri ve ihtiyaçları detaylı şekilde analiz edilmelidir. Ardından, verinin toplanması, saklanması ve paylaşılması süreçlerine dair açık ve uygulanabilir politikalar oluşturulmalıdır. Bu süreçte veri sahipliği, erişim yetkileri ve güvenlik önlemleri netleştirilmelidir.
Ayrıca, kurum genelinde veri standartlarının ve formatlarının uyumlu hale getirilmesi büyük önem taşır. Veri yönetimi süreçlerinin dijitalleşmesi ve otomatikleştirilmesi, hataların ve veri kayıplarının önüne geçer. Son olarak, kurumun vizyonuna uygun şekilde, veriden değer yaratacak yapay zeka ve analitik çözümlerin entegrasyonu planlanmalıdır. Tüm bu adımlar, sağlıkta veri kaosunun önüne geçmek ve sürdürülebilir bir veri yönetimi kültürü oluşturmak için gereklidir.
Sağlıkta yapay zekanın tam potansiyeline ulaşabilmesi için, öncelikle veriyi bir düzene sokmalıyız. Veri, hastalara daha iyi bakmayı sağlayacak bir köprüdür. Bu köprüyü inşa etmek, hepimizin ortak sorumluluğudur.”
