Sağlık ve Biyoteknoloji Sektöründe Yapay Zeka Entegrasyonu Insights

Sağlık ve biyoteknoloji sektörleri, 2025 yılı itibarıyla dijital dönüşümün en olgun ve dönüştürücü evresine girmiş bulunmaktadır. Yapay zeka (YZ), artık yalnızca deneysel bir araç veya yardımcı bir katman olmaktan çıkarak, ilaç keşfinden cerrahi operasyonlara, genomik analizlerden hasta yönetimine kadar tüm dikey süreçlerin operasyonel merkezine yerleşmiştir. Küresel ölçekte sağlık sistemlerinin karşı karşıya kaldığı personel yetersizliği, artan maliyetler ve yaşlanan nüfus gibi kronik sorunlar, YZ entegrasyonunu bir seçenekten ziyade stratejik bir zorunluluk haline getirmiştir. 2025 yılı verileri, sektörün pilot uygulama aşamasından gerçek dünya kanıtı (Real World Evidence) ve geniş ölçekli endüstriyel üretime geçtiğini doğrulamaktadır.1

Küresel Pazar Dinamikleri ve Ekonomik Etki Analizi

Küresel sağlıkta yapay zeka pazarı, 2024 ve 2025 yıllarında eşine az rastlanır bir büyüme ivmesi yakalamıştır. 2024 yılında 27,46 milyar dolar seviyesinde olan pazar hacmi, 2025 yılı itibarıyla 37,7 milyar dolara ulaşmıştır. Bu büyüme hızı, önümüzdeki on yıllık süreçte (2026-2033) yıllık bileşik büyüme oranının (CAGR) %37,3 ile %38,9 arasında seyredeceğini ve pazarın 2033 yılına kadar 476 milyar ile 505 milyar dolar arasında bir büyüklüğe erişeceğini öngörmektedir. Bu devasa büyüme, teknolojinin artık klinik ve operasyonel çıktılar açısından kendini kanıtladığının bir göstergesidir. Bu ekonomik genişlemenin arkasındaki temel itici güç, operasyonel verimlilik artışı ve maliyet tasarrufu beklentisidir. Biyoteknoloji ve ilaç şirketleri, pazarın en büyük paydaşları olarak öne çıkmakta ve toplam pazarın %30’undan fazlasını domine etmektedir. Özellikle yazılım çözümleri, %46’lık pazar payı ile donanım ve hizmet segmentlerini geride bırakmış durumdadır. 2025 yılı projeksiyonlarına göre, YZ’nin sadece ilaç sektöründe yıllık 350 milyar ile 410 milyar dolar arasında ek değer yaratması beklenmektedir.5

Küresel Sağlıkta YZ Pazar Tahminleri ve Segmentasyon

Yıl	Pazar Büyüklüğü (Milyar USD)	Tahmin Kaynağı	Büyüme Oranı (CAGR)
2024	27,46	Skyquest	Base Year
2025	37,70	Skyquest / Grand View	%37,30
2026	52,00	Projeksiyon Verisi	%38,10
2033	476,14	Skyquest	%37,30
2033	505,59	Grand View Research	%38,90
2034	613,81	StartUs Insights	%36,83

Kuzey Amerika, 2025 yılında pazarın %54’üne sahip olarak liderliğini sürdürürken, bu durumun arkasında iyi kurulmuş bir sağlık sistemi ve yoğun Ar-Ge faaliyetleri yatmaktadır. Ancak Avrupa bölgesi, hükümetlerin dijitalleşme hamleleri, kişiselleştirilmiş tıbba yapılan ağır yatırımlar ve etik YZ düzenlemeleri sayesinde küresel olarak en hızlı büyüme kaydeden bölge konumuna yükselmiştir. Almanya ve Fransa gibi ülkeler, tıbbi görüntüleme ve hasta verisi analizi konularında ulusal stratejilerini 2025 itibarıyla operasyonel seviyeye taşımıştır.2

İlaç Keşfi ve Biyoteknolojide Üretken Yapay Zeka Dönüşümü

İlaç geliştirme süreçleri tarihsel olarak yüksek maliyetli (2,6 milyar dolara varan yatırımlar) ve düşük başarı oranlı (%10’un altı) süreçler olarak bilinmektedir.6 Ortalama 12 ila 15 yıl süren bu geliştirme döngüsü, biyoteknoloji sektörünün en büyük verimlilik darboğazıdır. Ancak 2025 yılı, bu paradigmanın tamamen değiştiği bir kırılma noktası olmuştur. “AI-First” olarak tanımlanan yeni nesil biyoteknoloji şirketleri, geleneksel firmalara oranla beş kat daha hızlı YZ entegrasyonu sağlamaktadır.5

Moleküler Tasarım ve Protein Mühendisliğinde Algoritmik Devrim

Üretken yapay zeka (Generative AI), biyolojik verilerin karmaşıklığını çözmek için kullanılan temel teknoloji haline gelmiştir. 2025 yılı itibarıyla yeni ilaç adaylarının %30’unun YZ yöntemleriyle keşfedilmesi öngörülmektedir.5 Bu süreçte kullanılan temel modeller, amino asit dizilerinden protein yapılarını tahmin eden AlphaFold3 gibi sistemlerden, doğada hiç bulunmayan tamamen yeni proteinler tasarlayan Genie gibi modellere evrilmiştir.5 AlphaFold şu anda 1.2 milyondan fazla araştırmacı tarafından aktif olarak kullanılmaktadır.5

Derin öğrenme algoritmaları, özellikle grafik sinir ağları (Graph Neural Networks) ve transformatör mimarileri, hastalıklarla ilişkili moleküler desenleri belirlemede %94 gibi yüksek bir doğruluk oranına ulaşmıştır.6 Bu modeller, milyonlarca kimyasal bileşiği sanal ortamda tarayarak (Virtual Screening), sadece en yüksek başarı potansiyeli olan adayların laboratuvar aşamasına geçmesini sağlamaktadır. Bu durum, keşif sürelerini 5-6 yıldan sadece 1 yıla indirme potansiyeli taşımaktadır.4

İlaç Keşfinde Kullanılan Temel Teknikler ve Uygulama Alanları

Teknik Sınıfı	Algoritma Örnekleri	2025 Sektörel Etkisi
Regresyon Analizi	MLR, Lojistik Regresyon	Kimyasal özellik-biyolojik yanıt modelleme; olasılık tahmini 8
Sınıflandırma	CNN, RNN, SVM	Aktif/İnaktif bileşik ayrımı; genomik dizi ve moleküler yapı analizi 8
Kümeleme	K-Means, Hierarchical	İlaç sınıflarının tanımlanması; biyolojik benzerliklerin keşfi 8
Üretken Modeller	GAN, Transformatörler	Yeni molekül tasarımı; sentetik veri üretimi; protein dizileme 5

2025 yılındaki en kritik stratejik değişim, “veri hacmi”nden “veri olgunluğu”na (data maturity) geçiş olmuştur. Şirketler artık sadece daha fazla veri toplamak yerine, bu verilerin biyolojik bağlamla uyumlu, yüksek kaliteli ve standartlaştırılmış olmasına odaklanmaktadır.1 Bu derinlik, modellerin sadece korelasyon kurmasını değil, nedensellik ilişkilerini de kavramasını sağlamaktadır. Insilico Medicine gibi lider şirketler, Pharma.AI gibi platformlar aracılığıyla hedeften ilaca tüm süreci otonom hale getirerek klinik aşamaya geçen yeni molekülleri sadece aylar içinde duyurmaktadır.9

Klinik Araştırmaların Optimizasyonu ve Dijital Hücre Modelleri

Klinik denemeler, sağlık inovasyonunun en maliyetli ve en yüksek başarısızlık riski taşıyan aşamasıdır. AI entegrasyonu, bu süreçte hem operasyonel hem de bilimsel açıdan devrim yaratmaktadır. 2025 yılı itibarıyla klinik araştırmalardaki YZ tabanlı çözümlerin 7 milyar dolarlık bir pazar oluşturması beklenmektedir.5

Hasta Seçimi ve TrialGPT Platformları

Klinik denemelerde karşılaşılan en büyük engel, uygun hastaların bulunması ve bu hastaların süreçte tutulmasıdır. TrialGPT gibi otonom ajanlar, elektronik sağlık kayıtlarını (EHR) saniyeler içinde analiz ederek en uygun katılımcıları belirlemekte, böylece işe alım süreçlerindeki manuel hataları minimize etmektedir.5 Bu teknoloji sadece hızı artırmakla kalmamakta, aynı zamanda denemelerde çeşitliliği sağlamakta ve hasta kaybını (dropout) önceden tahmin ederek klinik kesintilerin önüne geçmektedir. Janssen (Johnson & Johnson) gibi devlerin Trials360.ai platformu üzerinden 100’den fazla YZ projesini klinik denemelere entegre etmesi bu trendin büyüklüğünü kanıtlamaktadır.5

Dijital İkizler ve Hayvan Deneylerinin Alternatifleri

2025 yılında öne çıkan bir diğer devrim niteliğindeki trend, “Dijital Hücre” (Digital Cell) modelleridir. Bu modeller, biyolojik sistemlerin çok katmanlı verilerini (omik veriler, görüntüleme, pertürbasyon deneyleri) entegre ederek hücre davranışlarını simüle etmektedir.1 Bu teknoloji, FDA tarafından desteklenen “Yeni Yaklaşım Metodolojileri” (NAMs) ile birleşerek cerrahi planlamadan ilaç toksisite testlerine kadar geniş bir alanda hayvan deneylerinin yerini almaya başlamıştır.1 Bu simülasyonlar sayesinde klinik deneme sürelerinde kayda değer kısalma ve geliştirme maliyetlerinde 25 milyar dolara varan tasarruf hedeflenmektedir.5

Akıllı Cerrahi ve Robotik Sistemlerde Yeni Standartlar

Robotik cerrahi, 2024-2025 döneminde basit bir görselleştirme aracından yarı-otonom ve karar destekli bir sisteme geçiş yapmıştır. Yapay zeka destekli cerrahi robotlar, sadece cerrahın hareketlerini iletmekle kalmayıp, operasyon anında gerçek zamanlı karar destek mekanizmaları sunmaktadır.10 Özellikle Intuitive Surgical, Medtronic ve Johnson & Johnson MedTech gibi şirketler, robotik platformlarına AI katmanları ekleyerek cerrahi hassasiyeti ve hasta güvenliğini yeni bir seviyeye taşımıştır.11

Klinik Çıktılar ve Operasyonel Verimlilik Analizi

2024-2025 yıllarına ait 25 hakemli çalışmanın sentezi, AI destekli robotik cerrahinin geleneksel yöntemlere göre belirgin üstünlüklerini ortaya koymaktadır. Bu sistemler, cerrahın durumsal farkındalığını artırmakta ve yorgunluktan kaynaklanan hataları minimize etmektedir.10

Parametre	İyileşme Oranı / Etki	Klinik Yansıması
Cerrahi Hassasiyet	%40 Artış	Daha doğru implant yerleşimi ve tümör rezeksiyonu 10
Komplikasyon Oranı	%30 Azalma	Omurga cerrahisinde vida sabitleme hatalarında ciddi düşüş 10
Operasyon Süresi	%25 Kısalma	Yaklaşık 22 dakikalık zaman tasarrufu 10
İyileşme Süresi	%15 Hızlanma	Hastanede kalış süresinde 1-3 günlük azalma 10
Sağlık Maliyetleri	%10 Azalma	Uzun vadeli komplikasyon ve hastane yatış maliyetlerinde düşüş 10

Nöro-Görsel Adaptif Kontrol ve Otonomi

2025 yılında cerrahi platformların zekasını artıran en önemli inovasyon “Nöro-Görsel Adaptif Kontrol” sistemidir. Bu teknoloji, cerrahi alanı sürekli izleyen bir geri bildirim döngüsü oluşturarak robotun hareketlerini anlık olarak ayarlar ve hastaya zarar verebilecek istenmeyen hareketleri minimize eder.10 Ayrıca, büyük görüntü modelleri (Large Vision Models - LVM) karmaşık cerrahi alanları yorumlama ve kritik anatomik yapıları otomatik olarak tanımlama yeteneği kazanmıştır.10 Bu durum, otonom dikiş atma gibi belirli prosedürlerin YZ tarafından gerçekleştirilmesinin önünü açmaktadır.

Tanısal Görüntüleme ve Multimodal Yapay Zeka

Tıbbi görüntüleme, YZ’nin en erken ve en başarılı entegrasyon sağladığı alanlardan biridir. 2025 yılına gelindiğinde, radyoloji ve patoloji iş akışlarında YZ kullanımı “isteğe bağlı” bir özellikten “temel standart” haline gelmiştir. GE HealthCare ve Siemens Healthineers gibi şirketler, AI destekli MRI ve CT tarayıcıları ile teşhis doğruluğunu zirveye taşımıştır.3

Multimodal Yaklaşım: Verilerin Senfonisi

Geleneksel YZ modelleri sadece tek bir veri tipine (örneğin röntgen görüntüsü) odaklanırken, 2025’in yükselen trendi “Multimodal AI” olmuştur. Bu sistemler; radyolojik görüntüleri, genomik verileri, patoloji lamlarını ve hastanın klinik geçmişini eşzamanlı olarak analiz edebilmektedir.12 Bayer ve Philips gibi devler, bu multimodal yapıları kullanarak nadir hastalıkların teşhisinde kullanılan sentetik görüntüler üretmekte ve eğitim verisi eksikliğini bu yolla gidermektedir.12

Teşhis Doğruluğunda Kırılma Noktası ve Erişilebilirlik

Yapay zeka sistemleri, özellikle insan radyologların gözden kaçırabileceği mikro paternleri tespit etmede üstünlük sağlamaktadır. Örneğin, akciğer nodüllerini tespit etmede yüksek doğruluk oranlarına ulaşan sistemler, erken teşhis ile kanser sağkalım oranlarını doğrudan etkilemektedir.7 Ayrıca, Hindistan gibi bölgelerde 17 farklı tesiste yaygınlaştırılan AI destekli göğüs röntgeni sistemleri, günde 2000 taramayı işleyerek uzman hekim eksikliği olan bölgelerde sağlık açıklarını kapatmaktadır.7 2025 yılı itibarıyla, dijital sağlık çözümlerinin teşhisten faturalandırmaya kadar olan süreyi %50 oranında kısaltması beklenmektedir.2

Türkiye Ulusal Yapay Zeka Stratejisi ve Sağlık Vizyonu

Türkiye, 2021-2025 Ulusal Yapay Zeka Stratejisi ve 2024-2025 eylem planı kapsamında yapay zekayı ulusal kalkınmanın ve sağlıkta dijital dönüşümün merkezine koymuştur.13 Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi ve Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından güncellenen bu belgeler, Türkiye’nin bu alanda sadece kullanıcı değil, teknoloji ihraç eden bir güç olma hedefini perçinlemiştir.13

TÜSEB ve TÜYZE: Akademiden Kliniğe Stratejik Köprü

Türkiye Sağlık Enstitüleri Başkanlığı (TÜSEB) bünyesinde faaliyet gösteren Türkiye Sağlık Veri Araştırmaları ve Yapay Zeka Uygulamaları Enstitüsü (TÜYZE), 2025 yılı projeksiyonlarında kritik bir rol oynamaktadır. 2025 yılında düzenlenen “Veriden Karara: Ulusal Yapay Zeka Zirvesi” ve çeşitli çalıştaylar, kamu politikalarının veri temelli şekillendirilmesini sağlamıştır.15

Kurumsal Girişim	2025 Hedefi / Faaliyeti	Stratejik Önem
Ulusal Zeka Testi	Yerli bilişsel değerlendirme araçları geliştirme	Dışa bağımlılığı azaltma; sağlık entegrasyonu 16
Anne-Çocuk Sağlığı	Dijital inovasyon çalıştayları (İTÜ)	Sağlık harcamalarını azaltma; erken takip 15
ASELSAN İş Birliği	Yerli ve milli sağlık çözümleri üretimi	”Üreten Sağlık” vizyonu; teknolojik bağımsızlık 16
Sağlık Veri Çalıştayı	Güvenli veri toplama ve paylaşımı	Kamu-akademi-özel sektör iş birliği ekosistemi 17

Yerli Başarı Hikayeleri ve Yatırım Ekosistemi

2024 ve 2025 yılları, Türk sağlık teknolojisi girişimleri için küresel ölçekte tescillendiği yıllar olmuştur. ODTÜ Teknokent merkezli SmartAlpha, geliştirdiği yapay zeka yazılımı ile ABD Gıda ve İlaç Dairesi’nden (FDA) klinik kullanım onayı alan ilk yerli şirket olmuştur.18 Bu başarı, Türk mühendisliğinin küresel regülasyonlara uyum kapasitesini göstermektedir. Ayrıca, PhiTech Bioinformatics gibi girişimler, genomik veri analizi ve kişiselleştirilmiş tıp alanında Eksim Ventures gibi kurumlardan yatırım alarak büyümelerini sürdürmektedir.18

Türkiye Girişim Ekosistemi Yatırım Verileri (2025 Q3)

Dikey Sektör	İşlem Sayısı (2025 Q3)	Önemli Yatırım / Gelişme
Yapay Zeka (Genel)	19	Ekosistemin lider dikey sektörü 20
Sağlık Teknolojileri	12	Diştedavim (440 bin USD yatırım) 20
Biyoteknoloji / IoT	11	PhiTech & SmartAlpha yatırımları 18
Fintech	31 (2024 Toplam)	Midas 80 Milyon USD (2025 Q3) 20

2025 yılının ilk dokuz ayında Türkiye’deki girişimler toplam 475 milyon dolar fon toplamıştır. Yapay zeka tabanlı girişimler, son beş yıldaki tüm işlemlerin %17.7’sini oluşturarak ekosistemin en dinamik parçası olduğunu kanıtlamıştır.20

Veri Gizliliği, Etik ve Düzenleyici Çerçeve 2025

Yapay zekanın sağlıkta yaygınlaşması, beraberinde ciddi etik ve yasal sorumluluklar getirmektedir. 2025 yılı, bu alandaki regülasyonların tavsiye niteliğinden yasal zorunluluk haline geldiği yıl olmuştur. Hastaların verilerinin korunması ve algoritmaların şeffaflığı, güven inşasının temel taşıdır.23

EU AI Act ve Türkiye’deki Mevzuat Çalışmaları

1 Ağustos 2024 tarihinde yürürlüğe giren Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası (AI Act), sağlık uygulamalarını yüksek riskli kategorisinde sınıflandırarak katı denetimler ve risk yönetimi zorunlulukları getirmiştir.14 Türkiye’de henüz müstakil bir YZ kanunu bulunmamakla birlikte, Kişisel Verileri Koruma Kurumu (KVKK) tarafından 24 Kasım 2025 tarihinde yayınlanan “Üretken Yapay Zeka ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi”, sektör için kritik bir yol haritası sunmaktadır.26 Bu rehber, derin öğrenme (deep learning) ve derin kurgu (deep fake) gibi kavramlara ilk kez resmi tanımlamalar getirmiştir.26

Kritik Etik Sorunlar ve Çözüm Yaklaşımları

YZ sistemlerinin gelişiminde karşılaşılan temel etik engeller, teknolojinin toplumsal kabulünü de belirlemektedir:

Algoritmik Ön Yargı (Bias): Temsili olmayan veri setleri ile eğitilen modellerin belirli popülasyonlara yönelik yanlış teşhisler üretmesi riskidir. 2025’te bu sorunu aşmak için “kapsayıcı veri toplama” ve “sürekli izleme” stratejileri zorunlu hale gelmektedir.24
Açıklanabilirlik (Explainable AI): Kara kutu (black-box) modelleri yerine, bir kararın hangi verilere dayanarak verildiğini gösteren şeffaf modeller hekimlerin güvenini kazanmaktadır.24
Sorumluluk ve Hesap Verebilirlik: Bir AI hatası durumunda sorumluluğun kimde olduğu sorusu, “İnsan Gözetimi” (Human-in-the-loop) prensibiyle çözülmektedir; nihai karar her zaman hekime aittir.27
Veri Minimizasyonu ve Şifreleme: KVKK ve GDPR uyumu için verilerin anonimleştirilmesi, uçtan uca şifrelenmesi ve sadece gerekli amaç için kullanılması (purpose-based consent) temel bir gerekliliktir.23

Operasyonel Verimlilik ve İş Gücü Dönüşümü

Sağlık sektöründeki iş gücü açığı, 2030 yılına kadar dünya genelinde 11 milyon çalışana ulaşması beklenen bir krizdir.3 Yapay zeka, bu krizin yönetiminde en önemli araç haline gelmiştir. Teknolojinin sağladığı otomasyon, sağlık çalışanlarının üzerindeki idari yükü azaltarak onların hastaya odaklanmasını sağlamaktadır.

Agentic AI ve İdari Otomasyon

Sağlık çalışanlarının zamanının büyük bir bölümünü alan idari görevler (tıbbi kodlama, faturalandırma, randevu planlama, epikriz raporlama), Agentic AI (ajan tabanlı yapay zeka) sistemleri tarafından otonom olarak yönetilmeye başlanmıştır.7 Bu sistemler, 2025-2030 yılları arasında %35-40 büyüme oranıyla en hızlı gelişen alt segmentlerden biri olacaktır.7 Kairoi ve Wellora gibi girişimler, klinisyenler için geliştirdikleri AI yardımcıları ile dokümantasyon sürelerini minimize etmektedir.7

Bakım Merkezlerinin Kayması (Site-of-Care Shifts)

Yapay zeka ve uzaktan izleme teknolojileri, bakım hizmetlerinin hastanelerden toplum merkezlerine ve evlere kaymasını tetiklemektedir. 2025 yılı itibarıyla, büyük eklem operasyonlarının %30’dan fazlası ayakta tedavi merkezlerinde (ASC) gerçekleştirilmektedir ve bu oranın 2027’ye kadar %60’a çıkması beklenmektedir.30 Bu değişim, hem hastaların tercihlerine hitap etmekte hem de sağlık sistemlerine %40’a varan maliyet tasarrufu sağlamaktadır.30 Akıllı saatler ve giyilebilir cihazlar üzerinden toplanan gerçek zamanlı veriler, önleyici bakım süreçlerini hızlandırarak hastane yatışlarını %30 oranında azaltmıştır.2

Biyogüvenlik ve Akıllı Biyosensörler

Sağlıkta YZ’nin bir diğer kritik cephesi, antibiyotik direnci (AMR) ile mücadele ve küresel hastalık izlemedir. AI destekli optik ve elektrokimyasal biyosensörler, hastalıkların yerinde (point-of-care) tespit edilmesini sağlayarak laboratuvar bağımlılığını azaltmaktadır.32

AMR İzleme ve Salgın Tahmini

Yapay zeka modelleri, hastane, laboratuvar ve çevresel sensörlerden gelen devasa veri setlerini analiz ederek salgınları resmi duyurulardan önce tespit edebilmektedir.34 2025 Haziran ayında NATO’nun biyogüvenlik tehditlerine karşı AI odaklı biyoteknoloji firmalarını fonlamaya başlaması, bu teknolojinin stratejik önemini göstermektedir.34 Akıllı biyosensörler, makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde gıda güvenliğinden patojen tespitine kadar geniş bir yelpazede gerçek zamanlı karar desteği sunmaktadır.33

Gelecek Projeksiyonu: 2026 ve Ötesi

2026 yılına dair stratejik projeksiyonlar, yapay zekanın biyoloji ile tam entegrasyonunu işaret etmektedir. Sektör artık sadece modelleri kullanmakla kalmayıp, bu modelleri bir altyapı olarak (AI-as-Infrastructure) konumlandırmaktadır. Deloitte’un 2026 Yaşam Bilimleri Görünümü raporuna göre, sektör liderlerinin %41’i üretken yapay zekayı en etkili trend olarak görmektedir.1

Öne Çıkan Gelecek Trendleri ve Stratejik Odaklar

Egemen Yapay Zeka (Sovereign AI): Ülkelerin kendi sağlık verilerini kullanarak milli ve güvenli sağlık modelleri geliştirmesi, veri egemenliği ve milli güvenlik açısından birincil öncelik haline gelecektir.36
Yeşil Yapay Zeka (Green AI): Büyük dil modellerinin ve biyolojik simülasyonların enerji tüketimini azaltmaya yönelik karbon nötr veri merkezleri ve düşük enerjili çiplerin kullanımı 2026 vizyonunun bir parçasıdır.37
Dijital İkizlerden Kişiselleştirilmiş Tıbba: Her hastanın genetik yapısı, protein ifadeleri ve yaşam tarzı verilerinin AI tarafından işlenmesiyle, “tek tip” tedavi yaklaşımının yerini tamamen kişiselleştirilmiş protokoller alacaktır.34 Caris Life Sciences’ın 849.000 kanser vakasını AI ile profillemesi bu geleceğin somut bir örneğidir.34

Sektörel Sonuç ve Stratejik Öneriler

Sağlık ve biyoteknoloji sektöründe yapay zeka entegrasyonu, 2025 yılı itibarıyla geri dönülemez bir noktaya ulaşmıştır. Bu teknolojik devrim, sadece tıbbi cihazların veya yazılımların güncellenmesi değil, sağlık hizmeti sunum modelinin kökten yeniden tasarlanmasıdır. 2025 yılı verileri, YZ’nin ilaç keşif süresini dramatik şekilde kısalttığını, cerrahi komplikasyonları azalttığını ve idari verimliliği artırdığını şüpheye yer bırakmayacak şekilde kanıtlamıştır.

Kuruluşlar için başarı, sadece en gelişmiş modelleri satın almakla değil, bu modelleri besleyecek yüksek kaliteli veri altyapısını kurmak, etik standartlara ve küresel regülasyonlara (AI Act, KVKK) uyum sağlamak ve insan-makine iş birliğini operasyonel kültüre entegre etmekle mümkün olacaktır. Türkiye özelinde, kamu destekli projeler (TÜYZE) ve FDA onayı alan SmartAlpha gibi yerli başarı hikayeleri, ülkeyi küresel sağlık teknolojileri pazarında stratejik bir oyuncu haline getirme potansiyeline sahiptir. Sektör paydaşlarının, 2026 vizyonunda veri kalitesi, açıklanabilir AI ve sürdürülebilirlik odaklı stratejiler geliştirmesi, bu dinamik pazarın sunduğu fırsatları maksimize etmelerini sağlayacaktır.