Yapay zeka, AdvaMed derneği tarafından düzenlenen MedTech 2026 konferansının ana odak noktasıydı; burada tartışma sadece teknik potansiyellerin sergilenmesinin ötesine geçerek derin operasyonel ve düzenleyici zorluklara daldı. İyimserlik hakim olsa da, sektör liderleri bir sonraki aşamanın "medya gürültüsünden" çıkıp oldukça düzenlenmiş bir tıbbi ortamda fiili uygulama karmaşıklıklarıyla yüzleşme aşamasına geçeceğini belirten eleştirel görüşler sundular.
Sistem Yönetimi ve Düzenleyici Uyumluluk Zorlukları
Ketryx CEO'su Erez Kaminski, yapay zekayı yaygınlaştırmanın gerçekliğinin birçok kişinin hayal ettiğinden daha karmaşık olduğu konusunda uyardı. Fiili yaygınlaştırma seviyesinin hala beklentilerin altında kaldığına dikkat çekerek, en büyük sorunun "karmaşıklığı yönetmek" olacağını öngördü.
Kaminski'ye göre, şu anda düzenlemeye tabi tek bir bilgi teknolojisi sistemini yönetmekte zorlanan şirketler, özellikle bu kullanımların birçoğu hassas kalite ve Ar-Ge süreçleriyle iç içe geçeceğinden, sürekli değişen yüzlerce yapay zeka temsilcisini (AI agents) yönetmek zorunda kaldıklarında devasa bir zorlukla karşılaşacaklar.
Uzmanlık Stratejisi ve Rekabetçi Bir Engel Olarak Veri
ResMed CEO'su Mick Farrell ise "dikey sahiplik" (Vertical Ownership) kavramının önemine odaklandı. Farrell, başarının yapay zekayı her yerde uygulamaya çalışmaktan değil, solunum ve uyku sağlığı gibi belirli alanlarda uzmanlaşmış bir altyapı oluşturmaktan geçtiğine inanıyor.
Gerçek gücün, başkalarının sahip olmadığı büyük verilerden yararlanmakta yattığını açıkladı; ResMed, 28 milyar gecelik veriye sahip olup, bu da ona milyonlarca hastaya hizmet vermek için yapay zekayı geniş ölçekte uygulama yeteneği kazandırıyor ve bu durum rakiplerin taklit etmesi zor bir avantaj sağlıyor. Ayrıca, enflasyonla mücadele etmek için maliyet tasarrufu sağlamak amacıyla tedarik zincirlerinde yapay zeka kullanımına da değindi.
Akıllı Sistemlerde Sorumluluk ve Yetki Arasındaki Boşluk
Siber güvenlik ve yönetişim bağlamında, i-GENTIC AI CEO'su Zahra Timsah, yapay zekaya yetkileri net bir şekilde tanımlanmadan sorumluluklar verilmesiyle ilgili temel bir noktaya değindi. Sistemin teknik olarak doğru bir cevap verebileceğini ancak hasta bilgilerini uygunsuz bir şekilde paylaşarak, bir düzenleyici gerekliliği aşarak veya eski mevzuatlara dayanarak hareket ederek ciddi bir hata yapabileceği konusunda uyardı.
Timsah, bu zorluğun yapay zeka politikaları ile siber güvenlik arasındaki kritik bir kesişme noktası olduğunu vurguladı; burada mesele sadece ne yapılması gerektiğini (politika) belirlemekle kalmamalı, aynı zamanda erişimi kontrol etmeli ve her eylemi uygulanmadan önce doğrulamalıdır (güvenlik).
Üretkenlik ile Yüzeysel İnovasyon Arasındaki Ayrım
Alexander Group ortağı Mike White ise yapay zekanın üretken olan ve olmayan kullanımları arasında ayrım yapılması çağrısında bulundu. Gerçek kullanımların, satış ve pazarlama ekiplerindeki potansiyel müşterileri nitelendirmek için etkileşim temsilcileri (engagement agents) gibi iş süreçlerinde üretkenliği artıranlar olduğuna inanıyor.
Buna karşılık White, satış görüşmeleri sırasında müşterilerin yüz ifadelerini analiz ederek tepkiler önermek gibi, gerçek pratik değerden yoksun olduğunu düşündüğü bazı eğilimleri eleştirdi ve bu tür uygulamaların temel süreçleri destekleyen temsilcilere kıyasla yetersiz olduğunu belirtti.
Bu, Tıbbi Sektördeki Teknik Gelecek İçin Ne Anlama Geliyor?
Bu görüşler, tıbbi teknoloji sektörünün teknik bir olgunluk aşamasından geçtiğini gösteriyor; artık soru "Yapay zeka bunu yapabilir mi?" değil, "Bunu nasıl yönetebilir ve uyumluluğunu nasıl garanti edebiliriz?" sorusudur. Radikal değişim, yapay zekanın ürün geliştirme yaşam döngüsüne (Ar-Ge) ve kalite süreçlerine nasıl entegre edileceğinde gerçekleşecek; bu da nihai ürünlere sadece akıllı özellikler eklemek yerine, yüzlerce değişen sistemi yönetebilecek teknik bir altyapı gerektiriyor.