Yapay zeka Sahra Altı Afrika’da sağlık hizmetlerini değiştiriyorCEFR B2
5 Şub 2026
Uyarlanmıştır: Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
Fotoğraf: Dieuvain Musaghi, Unsplash
Sahra Altı Afrika'da yapay zeka tabanlı uygulamalar temel sağlık hizmetlerinde erişim ve hız konusunda önemli değişiklikler sunuyor. Kenya'da 2024'te bir toplum sağlığı çalışanı, sıradan bir akıllı telefona USD 50’lik taşınabilir mikroskop takıp kalın kan yaymasını fotoğrafladı; algoritma %98.5 doğrulukla "Plasmodium falciparum ++" önerdi. Bu pilot, Kenya Sağlık Bakanlığı ve Ubenytics’in teknik desteğiyle yürütülüyor ve şu anda sekiz ilçede 420'den fazla tesiste faal.
Mart 2025'te The Lancet Digital Health'de yayımlanan erken sonuçlar, müdahale alanlarında uygunsuz antibiyotik reçetelendirmede %31 azalma ve ciddi sıtma komplikasyonlarında %19 düşüş bildirdi. Ganalı Chestify AI, kaynakları sınırlı merkezlerde göğüs röntgenlerini yorumlamada algoritmalar kullanıyor; bazı kuruluşlarda tanı dönüş süreleri yaklaşık %40 kısaldı ve raporlar saatler içinde geliyor. WHO denetimli çalışmalar ise göğüs radyografilerinde birleşik duyarlılığı yaklaşık %94.7 olarak buldu.
Ruanda'nın drone programı rota algoritmalarıyla ortalama teslim süresini 42 dakikadan 18 dakikaya düşürdü. Bölgedeki sağlık açığı büyüktür: dünya nüfusunun %11'i burada yaşarken küresel hastalık yükünün %24'ü bu bölgeye düşüyor; dünya sağlık çalışanlarının yalnızca %3'ü burada bulunuyor ve küresel sağlık harcamasının %1'inden azı bu bölgede harcanıyor. Uzman eksikliği de belirgindir; örneğin Nijerya'da yaklaşık her 500.000 kişi için bir patolog bulunuyor, oysa küresel ortalama her 25.000 kişiye bir patolog düzeyindedir.
Teknolojik gelişmeler maliyetleri de etkiliyor: yüksek performanslı bir sıtma mikroskopisi modeli eğitmenin maliyeti 2022'de yaklaşık USD 180,000 iken; 2025 sonlarında büyük ölçekli uygulamalarda test başına marjinal maliyet USD 0.30’un altına inebiliyor. Düzenleme ve denetim açısından Kenya'nın Pharmacy and Poisons Board ile Nijerya'nın National Agency for Food and Drug Administration and Control son 18 ay içinde AI için pragmatik kılavuzlar yayınladı. Riskler arasında halüsinasyon, önyargı, zayıf bağlamsal anlama ve çözülmemiş gizlilik ile güvenlik sorunları yer alıyor; dikkatli yönetişimle 2030'da düşük maliyetli akıllı telefon ve 5G üzerinden LLM kullanan bir toplum sağlığı çalışanı sorulara dakikalar içinde yanıt verebilir ve yüzlerce kilometrelik yolculuklara gerek kalmayabilir.
Zor kelimeler
- algoritma — bir problemi çözmek için takip edilen adımlar
- duyarlılık — doğru pozitifleri yakalama oranı, testin başarısıduyarlılığı
- hastalık yükü — bir bölgedeki hastalıkların toplam etkisihastalık yükünün
- uzman — belirli bir alanda eğitimli ve deneyimli kişi
- marjinal maliyet — her ek test için ortaya çıkan ek ücret
- yönetişim — kurallar, denetim ve sorumlulukları belirleme süreciyönetişimle
- halüsinasyon — modelin gerçeğe dayanmayan bilgi üretmesi durumu
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Sahra Altı Afrika'da yapay zeka uygulamalarının sağlık hizmetlerine erişimi ve hızını nasıl etkilediğini örneklerle açıklayın.
- Yazıda belirtilen riskler (örneğin halüsinasyon, önyargı, gizlilik sorunları) göz önüne alındığında hangi yönetişim önlemleri gerekli olur? Kısa gerekçenizle belirtin.
- Düşük maliyetli akıllı telefon ve 5G ile çalışan LLM destekli bir toplum sağlığı çalışanının avantajları ve olası sınırlamaları neler olur?
İlgili makaleler
Nötrofillerde Glut1, antikora bağlı böbrek hasarında rol oynuyor
Yeni bir fare modelindeki çalışmada araştırmacılar, AGN adlı ağır böbrek hastalığında nötrofillerde Glut1 adlı glukoz taşıyıcısının arttığını ve bunun iltihap ile doku hasarına katkıda bulunduğunu gösterdi. Glut1 engellenmesi böbrek hasarını azalttı.
