Epikriz yazımında ve yapılandırılmasında yapay zekâ

Epikriz hem klinik hem idari bir belgedir

Epikriz, bir yatışın ya da tedavi sürecinin sonunda hastayı tedavi eden hekimin yazdığı özet belgedir. Başvuru nedenini, öykü ve muayene bulgularını, tetkik sonuçlarını, tanıları, uygulanan işlem ve tedavileri, taburculuk durumunu, ilaçları ve önerileri anlatır. Hastayı bir sonraki başvuruda karşılayan hekim önceki yatışı çoğunlukla bu belgeden öğrenir.

Aynı belge birkaç adım sonra başka amaçlarla yeniden okunur. Kodlama ekibi tanıları ICD-10 ile kodlarken, faturalama ekibi işlemleri SGK'ya faturalarken, sigorta şirketi de provizyon ya da tazminat talebini değerlendirirken epikrize bakar. SGK faturalamasının kuralları SGK'nın yayımladığı Sağlık Uygulama Tebliği'nde (SUT) yer alır; provizyon ve faturalama SGK'nın sistemi Medula üzerinden yürür.

Serbest metin hekim için doğal bir anlatım biçimidir, ama bu ikinci kullanım için okunması zor bir kaynaktır. Aynı bulgu farklı hekimlerin kaleminde farklı kelimelerle, kısaltmalarla ya da Latince terimlerle geçer. Bir ek tanı metnin ortasında kalıp kodlama alanına hiç taşınmayabilir; önceki notlardan kopyalanan ve artık geçerli olmayan bir bilgi yeni belgeye girebilir. Sağlık sisteminin genelinde hekimlerin çalışma süresinin %35'i dokümantasyona gidiyor; epikriz de bu yükün bir parçasıdır.

Yapay zekânın epikriz sürecinde üstlenebileceği işler

Epikrizde yapay zekâ denince çoğu zaman metni modelin yazması akla gelir. Oysa riskleri birbirinden farklı dört ayrı iş vardır; bunları ayırmak doğru kurulumun ilk adımıdır.

• Yapılandırma, hekimin yazdığı epikrizdeki tanı, işlem, ilaç, önemli bulgu ve taburculuk önerilerinin ayrı alanlara ayrılmasıdır. Metin değişmez; her alan dayandığı cümleye bağlanır.
• Kodlama önerisi, yapılandırılmış tanı alanlarından ICD-10 kodu önerilmesidir. Öneri dayandığı ifade ve bulguyla birlikte gelir; metinde geçip kodlanmamış bir tanı ya da metinde desteği bulunmayan bir kod ayrıca işaretlenir.
• Tutarlılık ve eksiklik kontrolü, epikrizin kendi içinde ve diğer kayıtlarla çelişip çelişmediğine bakılmasıdır. Tanı ile tedavi, tetkik sonucu ile metindeki yorum, faturalanan ile anlatılan işlemler karşılaştırılır; SUT'un aradığı bir rapor eksikse bu da görünür olur.
• Taslak üretimi, yatış boyunca oluşan istem, tetkik, konsültasyon ve ameliyat kayıtlarından epikriz için bir ilk metin hazırlanmasıdır. Dokümantasyon yükünü en doğrudan azaltabilecek, ama aynı zamanda en riskli iştir: model kayıtta olmayan bir bilgiyi akıcı bir cümleyle ekleyebilir ya da önemli bir bulguyu atlayabilir.

İlk üç iş hekimin yazdığı metin üzerinde çalışır ve çıktıları kaynak cümleye kolayca bağlanabilir. Taslakta ise metnin kendisi modelden gelir; her cümlenin dayandığı kayıt görünmeli ve metni hekim onaylamalıdır.

Epikrizde yapay zekâ kullanırken izlenecek adımlar

Aşağıdaki adımlar hangi sistem kullanılırsa kullanılsın uygulanabilir:

1. Yapılandırma, kodlama önerisi ve tutarlılık kontrolüyle başlayın; taslak üretimini, kaynak gösterme ve hekim onayı işleyen bir akış kurulduktan sonra değerlendirin.
2. Epikriz için kurum genelinde bir alan yapısı tanımlayın: başvuru nedeni, ana ve ek tanılar, yapılan işlemler, önemli tetkik sonuçları, tedavi, taburculuk durumu, taburculuk ilaçları ve öneriler. Hekim serbest yazmaya devam eder; alanlar bu yapıya göre doldurulur.
3. Her alanın ve önerinin kaynak cümleye bağlanmasını, belgede yazan ile sistemin çıkarımının ekranda ayrı görünmesini şart koşun.
4. ICD-10 önerisini onaya bağlayın; öneri, hekim ya da kodlama sorumlusu kaynağıyla birlikte kontrol edip onaylamadan kodlama alanına ve faturaya geçmesin.
5. Epikrizi fatura ve işlem kayıtlarıyla iki yönlü karşılaştırın: faturadaki her işlemin klinik kayıtta dayanağı olmalı, epikrizde anlatılan her işlem de faturaya yansımalıdır. SUT'un aradığı rapor ve belgeleri fatura kesilmeden, mümkünse hasta taburcu olmadan tamamlayın.
6. Hekimin düzelttiği ya da reddettiği önerileri gerekçesiyle kaydedin; bu kayıt sistemin nerede yanıldığını gösterir ve kalite kontrolünün temelini oluşturur.
7. Hasta bilgisi içeren metni kurum dışındaki araçlara girmeyin; sistemi kurumun kendi ortamında çalıştırın.

Kalite kontrolü ve sık görülen hata türleri

Yapay zekâ destekli bir epikriz sürecinde kalite kontrolü yapılırken şu hata türlerini ayrı ayrı aramak işe yarar:

• Uydurma bilgi (halüsinasyon), kayıtta bulunmayan bir bulgunun, dozun, tarihin ya da işlemin metne girmesidir. Akıcı bir dille yazıldığı için fark etmek zordur; kaynağı gösterilemeyen her cümle şüpheli sayılmalıdır.
• Atlama, önemli bir bulgunun, komplikasyonun ya da taburculuk önerisinin özetten düşmesidir.
• Olumsuzlama ve belirsizlik hatası, "dışlandı", "düşünülmedi" ya da "şüpheli" gibi ifadelerle anılan bir tanının kesin tanı gibi alınmasıdır.
• Zaman ve kişi karışıklığı, geçirilmiş bir hastalığın ya da aile öyküsündeki bir tanının güncel tanı gibi kodlanmasıdır.

Kaliteyi, hekim ve kodlama uzmanının birlikte incelediği bir epikriz örneklemiyle ölçün. Alan çıkarımının doğruluğunu, kod önerilerinin ne kadarının onaylandığını ya da düzeltildiğini ve kaynağı gösterilemeyen cümleleri ayrı ayrı izleyin; ölçütleri baştan tanımlamak, sistemin zaman içinde iyileşip iyileşmediğini görmeyi sağlar.

ChatGPT ya da Gemini gibi genel amaçlı sohbet botları epikrizi düzeltmek ya da özetlemek için akla gelebilir. Ancak bu araçlar belirli bir kurumun kayıtlarına, mevzuatına ve iş akışına göre tasarlanmamıştır. Sağlık verileri KVKK'da (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) özel nitelikli kişisel veri, GDPR'da da özel kategori veridir; bulut tabanlı genel bir araca hasta bilgisi girmek kurumun veri sorumluluğu açısından da değerlendirilmelidir. Farkı genel amaçlı sohbet botları ile klinik karar destek sistemleri rehberinde ele alıyoruz.

Opinion AI bu süreçte ne yapar

Opinion AI, hastaneler ve sağlık sigortası şirketleri için Türkçe klinik yapay zekâ MINA üzerine kurulu bir klinik karar destek platformudur. Hastane tarafındaki platformu TIS, hastanenin HBYS'sinin (hastane bilgi yönetim sistemi) yerine geçmez; onun üzerine akıllı bir katman olarak eklenir. HBYS ve Medula verisi hasta ikizi adı verilen tek ve canlı bir hasta profilinde birleşir; epikriz ve raporlar bu profilde yapılandırılmış alanlara dönüştürülür. Hekimin yazdığı metin değişmez ve her alanın hangi cümleye dayandığı görünür.

TIS'in klinik asistanı olarak çalışan MINA, epikrizin kendi içinde tutarlı olup olmadığını inceler, ICD-10 kodu önerir ve SUT uygunluğunu kontrol eder. Belgede yazan ile modelin çıkarımı her yanıtta ayrı gösterilir. Bir hizmetin SUT'a uygun olup olmadığına kural motoru karar verir; yapay zekâ sonucu ve ilgili kuralı açıklar. Medula faturalama hataları ve SUT uyumsuzlukları fatura kesilmeden işaretlenir; ICD-10 önerisi ise hekim onaylamadan kesinleşmez. Akışın ayrıntısını epikrizin yapılandırılması yazımızda anlattık.

MINA'nın açık ağırlıklı temel modeli sürekli ön eğitimle (CPT) Türkçeye ve 14 branşın klinik diline uyarlanmış, LoRA adaptörleriyle branş, kurum ve göreve göre uzmanlaştırılmıştır; bilgiye erişim klinik bilgi grafı (GraphRAG) üzerinde ajanik orkestrasyonla sağlanır. MINA'nın son sürüm değerlendirmesinde model sonuçları ICD-10 kodlamada %87 ve epikriz alan çıkarımında %89'dur (MINA v3.7 · 8 protokol · ~9.300 vaka). 15 branştan hekimin yer aldığı Hekim Etik ve Danışma Kurulu, modelin klinik doğruluğunu ve etik sınırlarını düzenli olarak denetler.

Veri hastanenin içinde kalır: TIS hastanenin kendi sunucularında ya da izole bir bulut ortamında kurulur, modelin gördüğü veri KVKK uyumlu maskelemeden geçer ve veri sorumlusu hastanedir. Opinion AI kişisel veri toplamaz. Kararı her zaman insan verir; MINA önerisinin gerekçesini ve kaynağını gösterir, her çıktı denetlenebilir.

Sık sorulan sorular

Yapay zekâ epikrizi hekimin yerine yazabilir mi?

Taslak hazırlayabilir, ama hekimin yerine yazmamalıdır. Epikriz hastayı tedavi eden hekimin klinik değerlendirmesini yansıtır; dil modelleri ise kayıtta olmayan bir bulguyu, dozu ya da tarihi akıcı bir cümleyle ekleyebilir veya önemli bir bulguyu atlayabilir. Bu yüzden taslaktaki her cümlenin hastanın kayıtlarındaki kaynağı görünmeli ve metin hekim onaylamadan kesinleşmemelidir.

Epikrizin yapılandırılması ne demektir?

Epikrizin yapılandırılması, serbest metinle yazılmış belgedeki tanı, işlem, ilaç, önemli bulgu ve taburculuk önerisi gibi bilgilerin ayrı, aranabilir ve kontrol edilebilir alanlara ayrılmasıdır. Hekimin yazdığı metin değişmez; alanlar metnin yanında ayrı bir katman olarak durur ve her alan dayandığı cümleye bağlanır. Böylece aynı bilgi kodlamada, faturalamada ve hastanın bir sonraki başvurusunda metin yeniden okunmadan kullanılabilir.

Yapay zekânın önerdiği ICD-10 koduna güvenilebilir mi?

ICD-10 önerisi bir başlangıç noktasıdır, kesinleşmiş kod değildir. İyi bir sistem önerinin epikrizdeki hangi ifadeye ve bulguya dayandığını gösterir; metinde geçip kodlanmamış tanıları ve metinde desteği olmayan kodları ayrıca işaretler. Kod, hekim ya da kodlama sorumlusu öneriyi kaynağıyla birlikte kontrol edip onayladıktan sonra kesinleşmelidir.

Epikriz yazımında genel amaçlı bir sohbet botu kullanılabilir mi?

Hasta bilgisi içeren bir epikriz için önerilmez. Genel amaçlı sohbet botları belirli bir kurumun kayıtlarına, mevzuatına ve iş akışına göre tasarlanmamıştır. Ayrıca sağlık verisi KVKK'da özel nitelikli kişisel veri, GDPR'da da özel kategori veridir; bulut tabanlı genel bir araca hasta bilgisi girmek kurumun veri sorumluluğu açısından değerlendirilmelidir.

Epikriz için yapay zekâ kullanmak hasta verisini hastane dışına çıkarır mı?

Çıkarması gerekmez. Yapılandırma, kodlama önerisi ve tutarlılık kontrolü hastanenin kendi sunucularında ya da hastaneye ayrılmış izole bir bulut ortamında çalışan bir sistemle yapılabilir ve veri sorumlusu hastane olarak kalır. Opinion AI'ın hastane platformu TIS bu şekilde kurulur: epikriz ve raporlar hastanede işlenir, modelin gördüğü veri KVKK uyumlu maskelemeden geçer ve Opinion AI kişisel veri toplamaz.

Epikriz yapılandırmasını ve ICD-10 önerisini kendi epikriz örnekleriniz üzerinde, tek bir modülle başlayarak değerlendirmek için POC Talebi formunu kullanabilirsiniz. Epikriz ile fatura arasındaki kontrolleri SGK faturalamasında SUT uyumsuzluklarını önlemek rehberinde, epikrizin tek bir hasta profiline dönüşmesini ise hasta dijital ikizi rehberinde anlatıyoruz.