Kongre Çağrısı
Holistic AI Perspektifiyle Sağlıkta Bütüncül, Güvenilir ve Etkili Yapay Zekâ
Değerli araştırmacılar, akademisyenler, klinisyenler, bilişim uzmanları ve sağlık teknolojileri paydaşları,
Tıp bilişimi, sağlık hizmetlerinin dijital dönüşümünde artık yalnızca veri yönetimi, yazılım geliştirme veya karar destek sistemleriyle sınırlı bir alan değildir. Yapay zekâ, büyük veri, klinik karar destek sistemleri, dijital sağlık kayıtları, giyilebilir teknolojiler, çoklu-omik veriler, tıbbi görüntüleme, doğal dil işleme ve üretken yapay zekâ uygulamaları; sağlık hizmetinin tüm aşamalarını yeniden şekillendirmektedir.
Bu dönüşüm, tek başına algoritmik başarıdan ziyade etik, güvenilirlik, açıklanabilirlik, klinik uygulanabilirlik, veri kalitesi, hasta güvenliği, insan–yapay zekâ iş birliği, sürdürülebilirlik ve yönetişim boyutlarıyla birlikte ele alınmalıdır. Bu nedenle Tıp Bilişimi Kongresi 2026’nın bilimsel çerçevesi, “Holistic AI”, yani sağlıkta yapay zekâyı teknik, klinik, etik, hukuki, sosyal ve operasyonel boyutlarıyla birlikte değerlendiren bütüncül bir yaklaşım üzerine kurulmuştur.
Sağlıkta güvenilir yapay zekâ tartışmaları; veri kalitesi, algoritmik yanlılık, şeffaflık, açıklanabilirlik, etik yönetişim ve insan denetimi gibi çok boyutlu konuların birlikte değerlendirilmesini gerektirmektedir. Literatürde de güvenilir tıbbi yapay zekânın yalnızca model performansına indirgenemeyeceği; veri, model, klinik bağlam, etik ilkeler ve yönetişim süreçlerinin birlikte ele alınması gerektiği vurgulanmaktadır.
Bu kapsamda kongremiz; sağlıkta yapay zekâ uygulamalarını yalnızca “ne kadar doğru tahmin ediyor?” sorusuyla değil, aynı zamanda şu sorularla tartışmaya açmaktadır:
- Bu sistem klinik iş akışına gerçekten entegre edilebilir mi?
- Hekim, hasta ve sağlık kurumu açısından güvenilir midir?
- Açıklanabilir, denetlenebilir ve izlenebilir midir?
- Yanlılık, hata, halüsinasyon ve veri güvenliği riskleri nasıl yönetilmektedir?
- Üretilen yapay zekâ çıktısı hasta yararına, sağlık hizmetinin kalitesine ve toplumsal faydaya nasıl dönüşmektedir?
Bu yılki kongrede, tıp bilişimi alanında çalışan tüm araştırmacıları, sağlıkta yapay zekânın teknik başarısını klinik değer, etik sorumluluk ve sürdürülebilir uygulama ile birlikte ele alan özgün çalışmalarını sunmaya davet ediyoruz.
Bildiri Konu Başlıkları
Kongremize aşağıdaki başlıklarda özgün araştırma, uygulama, derleme, yöntem geliştirme, sistem tasarımı, vaka çalışması ve deneyim bildirileri kabul edilecektir:
Sağlıkta Yapay Zekâ ve Klinik Karar Destek
- Klinik karar destek sistemleri
- Açıklanabilir yapay zekâ ve yorumlanabilir modeller
- Makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamaları
- Üretken yapay zekâ ve büyük dil modellerinin sağlıkta kullanımı
- Tanı, prognoz, risk tahmini ve tedavi yanıtı modelleme
- Yapay zekâ destekli triyaj, takip ve hasta yönetimi
- İnsan–yapay zekâ iş birliği ve klinik karar süreçleri
Holistic AI, Güvenilir Yapay Zekâ ve Yönetişim
- Sağlıkta bütüncül yapay zekâ çerçeveleri
- Güvenilir, etik ve sorumlu yapay zekâ
- Yapay zekâ yönetişimi ve risk yönetimi
- Algoritmik yanlılık, adalet ve sağlık eşitsizlikleri
- Model izleme, performans kayması ve yaşam döngüsü yönetimi
- Klinik yapay zekâ validasyonu ve gerçek dünya performansı
- İnsan denetimi, hesap verebilirlik ve şeffaflık
Tıbbi Veri Bilimi ve Büyük Veri
- Elektronik sağlık kayıtları ve veri ambarları
- Klinik veri madenciliği
- Sağlıkta büyük veri analitiği
- Veri kalitesi, veri bütünlüğü ve eksik veri yönetimi
- Çok merkezli veri entegrasyonu
- Federated learning ve mahremiyet koruyucu öğrenme
- Gerçek dünya verisi ve gerçek dünya kanıtı
Tıbbi Görüntüleme, Sinyal İşleme ve Çoklu-Modal Yapay Zekâ
- Radyoloji, patoloji ve nükleer tıpta yapay zekâ
- Tıbbi görüntü sınıflama, segmentasyon ve raporlama
- Çoklu-modal yapay zekâ modelleri
- Görüntü, metin, laboratuvar ve klinik verinin bütünleştirilmesi
- Giyilebilir cihaz verileri ve biyosinyal analizi
- Dijital biyobelirteçler
- Tıbbi enstrümantasyon ve akıllı cihazlar
Üretken Yapay Zekâ ve Büyük Dil Modelleri
- Klinik metin üretimi ve özetleme
- Otomatik epikriz, rapor ve konsültasyon desteği
- Sağlıkta chatbot ve sanal asistanlar
- Büyük dil modellerinde güvenilirlik ve halüsinasyon yönetimi
- Prompt mühendisliği ve klinik uygulamalar
- Yerel büyük dil modelleri ve mahremiyet
- Eğitim, araştırma ve hasta iletişiminde üretken yapay zekâ
Sağlık Bilgi Sistemleri ve Dijital Sağlık
- Hastane bilgi yönetim sistemleri
- Elektronik sağlık kayıtları
- e-Nabız, ulusal sağlık bilgi sistemleri ve birlikte çalışabilirlik
- HL7, FHIR, DICOM ve sağlık veri standartları
- Mobil sağlık, tele-tıp ve uzaktan hasta izleme
- Dijital terapötikler
- Sağlıkta siber güvenlik ve veri mahremiyeti
Eğitim, Simülasyon ve Tıp Bilişimi
- Tıp eğitiminde yapay zekâ
- Sanal hasta simülasyonları
- Artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik ve karma gerçeklik uygulamaları
- Klinik beceri eğitiminde dijital teknolojiler
- Sağlık profesyonelleri için yapay zekâ okuryazarlığı
- Tıp bilişimi müfredatı ve yetkinlik çerçeveleri
Etik, Hukuk ve Toplumsal Etki
- Sağlıkta yapay zekânın etik boyutları
- Hasta mahremiyeti ve veri güvenliği
- Klinik sorumluluk ve hukuki düzenlemeler
- Yapay zekâ ve hasta hakları
- Sağlık eşitsizlikleri ve adil teknoloji kullanımı
- Regülasyon, standartlar ve sertifikasyon süreçleri
- Toplum sağlığı, kamu sağlığı ve dijital dönüşüm
Bildiri Türleri
Kongreye aşağıdaki türlerde bildiri gönderilebilir:
- Özgün araştırma bildirileri
- Uygulama / sistem geliştirme bildirileri
- Klinik karar destek ve yapay zekâ uygulama bildirileri
- Kısa bildiri
- Poster bildiri
- Derleme / kavramsal çerçeve bildirileri
- Öğrenci bildirileri
- Çok disiplinli proje ve saha deneyimi bildirileri
Değerlendirme Ölçütleri
Gönderilen bildiriler, kör hakemlik süreciyle değerlendirilecektir. Değerlendirmede aşağıdaki ölçütler dikkate alınacaktır:
- Çalışmanın tıp bilişimi alanına katkısı
- Bilimsel özgünlük ve yöntemsel yeterlilik
- Klinik veya sağlık sistemi açısından uygulanabilirlik
- Veri, yöntem ve sonuçların açıklığı
- Etik uygunluk ve hasta mahremiyetine duyarlılık
- Yapay zekâ çalışmalarında açıklanabilirlik, güvenilirlik ve yanlılık yönetimi
- Bulguların yorumlanabilirliği ve sağlık hizmetine olası etkisi
- Holistic AI yaklaşımıyla teknik, klinik, etik ve operasyonel boyutların birlikte ele alınması
Prof Dr. Ahmet Yardımcı
Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Başkanı
17. Ulusal Tıp Bilişimi Kongresi Eş Başkanı
Prof Dr. Yeşim Şenol
Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanı
17. Ulusal Tıp Bilişimi Kongresi Eş Başkanı
