Her yıl gereksiz 5 milyon MR çekiliyor
27.02.2025 - 07:02 | Son Güncellenme:
Türkiye, OECD ülkeleri arasında kişi başına en fazla MR ve BT çeken ülkelerin başında geliyor. Yılda 50 milyon çekilen tıbbi görüntülemelerin 5 milyonunun gereksiz olduğu belirtildi
EVRİN GÜVENDİK, HANDE ATILGAN / Sağlık Bakanlığı Türkiye Sağlık Veri Araştırmaları ve Yapay Zeka Uygulamaları Enstitüsü (TÜYZE) Başkanı Prof. Dr. Muammer Karakaş’ın, TBMM Yapay Zeka Araştırma Komisyonu’nda yaptığı sunum, Türkiye’de tıbbi görüntüleme alanındaki israfın büyüklüğünü gözler önüne serdi. Prof. Karakaş sunumunda, Türkiye’nin, OECD ülkeleri arasında kişi başına en fazla Manyetik rezonans görüntüleme (MR) ve Bilgisayarlı Tomografi (BT) çeken ülkelerin başında geldiğini söyledi. Yürüttükleri bir projeyle hekimlerin doğru istem almasını sağlayacaklarını belirten Karakaş, “Sağlık Bakanlığı adına geçmiş dönemde yaptığımız araştırmalarda şu ortaya çıktı; Türkiye’de istemlerin yüzde 48’i yanlış, yüzde 10’u da gereksiz. Biz yılda 50 milyon MR ve BT çekiyoruz, bunun 5 milyonu gereksiz. Bunları engelleyeceğiz. Böylece yılda 1,7 milyar lira tasarruf sağlayacağız” dedi.
Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürü Özgür Sezer de, Teleradyoloji Sisteminde, 20 milyonun üzerinde MR, tomografi görüntüsü açan hekimlerin, tetkik istemekten vazgeçmeye başladığına işaret ederek, bunun SGK bütçesine katkısının 4 milyar 400 milyon lira olduğunu belirtti.
ÇEKİMDE AVRUPA’DA BİRİNCİYİZ
Görüntüleme hizmetlerinde cihaz ve bunlarla gerçekleştirilen tetkik sayısına ilişkin Bakanlığık 2023 yılı sağlık istatistiklerine göre Türkiye genelinde hastanelerde bulunan MR cihazı sayısı sayısı 2002’de 58’ken, sayı 2022’de 973’e, 2023’te de 1001’e yükseldi. 2002’de 323 olan BT cihazı sayısı ise 2022’de 1331’e, 2023 itibarıyla da 1359’a çıktı.
2023 itibarıyla MR cihazlarının 405’i Bakanlık, 118’i üniversite ve 478’i özel kurumlarda bulunuyor. BT cihazlarının ise 664’ü Bakanlık, 150’si üniversite ve 545’i özel kurumlarda hizmet veriyor. Bakanlık verilerine göre, 2023’te Bakanlık, üniversite ve özel kurumlarda toplam 18 milyon 916 bin 503 MR ile 26 milyon 764 bin 331 BT işlemi yapıldı.
SAĞLIK AÇISINDAN RİSKLERİ
BT özel röntgen ışını kullanılan, MR ise radyo dalgaları ve manyetik alandan yararlanılan görüntüleme sistemi. BT inceleme, radyolojideki görüntüleme yöntemleri içerisinde vücuda en çok radyasyon veren yöntem olarak gösteriliyor. Teknolojideki gelişmelere paralel olarak çocuklarda da artık sık kullanılan BT yönteminin radyasyon içermesi, bazı riskler içeriyor. Özellikle çocuklarda BT yönteminde, “Çekim endikasyonunu belirlemek, inceleme alanını sınırlamak, çok fazlı incelemelerden kaçınmak, kontrol BT tetkiklerinden mümkün olduğunca kaçınmak, tetkik öncesi nefes tutma egzersizi yapılması, organ koruyucuları kullanmak, uygun çekim parametrelerini belirlemek” gibi doz azaltma stratejilerinin uygulanması tavsiye ediliyor. Kalp piline sahip olan kişiler, Nöro Stimülatörler, , Anevrizma klipsleri, bazı yapay kalp kapaklarına sahip olanlar; insülin pompası gibi ilaç fizyon seti kullananlar, iç kulak protezine sahip olanlar, metalik implantı olanlar, protezi olanlar da MR çekimi yapılmaması gereken kişiler olarak sıralanıyor.
CİHAZ SAYISINDA GERİDEYİZ
Türkiye 1 milyon kişiye düşen MR cihaz sayısında 11,7 ile OECD ve AB grubu ülke ortalamalarının gerisinde. BT cihaz oranı da 15,9 ile yine iki grubun da altında bulunuyor. Ancak MR cihazı başına yapılan 18 bin 898 görüntüleme işlemi ile Türkiye OECD ve Avrupa ülkeleri arasında zirvede. BT cihazı başına 19 bin 694 işlem ile ise Macaristan’ın ardından ikinci sırada bulunuyor.
‘BÖĞRÜM AĞRIYOR’U YAPAY ZEKÂ ÇÖZECEK
Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilgi Sistemleri Genel Müdürü Özgür Sezer, komisyonda yapay zekâ projelerini anlattı. Yapay zekâyla ilgili halen 11 proje yürüttüklerini belirten Sezer, bu projelerden bir bölümünün pilot aşamasında olduğunu bir kısmının klinik validasyonunun yapıldığını söyledi. Sezer, projelerden bazılarını “Mamografi Yapay Zekâ Projesi, Beyin BT Kanamalı İnme Tespiti Yapay Zekâ Projesi, NeyimVar Projesi; BT Toraks Projesi” şeklinde sıraladı. Yapay zekâ projelerinde LLM (büyük dil modelleri) konusunda zorlandıklarını belirten Sezer “Kendi içinde çalışabilen ve bizim dilimizle çalışabilen bir model geliştirmemiz gerekiyor. Mesela, bir hasta ‘Böğrüm ağrıyor’ dediği zaman bunu anlayabilen bir yapı yapmamız gerekiyor” dedi.
