Gamze KÖSE, gamze.g.kose@gmail.com
Giriş
Bir sağlık turistinin yolculuğu artık çoğu zaman bir hastanenin kapısında değil, dijital bir ekranın karşısında başlamaktadır. Tedavi seçenekleri, ülkeler arasındaki maliyet farklılıkları, hekimlerin uzmanlık alanları ve kliniklerin sunduğu hizmetler, yapay zekâ destekli sistemler aracılığıyla birkaç saniye içinde araştırılabilmektedir. Haziran ayında yayımlanan “ChatGPT’den Klinik Kapısına: Yapay Zekâ Sağlık Turistinin Kararlarını Nasıl Değiştiriyor?” başlıklı yazıda, yapay zekânın uluslararası hastaların karar verme süreçleri üzerindeki etkisi değerlendirilmişti.
Dijital dönüşüm ise beraberinde yeni ve önemli bir soruyu gündeme getirmektedir: Yapay zekâ sağlık turistlerinin kararlarını kolaylaştırırken, onları yanlış kararlar almaya da yönlendirebilir mi? Bu sorunun yanıtı yalnızca teknolojik sistemlerin doğruluğuyla ilgili değildir. Yanıt, aynı zamanda hasta güvenliği, dijital etik, sağlık okuryazarlığı, algoritmik taraflılık ve uluslararası sağlık hizmetlerinin güvenilirliğiyle doğrudan ilişkilidir.
Sağlık Turizminde Yeni Bir Aktör: Algoritmalar
Geleneksel sağlık turizminde hastaların klinik ve destinasyon seçimlerini etkileyen temel unsurlar tedavi maliyetleri, sağlık kuruluşunun itibarı, hekim deneyimi, hasta tavsiyeleri ve hizmet kalitesiydi. Bu unsurlar önemini korurken bilgiye erişim biçimi değişmektedir. Yapay zekâ destekli arama sistemleri, sohbet robotları ve dijital danışmanlar, hastaların farklı ülkelerdeki sağlık hizmetlerini karşılaştırmasını kolaylaştırmaktadır. Örneğin diş implantı yaptırmak isteyen İngiliz bir hasta, yapay zekâdan Türkiye, Macaristan ve Polonya’daki tedavi seçeneklerini karşılaştırmasını isteyebilir ve sistem, maliyetlerden seyahat koşullarına kadar çeşitli başlıklarda bilgi sunabilir.
Burada kritik bir ayrım bulunmaktadır: Bilgi sunmak ile güvenilir bir sağlık kuruluşunu belirlemek aynı şey değildir. Yapay zekânın ürettiği bir karşılaştırma, doğrulanmış klinik kalite göstergelerine dayanmayabilir. Üstelik sistemin kullandığı bilgilerin güncelliği, kapsamı ve doğruluğu her zaman kullanıcı tarafından anlaşılamayabilir. Dolayısıyla algoritmaların sağlık turizmindeki rolü yalnızca bilgiye erişimi hızlandırmakla sınırlı kalmamakta, hastanın hangi seçenekleri değerlendireceğini ve hangi sağlık kuruluşlarını araştıracağını da etkilemektedir.
Yapay Zekâ Her Zaman Doğru Bilgi Verir mi?
Üretken yapay zekâ sistemlerinin önemli sınırlılıklarından biri, gerçeğe uygun görünen ancak hatalı veya doğrulanamayan içerik üretebilmesidir. Literatürde halüsinasyon olarak adlandırılan bu durum, modelin anlamsız ya da dayandığı kaynak içeriğe sadık olmayan çıktılar üretmesi biçiminde tanımlanmaktadır (Ji vd., 2023). Sağlık turizminde bu tür hataların sonuçları, sıradan bir bilgi yanlışlığından daha ciddi olabilir. Bir yapay zekâ sistemi, bir kliniğin sahip olmadığı akreditasyonu varmış gibi gösterebilir, bir hekimin uzmanlık alanını yanlış aktarabilir veya güncelliğini yitirmiş tedavi maliyetlerini paylaşabilir. Tedavi süresinin, olası komplikasyonların ya da ameliyat sonrası bakım gerekliliklerinin eksik açıklanması da hastanın gerçekçi olmayan beklentiler geliştirmesine yol açabilir.
Dünya Sağlık Örgütü (WHO), 2025 yılında yayımladığı ve büyük çok modlu modellere odaklanan yapay zekâ etiği ve yönetişimi rehberinde, bu modellerin yanlış, hatalı, taraflı veya eksik ifadeler üretme riskinin belgelendiğini ve bu bilgileri sağlık kararlarında kullanan kişilerin zarar görebileceğini vurgulamıştır (World Health Organization, 2025). Bu nedenle sağlık turizminde yapay zekânın sunduğu bilgilerin, ilgili sağlık kuruluşunun resmî belgeleri ve yetkili sağlık profesyonellerinin değerlendirmeleriyle doğrulanması gerekmektedir.
Algoritmik Taraflılık: Hasta Gerçekten En Uygun Kliniği mi Görüyor?
Yapay zekâ sistemleri, geliştirildikleri veri kaynaklarından ve tasarım tercihlerinden etkilenebilir. Algoritmik taraflılık olarak adlandırılan bu durumun sağlık alanındaki en çok bilinen örneklerinden birinde, ABD’de yaygın biçimde kullanılan bir risk tahmin algoritmasının sağlık ihtiyacını sağlık harcamaları üzerinden öngörmesi, Siyahi hastaların ihtiyaçlarının sistematik olarak olduğundan düşük tahmin edilmesine yol açmıştır (Obermeyer vd., 2019). Bu bulgu, tarafsız görünen bir verinin bile hatalı bir vekil değişken olarak kullanıldığında yanlı sonuçlar doğurabileceğini göstermektedir.
Sağlık turizmi açısından değerlendirildiğinde algoritmik taraflılık, bazı destinasyonların veya sağlık kuruluşlarının diğerlerine göre daha görünür hâle gelmesine neden olabilir. İnternette yoğun biçimde tanıtılan bir klinik hakkında daha fazla dijital içerik bulunması, bazı yapay zekâ sistemlerinin o kliniğe ilişkin daha kapsamlı yanıtlar üretmesini sağlayabilir. Ancak dijital görünürlük, klinik başarının veya hasta güvenliğinin doğrudan göstergesi değildir.
Reklam ve ticari içeriklerin etkisi de ayrıca dikkat gerektirmektedir. Sponsorlu içerikler, arama motoru sıralamaları ve yapay zekâ tarafından oluşturulan öneriler aynı mekanizmalarla çalışmaz. Bununla birlikte ticari amaçlarla üretilmiş bilgilerin bu sistemlere girdi oluşturması, önerilerin güvenilirliğini etkileyebilecek bir risk alanıdır. Bu nedenle sağlık turistlerinin karşılaştıkları dijital önerileri yalnızca popülerlik veya görünürlük üzerinden değerlendirmemeleri önem taşımaktadır. Bir kliniğin dijital ortamda daha fazla görünmesi, o kliniğin hasta için tıbbi açıdan en uygun seçenek olduğu anlamına gelmez.
Dijital Güven ve Sağlık Turistinin Psikolojisi
Sağlık turizmi, sıradan bir seyahat kararından farklıdır. Hasta çoğu zaman kendi ülkesinden uzakta, farklı bir sağlık sistemi içinde ve sonucunu tam olarak öngöremediği bir tedavi sürecine girmektedir. Dil farklılıkları, kültürel uyum, komplikasyon kaygısı, maliyet belirsizliği ve tedavi sonrası takip süreçleri bu kararı psikolojik açıdan daha karmaşık hâle getirebilir. Yapay zekâ, hastanın bilgi arayışını kolaylaştırarak belirsizliği azaltma potansiyeline sahiptir. Ancak kolay anlaşılır ve kendinden emin görünen bir yanıt, her zaman doğru veya yeterli bilgi anlamına gelmemektedir. WHO da büyük çok modlu modellerin hem sağlık profesyonellerinde hem de hastalarda otomasyon yanlılığını, yani otomatik sistemlerin çıktısına gereğinden fazla güvenilmesini teşvik edebileceğine dikkat çekmektedir (World Health Organization, 2025).
Svestkova, Huang ve Smahel (2025) tarafından Çekya’daki 4.775 yetişkin internet kullanıcısının verileriyle gerçekleştirilen araştırmada, üretken yapay zekâya duyulan güvenin bu teknolojileri sağlık bilgisi amacıyla kullanma isteğiyle güçlü biçimde ilişkili olduğu belirlenmiştir. Aynı çalışmada sağlık durumu ve sağlık kaygısının kullanma isteğiyle doğrudan değil, güven aracılığıyla ilişkili olduğu, e-sağlık okuryazarlığının ise güvenle yalnızca zayıf bir ilişki gösterdiği görülmüştür. Bu sonuç, yapay zekâya duyulan güvenin kullanıcının dijital sağlık bilgisini değerlendirme becerisinden büyük ölçüde bağımsız biçimde oluşabildiğini düşündürmektedir.
Güvenin yönü ise her zaman teknoloji lehine değildir. Chen ve Cui (2025), ABD’de 1.762 katılımcıyla yürüttükleri randomize çevrimiçi deneyde, hekimin tanı sürecinde yapay zekâdan yararlandığı bilgisinin hekime duyulan güveni ve sağlık hizmetine başvurma niyetini azalttığını, bu etkinin yapay zekâ kullanımı kapsamlı olarak tanımlandığında daha belirgin hâle geldiğini göstermiştir. Farklı ülkelerde ve farklı yöntemlerle elde edilmiş olsa da bu iki bulgu birlikte okunduğunda, hastaların bilgi arama aşamasında yapay zekâya güvenirken klinik süreçte yapay zekâ kullanan hekime daha temkinli yaklaşabileceği düşünülebilir.
Bu durum sağlık turizmi açısından önemli bir tartışma alanı oluşturmaktadır: Hastaların teknolojiye duyduğu güven arttıkça, sunulan bilgileri sorgulama davranışları nasıl değişmektedir? Bu ilişkinin sağlık turistleri özelinde araştırılması, gelecekteki çalışmalar için değerli bir fırsat sunmaktadır. Çünkü sağlık turistinin yalnızca bilgiye erişmesi değil, o bilgiyi eleştirel biçimde değerlendirebilmesi de gerekmektedir.
Yanlış Dijital Yönlendirme Hasta Güvenliğini Nasıl Etkileyebilir?
Sağlık turizminde yanlış bir klinik tercihi, yalnızca ekonomik kayıplarla sınırlı kalmayabilir. Uygun olmayan tedavi planlaması, yetersiz bilgilendirme, komplikasyon yönetimindeki eksiklikler ve tedavi sonrası takip sorunları hasta güvenliğini olumsuz etkileyebilir. Özellikle estetik cerrahi, diş tedavileri, obezite cerrahisi ve diğer girişimsel işlemlerde klinik seçiminin yalnızca maliyet veya çevrimiçi değerlendirmeler üzerinden yapılması önemli riskler doğurabilir.
Yapay zekâ destekli sistemlerin bu süreçteki temel işlevi, hastanın yerine karar vermek değil, hastanın daha bilinçli karar almasına yardımcı olmak olmalıdır. Bu yaklaşım, Dünya Sağlık Örgütünün Küresel Hasta Güvenliği Eylem Planı 2021-2030 doğrultusunda hazırladığı 2024 tarihli Küresel Hasta Güvenliği Raporu’nda öne çıkan güvenli sağlık hizmeti ve hasta katılımı ilkeleriyle de uyumludur (World Health Organization, 2024). Dolayısıyla sağlık turizminde güvenilir dijital yönlendirme mekanizmalarının geliştirilmesi, yalnızca teknoloji şirketlerinin değil, sağlık kuruluşlarının, düzenleyici kurumların ve sağlık profesyonellerinin de sorumluluğundadır.
Türkiye Açısından Dijital Güvenin Önemi
Türkiye, uluslararası sağlık hizmetleri alanında farklı tedavi seçenekleri ve sağlık altyapısıyla rekabet eden destinasyonlardan biridir. Ancak dijitalleşmenin hızlandığı bir ortamda uluslararası rekabet yalnızca fiyat, teknolojik donanım veya tanıtım faaliyetleri üzerinden sürdürülemez. Sağlık kuruluşlarının dijital ortamda sundukları bilgilerin doğruluğu, yetki ve akreditasyon bilgilerinin doğrulanabilirliği, hasta yorumlarının güvenilirliği ve tedavi süreçlerinin şeffaflığı giderek daha fazla önem kazanmaktadır.
Mevzuat da bu doğrultuda gelişmektedir. 12 Kasım 2025 tarihli Sağlık Hizmetlerinde Tanıtım ve Bilgilendirme Faaliyetleri Hakkında Yönetmelik, sağlık turizmi yetki belgesinin ilgili internet sitesinde yayımlanmasını ve sağlık tesisi adı ile internet adresinin Bakanlıkça verilen ruhsattaki unvanla uyumlu olmasını zorunlu tutmaktadır. Yönetmelik ayrıca bilgilendirme içeriklerinde son güncelleme tarihinin ve editör iletişim bilgilerinin belirtilmesini istemekte, bilimsel ve klinik olarak doğruluğu kanıtlanmamış yöntemlerin tanıtımını yasaklamaktadır (Sağlık Bakanlığı, 2025). Bu hükümler, yapay zekâ sistemlerinin ürettiği bilgilerin karşılaştırılabileceği doğrulanabilir bir resmî zemin sunmaktadır.
Bu çerçevede Türkiye’de sağlık turizmi hizmeti sunan kuruluşlar açısından yapay zekâ destekli hasta iletişim sistemlerinin etik ilkeler doğrultusunda tasarlanması stratejik bir gereklilik olarak değerlendirilebilir. Özellikle çok dilli bilgilendirme sistemlerinin geliştirilmesi, hasta sorularının güvenilir kaynaklarla yanıtlanması ve tıbbi karar gerektiren konuların sağlık profesyonellerine yönlendirilmesi, dijital güvenin güçlendirilmesine katkı sağlayabilir. Gelecekte sağlık turizminde rekabet üstünlüğü, yalnızca dijital ortamda daha görünür olmaktan değil, dijital ortamda daha fazla güven oluşturabilmekten de geçecektir.
Geleceğin Sağlık Turizmi: Güvenilir Yapay Zekâ ve Veri Temelli Karar Destek Sistemleri
Yapay zekânın sağlık turizmindeki geleceği, yalnızca daha hızlı yanıt veren sistemlerin geliştirilmesine bağlı değildir. Asıl belirleyici olan, bu sistemlerin hangi verilerle çalıştığı, önerilerinin nasıl doğrulandığı ve hasta güvenliğinin nasıl korunduğudur. Bu noktada veri madenciliği, açıklanabilir yapay zekâ ve sentetik veri teknolojileri yeni araştırma olanakları sunmaktadır.
Kişisel sağlık bilgilerinin korunması gözetilerek oluşturulan ve uygun yöntemlerle doğrulanan sentetik hasta verileri, farklı sağlık turisti profillerinin karar davranışlarını incelemek veya olası risk senaryolarını sınamak amacıyla kullanılabilir. Bununla birlikte sentetik veriler, gerçek hasta deneyimlerinin veya klinik kalite ölçümlerinin doğrudan yerine geçmez. Bu verilerle geliştirilen modellerin gerçek dünyadaki geçerliliğinin ayrıca değerlendirilmesi gerekir.
Sağlık turizmine yönelik karar destek sistemlerinin ileride yalnızca maliyet, destinasyon ve hizmet çeşitliliğini değil, hasta güvenliğini, klinik uygunluğu, veri güvenilirliğini ve tedavi sonrası bakım süreçlerini de dikkate alması beklenebilir. Böylece yapay zekâ, hastaları belirli sağlık kuruluşlarına yönlendiren bir araç olmanın ötesine geçerek güvenilir bilgiye dayalı karar süreçlerini destekleyen bir teknolojiye dönüşebilir.
Sonuç: Yapay Zekâya Güvenmek mi, Yapay Zekâyı Sorgulamak mı?
Yapay zekâ, sağlık turizminin geleceğini şekillendiren önemli teknolojilerden biridir. Uluslararası hastaların bilgiye erişimini kolaylaştırması, seçenekleri karşılaştırmayı hızlandırması ve dil engellerini azaltması önemli fırsatlar sunmaktadır. Ancak bu fırsatlar, teknolojinin sunduğu her bilginin doğru olduğu anlamına gelmemektedir. Sağlık turizminde temel mesele, yapay zekânın kullanılıp kullanılmaması değil, nasıl, hangi verilerle ve ne ölçüde güvenilir biçimde kullanıldığıdır.
Dijital dönüşümün merkezinde teknoloji yer alsa da sağlık hizmetlerinin merkezinde insan bulunmaya devam etmektedir. Bu nedenle geleceğin sağlık turizmi politikaları, yapay zekâ sistemlerinin yalnızca performansını değil, şeffaflığını, hesap verebilirliğini ve hasta güvenliğine katkısını da değerlendirmelidir. Yapay zekâ sağlık turistine yol gösterebilir. Ancak o yolun güvenli olup olmadığını belirlemek, doğrulanabilir bilgiye, etik ilkelere ve insan denetimine dayanan bir sorumluluktur.
Belki de dijital çağın sağlık turizminde sorulması gereken asıl soru şudur: Yapay zekâ bize hangi kliniği seçmemiz gerektiğini söyleyebilir. Peki, o kliniği neden seçmemiz gerektiğini güvenilir biçimde açıklayabilir mi?
Kaynakça
Chen, C., & Cui, Z. (2025). Impact of AI-assisted diagnosis on American patients’ trust in and intention to seek help from health care professionals: Randomized, web-based survey experiment. Journal of Medical Internet Research, 27, e66083. https://doi.org/10.2196/66083
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. https://doi.org/10.1145/3571730
Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453. https://doi.org/10.1126/science.aax2342
Sağlık Bakanlığı. (2025). Sağlık Hizmetlerinde Tanıtım ve Bilgilendirme Faaliyetleri Hakkında Yönetmelik. Resmî Gazete, 12 Kasım 2025, Sayı: 33075. Çevrimiçi: https://resmigazete.gov.tr/eskiler/2025/11/20251112-2.htm (Erişim 28 Ekim 2026).
Svestkova, A., Huang, Y., & Smahel, D. (2025). Factors that influence trust and willingness to use generative AI for health information: A cross-sectional study. Digital Health, 11, 20552076251360973. https://doi.org/10.1177/20552076251360973
World Health Organization. (2024). Global patient safety report 2024. Cenevre: Dünya Sağlık Örgütü. Çevrimiçi: https://www.who.int/publications/i/item/9789240095458 (Erişim 28 Ekim 2026).
World Health Organization. (2025). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. Cenevre: Dünya Sağlık Örgütü. Çevrimiçi: https://www.who.int/publications/i/item/9789240084759 (Erişim 28 Ekim 2026).
