AI Destekli Sağlık CRM: 2025 ve İlerisinde Hasta Deneyimini Kim Kazanacak?
Özellikle son birkaç yıldır, tüm sektör ve platformlarda yapay zeka, YZ otomasyonu, dijitalleşme, yapay zekanın verimlilik anlamında profesyonel iş gücüne katkısı, yapay zekanın getirdiği riskler ve fırsatlar yoğun bir şekilde konuşuluyor.
Her sektörü etkilediği gibi sağlık sektörünü de derinden ve devrimsel bir şekilde etkiliyor. Özellikle işin teşhis kısmında bir hayli yol alındığı da ortada.
Yapay zeka ile özellikle diognostik alanındaki gelişmeler ve okumalar, hekimlere ve sağlık profesyonellerine yönelik katkıları, klinik deneyler, test ve kontrol gruplarıyla bir hayli işlevsel olarak inceleniyor. Başarılı ve etkinlikleri hergün tekrar tekrar değerlendiriliyor.
Öyle ki insan hataları nedeniyle gözden kaçabilecek bir çok riskli durumun daha yüksek kesinlikle fark edilebileceğine dair pek çok çalışma da var.
Bu yazıda false-positive veya false-negative konularını ele almak, hekimlik mesleği ile yapay zeka ilişkisini incelemek gibi bir amacım yok. Bu işin klinik ve insan sağlığını en derinden etkileyebilecek bilimsel boyutu ki, dünyada pek çok firma, araştırma enstitüsü bu alana milyar dolarla ifade edilen ar-ge yatırımı yapıyor, yapmaya da devam ediyor.
Bu makalede daha çok sağlık iletişimi ve sağlık turizmi alanında verimlilik, insan hatalarını minimize edebilme, süreçleri standartlaştırma, takip edebilme ve sağlık sektöründe ve sağlık habitatında var olan farklı iş kollarının bu yapay zeka devriminden nasıl etkilendiğini elle tutulur, hali hazırda uygulanan fonksiyonel uygulama ve çıktılarıyla ele alacağım.
Aslında, bu gelişmelerin bir sonucu ve bir vaka olarak Projemed Sağlık İletişim ve Reklam Ajansı’nın neden kendi sağlık CRM’i ve yapay zeka ajanını geliştirmek durumunda kaldığını dünyadaki ve Türkiye’deki gelişmeler zemininde anlatmayı amaçladım.
Sağlık sektörüne yönelik marka ve iletişim yönetimi ile performans pazarlaması yapan bir ajans olarak, bu alandaki ihtiyaç ve eksiklikleri görerek, pazardaki pek çok benzer uygulamanın genel ihtiyaçlara göre kurgulanması nedeniyle, tam anlamıyla sağlık ekonomisinin ihtiyaçlarına göre düşünülmüş planlanmış bir yapay zeka destekli crm yazılımını geliştirmeye neden ihtiyaç duyduk?
Bu konuyu doğru irdelemek için şimdi dünyadaki ve Türkiye’deki gelişmeleri kısaca birlikte hatırlayalım ve üzerinde düşünürken aynı zamanda cevapları değil ama doğru soruları birlikte değerlendirelim. Ne dersiniz?
Omnichannel Varsa CRM şart, YZ de artık vazgeçilmez oluyor…
2025, hasta ilişkileri yönetiminde (CRM) yapay zekânın “görev yapan ajanlar” (agentic AI) düzeyine indiği; randevu, hatırlatma, taburculuk sonrası iletişim, tedavi uyumu ve kişisel eğitim içeriklerinin akıllı otomasyonla bütünleştiği yıl oluyor. Sağlık kuruluşları için farkı yaratan; tek kanaldan çok kanala (omnichannel), veriden sezgiye ve pazarlama-CRM-klinik üçgenini bağlayan bir mimari kurabilmek.
İşin pazarlama ve iletişim kısmında çoğu sağlık habitat paydaşı da iletişim ve marka ajanslarıyla çalışmak durumunda.
Özellikle performans kısmında, reklamın etkinliği ve veriminin anlık takibi ise sağlık ajansı ve sağlık kuruluşu arasında verilere erişim ve takip konusunda ortak erişimli platformlara ihtiyaç duyulduğunu gösteriyor. Sahadaki çalışmalar, eğer GoogleAds veya META veya başka kanallardan reklam şartıyla gelen trafiğin, telefon aramalarının ve dönüşümlerinin birlikte görülüp anlaşıldığı bir ortak platform varsa rekabette, gelişmelere uyumda ve yapılan çalışmaların doğru analizinde büyük farkındalık ve yetenek oluştuğunu gösteriyor.
Açıkçası sadece reklamı yönetmede değil, gelen trafiği karşılamada da Yapay Zeka şart. Mevzu ROI ise agentic AI ve entegre CRM başarı faktörü. Yapay zeka ise hem veri analizinde, hem de akan dijital platform bazlı iletişim ve lead trafiğine insanların yetişemeyeceği durumlarda da karşılanmasına imkan vermesiyle verimliliği ve etkinliği maksimize ediyor.
Siz uyurken de sizin gibi telefonlara, yazışmalara, taleplere karşılık veren, teklif oluşturan, randevu veren, randevuları hatırlatan, hasta eğitimi ve bilgilendirmesi yapan bir yapay zeka her şeyden önce sağlık hizmet sağlayıcısı için de sağlık hizmeti alan için de konfordan öte bir güven ve güvenlik dairesi oluşturulmasına imkan sağlıyor.
Peki Neden Hemen Şimdi?
Deloitte, McKinsey gibi dünyanın önde gelen danışmanlık kuruluşlarının son dönemde sağlık sektöründe dijitalleşme ve yapay zeka üzerine yaptıkları küresel analiz ve raporlara şöyle bir göz atalım.
Yönetici öncelikleri net: 2025’te dünya genelinde sağlık yöneticileri verimlilik, dijital dönüşüm ve hasta etkileşimini ilk üç sıraya koyuyor; genAI’nın etkisinin “orta-yüksek” olacağı beklentisi %70’in üzerinde.
Deloitte’un “2025 global health care outlook _ Survey highlights health system leaders’ plans to focus on efficiency, productivity, and patient engagement this year” başlıklı sektör analizinde bu konu ayrıntılı olarak değerlendirilmiş.
Merak edenler için rapora bu linkten ulaşılabilir.
Tüketici deneyimi baskısı: Yapay zekâ, erişilemeyen veri kaynaklarını yüzeye çıkarıp kişiselleştirilmiş etkileşimi ölçekliyor; bu da iş sonuçlarını doğrudan etkiliyor.
Yine dünyanın önde gelen danışmanlık firmalarından McKinsey’in 2024’de yayınladığı “Harnessing AI to reshape consumer experiences in healthcare” başlıklı raporunda konuya daha geniş çerçeveden ulaşmak mümkün. Merak edenler için linki buraya bırakıyorum.
Sağlıkta YZ kullanımı, otomasyon ve dijitalleşme: 2025 Trend Fotoğrafı
1) Agentic AI ve süreç otomasyonu: Akış başlatan, veriye göre aksiyon alan ve insan onayıyla tamamlayan görev ajanları; hatırlatma, randevu, ödeme bildirimi, taburculuk özeti ve “sık sorulanlar” gibi işlerde ilk değer alanları.
2) Omnichannel hasta iletişimi: Web, mobil uygulama, WhatsApp/SMS, çağrı merkezi ve klinik içi ekranlar arasında tutarlı mesaj akışı.
3) Güven, yönetişim, açıklama: “İnsanın döngüde kalması” (human-in-the-loop), kayıt ve açıklama standartları, model tarafsızlığı—özellikle kamu sistemlerinde.
4) Veri entegrasyonu: EHR/PHR verisi + davranışsal veriler + pazarlama/CRM sinyallerinin tek platformda toplanması.
ABD
Ölçek ve yatırım: GenAI artık “deneme” değil; kurumların önemli bir kısmı ölçeklemeye geçiyor. Kullanım alanları: ön büro otomasyonu (digital front door), hasta mesajları, ambient scribe, gelir çevrimi.
Ders: İş değeri en hızlı; hatırlatma-uyum-özet üçlüsünde geliyor. (Örn. taburculuk özetleri ve kişisel eğitim içerikleri)
Birleşik Krallık
Kamu stratejisi: 10 yıllık plan, NHS App’i “doctor-in-your-pocket” vizyonuyla yapay zekâ destekli triyaj ve randevu akışları için merkez yapıyor.
Uygulama çerçevesi: NHS Communications AI Operating Framework; hasta iletişimini kişiselleştirirken güvenli erişim ve insan denetimini şart koşuyor.
Ders: Etik ve operasyon birlikte tasarlanmalı; iletişim ekipleri için açık kılavuzlar kritik.
Singapur
Regülasyon ve sandbox: Ulusal HealthTech kurumu Synapxe, HealthX Innovation Sandbox 2.0 ile veri erişimi ve çoklu bulut üzerinde inovasyonu hızlandırıyor; bakanlık AI-SaMD sandbox’ı kuruyor.
Politika felsefesi: Güven inşası—doktor ve hastanın hissedeceği güvenlik/şeffaflık; IMDA-PDPC’nin Model AI Governance Framework ve WEF çalışmalarına dayalı.
Ders: “Küçük ama hızlı” yaklaşımı—regülasyon, veri ve pilotlar birlikte tasarlanıyor.
Çin
Ölçek ve hız: “Internet+Healthcare” politikaları ve teknoloji devlerinin yatırımlarıyla hasta etkileşimi, görüntüleme ve akıllı hastane uygulamaları hızla yayılıyor; Tencent sağlık çözümleri hasta öz-yönetimi ve idari verimliliği öne çıkarıyor.
Pazar dinamiği: 2025 ve sonrası için sağlıkta AI pazar büyümesi yüksek (raporlar 2025-2030 döneminde çift haneli CAGR’lere işaret ediyor).
Ders: Veri ölçeği + kamu desteği = hızlı ürünleşme; ama güvenlik ve standartlar sıkılaşıyor.
Türkiye
Ulusal zemin: Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi (2021-2025) ve 2024-2025 eylem planı; kamu hizmetlerinde YZ kullanımını ve ekosistemi destekliyor.
Dijital sağlık altyapısı: e-Nabız/ MHRS gibi ulusal sistemler; HIMSS ile iş birliği ve olgunluk modellerinin yaygınlaştırılması, entegrasyon için güçlü bir çerçeve sunuyor.
Ders: Yasal sınırlar içinde veri-temelli kişiselleştirme için uygun bir temel var; entegrasyon planı yapılırsa hızlı kazanım mümkün.
Tahminimiz, 2025 yılı için bu alandaki tahmin ve beklentilerin 2025 yılının sonunda bir sonraki yıl ve dönem olarak çok daha fazla olacağı noktasında.
Peki YZ Entegre CRM'ler için En Hızlı Değer Veren 6 Kullanım Senaryosu Nedir?
Randevu & hatırlatma orkestrasyonu: No-show oranını düşürmek için kanallar arası akış (SMS/WhatsApp + e-posta + uygulama içi).
Tedavi ve ilaç uyumu (adherence): Kişisel takvim, mikro-içerikler, davranışsal ikna (nudges).
Taburculuk sonrası iletişim: Otomatik özet + bireysel risk/semptom hatırlatmaları.
Ödeme ve finansal iletişim: Şeffaf maliyet, taksit/ödeme hatırlatmaları, sigorta adımları.
Hasta eğitimi ve SSS: Klinik içeriklerden türetilmiş, hekim onaylı mikrotekst ve kısa videolar.
Topluluk tabanlı destek: Hastalık-özel (ör. onkoloji, obezite) moderasyonlu grup etkileşimi.
“Türkiye sağlık sektörü hasta iletişimi ve sağlık turizmi hastasına erişimde Yapay Zeka devrimini ıskalama riskini kaldıramaz.” Aydın Demir.
Sağlık turizminde dünyanın ilk 10 ülkesi arasında olan Türkiye, bu alana son 15 yıldır dünyadaki rakiplerine oranla oldukça büyük yatırımlar yaptı. İşin yönetimindeki kalite standartizayonu ve çok hzılı büyümeden kaynaklı denetleme zaaflarını bir kenara atarsak hala dünyadaki en önemli oyunculardan birisi.
Ancak rekabette ayakta kalabilmek, devam edebilmek yeniliğe ve gelişmelere hızlı uyum ve adaptasyonla doğru orantılı. Türkiye pazarı her zaman uyum ve adaptasyonda yetenekli olduğunu göstermiş insan kaynağına sahip bir pazar. Sadece sağlık turizmindeki son 15 yıllık atılımı bile bu alandaki yeteneklerini ortaya koymaya yetiyor.
“Her hekim, klinik, sağlık kuruluşu, sağlık turizmi acentesi hatta bireysel aracılar bile sağlığa özel CRM yapılarını kullanmalı ve Yapay Zeka entegre sistemler kullanmalı. Önümüzdeki 5 yılın başarı şifresi bu…” Aydın Demir.
Projemed Ajans, 10 yılı aşkın süredir, ağırlıklı sağlık turizmi alanında faaliyet veren hekim, klinik, hastane ve sağlık turizmi aracıları ve acentelerine içerik ve performans pazarlaması yapan bir kreatif ajans. Yönettiği markalara crm konusundaki öneri ve yönlendirmeleriyle zaman kaybetmektense markalarına, sağlığa özel bir bulut CRM sistemi üreterek çözüm üretmeyi tercih etti. Bu biraz da kendi ajans faaliyetlerinin başarısını ve doğru ölçümlenmesini sağlamak için zorunluluktu.
Şimdi ise Yapay Zeka devriminin faydalarını ve zorunluluklarını anlatmak için özel çaba sarf etmektense markalarına sırf bu iş için geliştirdiği sağlığa ve verilen hizmetlere özel olarak eğitilmiş YZ sağlık satış yapılarını sunarak, markalarının da başarısını ve rekabetteki pozisyonunu güçlendirmeye çalışıyor.
Medu CRM ve MeduAI nedir, nasıl kurulur?
1) Veri Kümeleri (katmanlı):
Çekirdek sağlık verisi: (entegrasyon kurallarına uyarak) PHR/EHR, ICD/LOINC/HL7-FHIR haritaları.
Davranışsal sinyaller: Web/mobil olayları, açılma-tıklama, çağrı merkezi notları.
Kampanya verisi: Meta/Google reklam tıklamaları, UTM takibi, form ve WhatsApp lead’leri.
2) Ajanlar (agentic akışlar):
Randevu ajanı: Uygun slot arar, hastaya önerir, onay alır, MHRS veya kurum takvimi ile eşleştirir.
Uyum ajanı: Reçete/tedavi planına göre kişisel hatırlatmalar ve “sık karşılaşılan durumlar” rehberi üretir.
Bildirim-özet ajanı: Taburculuk özeti/ev bakımı adımlarını kişiselleştirir; risk işaretlerinde hem hastaya hem hekime uyarı çıkarır.
3) İnsan-denetimli çalışma (HITL):
Klinik onay gerektiren mesajlar için çift onay kuyruğu; yüksek riskli içerikler otomatik olarak editör masasına düşer.
Tüm akışlarda açıklama notu (disclosure): “Bu mesaj AI destekli olarak hazırlanmıştır; doktorunuzun onayıyla gönderilmiştir.”
4) Uyum ve güvenlik:
KVKK/GDPR uyumlu veri işleme; amacına uygunluk, minimizasyon, sil-sakla politikaları.
Model günlükleri (audit trail), versiyonlama, “yansıtılan risk” (shadow risk) değerlendirmesi; penetrasyon testleri.
Etik & Uyum
İnsan dokunuşu şart: Kamu örnekleri, AI’ın insanı güçlendiren araç olarak konumlandırılmasını net biçimde istiyor.
Açıklama ve izin: Hastaya AI destekli mesaj gönderildiği şeffafça belirtilmeli; onay ve itiraz mekanizması kolay erişilebilir olmalı.
Veri adaleti: Veri temsiliyeti, yanlılık ve erişim eşitsizliği riskleri özellikle yükselmekte olan pazarlarda kritik.
Başarıyı Nasıl Ölçeceğiz? (Önerilen KPI Seti)
Erişim ve süreç verimi
No-show oranı ↓
Ortalama randevu tamamlama süresi ↓
Çağrı merkezi ortalama işlem süresi (AHT) ↓
Klinik bağlılık
İlaç/tedavi uyum oranı ↑
Taburculuk sonrası yeniden başvuru (30 gün) ↓
Deneyim & güven
CSAT/NPS ↑
“AI açıklama” sonrası memnuniyet ve güven skoru ↑ (anket tabanlı)
Veri paylaşım rızası oranı ↑
Gelir etkisi
Randevu başına pazarlama maliyeti (CPL/CPA) ↓
Kanal başına hasta yaşam boyu değeri (pLTV) ↑
Yönetim masasında bu KPI’ların 90 günlük “öncü metrikler” ve 12 aylık “sonuç metrikleri” olarak ayrı raporlanması önerilir.
Yol Haritası (90 Gün)
0–30 Gün
Uyum/değerlendirme: KVKK/GDPR, açıklama metinleri, veri envanteri
Entegrasyon: EHR/PHR → MeduCRM veri şeması, UTM/lead akışları
Pilot use-case seçimi: randevu-hatırlatma ve taburculuk özeti
31–60 Gün
Ajan akışları: metin şablonları + hekim onay kuyrukları
Çift kanallı yayın: SMS/WhatsApp + e-posta (A/B testlerle)
İlk KPI panosu: no-show, açılma-tıklama, randevu tamamlama süresi
61–90 Gün
Uyum ajanı (adherence) ve finansal bildirimler
Omnichannel genişleme (mobil uygulama/çağrı merkezi)
Yönetim özeti: ROI/öğrenimler → ölçekleme planı
Sonuç
Küresel örnekler; AI destekli CRM’in artık “gelecek” değil işleyen bir gerçek olduğunu gösteriyor. Türkiye’nin ulusal stratejisi, e-Nabız/MHRS ve HIMSS iş birlikleri; yasal sınırlar içinde hasta iletişimini kişiselleştirici projeler için güçlü bir zemin sunuyor. Projemed’in MeduCRM platformu; klinik ve klinik-dışı veriyi birleştirip agentic akışlarla gerçek iş değeri üretecek şekilde konumlanmalı—insanı güçlendiren, şeffaf ve ölçülebilir.
