Tıbbi görüntüleme verilerinin büyüklüğü ve işlenmesi

Hastalık tanısında doğruluk ve hız ihtiyacı

Personel yükünün azaltılması

Kişiye özel tedavi tasarımları

Elektronik sağlık kayıtlarının analizi ve yönetimi

💡 AI, bu sorunları çözmek için görüntü işleme, doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve çıkarım motorlarını kullanır.

1. Tıbbi Görüntüleme ile Otomatik Tanı
MRI, CT, röntgen gibi görüntülerde lezyon tespiti, tümör sınıflandırma ve akciğer analizi gibi işlemler, AI modelleri ile saniyeler içinde yapılabilir.

2. Kişiselleştirilmiş Tedavi ve Genetik Analiz
AI, genetik verileri analiz ederek her birey için uygun ilaç ve dozaj protokollerini önerir (örnek: kanser tedavisinde AI destekli biyobelirteç analizi).

3. Hastane Operasyon Yönetimi
Yatak doluluk oranı, ameliyathane takvimi ve yoğun bakım ünitesi iş akışı, AI ile optimize edilir.

4. Hasta Takibi ve Önleyici Müdahale
Giyilebilir cihazlardan gelen veriler ile AI; kalp ritmi, solunum hızı gibi değerleri analiz ederek krizleri önceden tahmin edebilir.

5. Sağlık Kayıtları ve Klinik Notların Otomatik İşlenmesi
NLP tabanlı sistemler, doktor notları ve EHR verilerini yapılandırarak, karar destek sistemlerini besler.

GPU hızlandırmalı yapay zeka sunucuları (HGX B200/B300, H200/H100, MGX)

Tıbbi görüntü işleme için optimize edilmiş Tensor Core sistemleri

Veri merkezinde ve Edge’de konuşlandırılabilen modeller

HIPAA ve KVKK uyumlu güvenlik yapıları

Yüksek yoğunluklu, düşük gecikmeli inference sunucuları

🧠 Görüntü tanı modellerinde %96+ doğruluk

⏱️ Tanı süresinde 10 kata kadar hız artışı

📊 Operasyonel maliyetlerde %30’a varan azalma

💊 Kişiye özel tedavi algoritmalarında %40 daha iyi sonuçlar

🧬 Genetik veri analizinde binlerce saatlik işlem %80 daha kısa sürede tamamlanır