Sağlık bilimleri ile bilişim teknolojilerini aynı zeminde buluşturan HIBIT 2026, 13-15 Kasım tarihleri arasında İstanbul Ataşehir’deki Acıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi Kerem Aydınlar Kampüsü’nde gerçekleştiriliyor. Bu yıl 19’uncusu düzenlenen Uluslararası Sağlık Bilişimi ve Biyoinformatik Sempozyumu; hekimleri, biyologları, bilgisayar bilimcileri, mühendisleri ve genç araştırmacıları üç günlük yoğun bir programda bir araya getiriyor. İlk kez 2005 yılında düzenlenen buluşmanın temel hedefi, tıbbi ve biyolojik verinin yalnızca toplanması değil, güvenilir yöntemlerle işlenerek hastalıkların anlaşılmasına ve daha isabetli klinik kararlara katkı sunması.
Uygulamalı eğitimler araştırmayı sahaya yaklaştırıyor
Sempozyumun ilk günü uygulamalı çalışmalara ayrıldı. Klinik makine öğrenmesi modellerinin Python ile kurulması, değerlendirilmesi ve açıklanması; tüm ekzom dizileme verilerinde kalıtsal varyantların adım adım belirlenmesi; bilimsel araştırmalarda yüksek başarımlı hesaplama altyapısının kullanılması ve biyoloji için “dünya modelleri” geliştirilmesi programın öne çıkan başlıkları arasında yer aldı. Bu oturumlar, yapay zekânın sağlık alanında yalnızca hazır bir yazılım olarak görülmemesi gerektiğini; veri hazırlama, model kurma, sınama, hata analizi ve sonuçların yorumlanması gibi birbirine bağlı aşamalardan oluştuğunu gösteriyor.
Sağlıkta kullanılan bir algoritmanın yüksek doğruluk oranına ulaşması tek başına yeterli kabul edilmiyor. Modelin hangi veriyle eğitildiği, farklı hasta gruplarında aynı başarıyı gösterip göstermediği ve ürettiği sonucun uzman tarafından açıklanabilir olması da önem taşıyor. Bu nedenle toplantının uygulamalı yapısı, katılımcılara yalnızca sonuç tablosuna bakmak yerine bütün araştırma zincirini değerlendirme imkânı veriyor. Özellikle genomik verinin büyüklüğü düşünüldüğünde, hesaplama gücü kadar veri kalitesi ve tekrar üretilebilir analiz süreçleri de belirleyici hale geliyor.
Kanserden protein dinamiğine geniş bilimsel gündem
14 Kasım programında çoklu omik verilerin bütünleştirilmesi, protein yapısı ve hareketleri, kanser araştırmaları, hassas tıp, yapay zekâ ve hesaplamalı biyoloji ele alınıyor. İnsan metabolizması ile genom verisini birlikte değerlendiren yaklaşımlar; hastalıkların tek bir ölçüm yerine genler, proteinler, metabolitler ve klinik bulgular arasındaki ilişkiler üzerinden incelenmesini mümkün kılıyor. Kanser ilaç kombinasyonlarının makine öğrenmesiyle araştırılması, meme kanseriyle ilişkili risklerin çok kaynaklı klinik veriler üzerinden sınıflandırılması ve protein-ligand etkileşimlerinin grafik sinir ağlarıyla tahmin edilmesi de bu dönüşümün farklı yönlerini ortaya koyuyor.
Programda büyük dil modellerinin hastalık ve metabolik yolak ilişkilerini çıkarmada kullanılması, moleküler keşif süreçlerinin yapay zekâyla desteklenmesi ve biyolojik yapıların farklı ölçeklerde modellenmesi gibi başlıklar da bulunuyor. Bu çalışmaların ortak noktası, çok büyük veri kümeleri içindeki anlamlı örüntüleri insan uzmanlığının yerini almak için değil, uzmanların değerlendirme kapasitesini genişletmek için kullanması. Sağlık verisinin mahremiyeti, genomik güvenlik, yöntemlerin bağımsız ekiplerce doğrulanması ve klinik kullanım öncesi titiz sınamalar ise bu gelişmenin ayrılmaz parçaları olarak öne çıkıyor.
Ulusal iş birliği ve sürdürülebilir altyapı ihtiyacı
Sempozyumun son gününde akademi, kamu ve özel sektör iş birliği ile ulusal koordinasyon başlığı özel bir panelde değerlendiriliyor. Genomik, yaşlanma, uyku, viral evrim ve biyoinformatik yazılım mühendisliği oturumları; sağlıkta veri temelli dönüşümün yalnızca tek bir laboratuvarın imkânlarıyla yürütülemeyeceğini hatırlatıyor. Ortak veri standartları, güvenli hesaplama ortamları, nitelikli insan kaynağı ve araştırma merkezleri arasında kurulacak süreklilik, geliştirilen yöntemlerin gerçek hayatta karşılık bulması açısından kritik görülüyor.
HIBIT 2026’nın İstanbul’da oluşturduğu buluşma zemini, Türkiye’nin sağlık bilişimi ve biyoinformatik alanındaki birikimini uluslararası deneyimle yan yana getiriyor. Genç araştırmacıların poster ve seçilmiş konuşmalarla programa katılması, bilimsel üretimin yeni kuşaklara aktarılmasını güçlendiriyor. Sempozyumdan çıkan en güçlü mesaj ise açık: Yapay zekâ sağlık hizmetlerinde hızlı sonuç veren bir kestirme yol değil; klinik bilgi, biyolojik gerçeklik, kaliteli veri, etik sorumluluk ve güçlü hesaplama altyapısının birlikte çalışmasını gerektiren uzun soluklu bir bilimsel süreç.
