Ahmet Kılıçdaroğlu
Sağlık Teknolojileri ve Yapay Zeka Müdürü
uplenta Dijital Çözümler Ltd
Türkiye'deki devlet hastaneleri için yapay zeka tabanlı tanı araçları, tıbbi görüntü analizi ve erken hastalık teşhisi sistemleri geliştiren teknolog ve araştırmacı.
Kariyer ve Arka Plan
Yapay zeka ve sağlık bilişimi alanında 12 yılı aşkın profesyonel deneyim
2012 yılında Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasını alan Ahmet Kılıçdaroğlu, hemen sonrasında sağlık teknolojilerine yönelmiştir. İlk yıllarında Sağlık Bakanlığı'na bağlı büyük hastane komplekslerinde yazılım geliştirici olarak çalışmış, sonrasında İstanbul Üniversitesi Tıp Fakültesi ile ortak doktora programında makine öğrenmesi modellerinin tıbbi tanıda nasıl uygulanabileceğini araştırmıştır.
Kariyerinin orta döneminde, yapay zeka ekiplerini yönetme sorumluluğu üstlenen Kılıçdaroğlu, Türkiye'nin en kalabalık poliklinik sistemlerinde triaj otomasyonu projelerine liderlik etmiştir. Hasta bekleme sürelerinin kısaltılması ve acil triage sistemlerinin iyileştirilmesi konusunda çalışmalar yapan ekibinin başında, devlet hastanelerine entegre edilen sistemleri hayata geçirmiştir. Aynı dönemde doktor-hastane bilgi yönetim sistemlerinde doğal dil işlemesi uygulamalarında öncü rol oynamış, Türkçe hasta kayıtlarının dijitalleştirilmesi konusunda yeni standartlar belirlemiştir.
Mesleki yaşamında Türk sağlık hukuku ve biyomedikal etik konularına büyük önem veren Kılıçdaroğlu, algoritmaik karar alma mekanizmalarının hasta haklarını nasıl koruması gerektiği konusunda akademik yayınlar yapmıştır. Özellikle tıbbi yapay zeka sistemlerinin şeffaflığı, açıklanabilirliği ve güvenliği üzerine yazılan makalelerinin yanı sıra, Türk sağlık sistemi içinde etik karar alma süreçlerine ilişkin danışmanlık hizmetleri sunmaktadır.
Günümüzde uplenta Dijital Çözümler'de ekibini yöneterek, Türkiye'deki devlet hastaneleri ve özel tıbbi merkezler için ileri yapay zeka çözümleri tasarlamakta ve uygulamaktadır. 40'tan fazla tıbbi makine öğrenmesi projesine teknik liderlik etmiş olan Kılıçdaroğlu, radyoloji ve patoloji departmanları için görüntü analiz sistemleri, poliklinikler için akıllı triaj platformları ve hasta kayıt yönetimi için doğal dil işlemesi çözümleri geliştirmeye devam etmektedir.
Uzmanlık Alanları
Sağlık teknolojilerinin çeşitli disiplinlerinde derinlemesine bilgi ve deneyim
Tıbbi Görüntü Analizi
Radyoloji ve patoloji departmanları için makine öğrenmesi tabanlı görüntü analiz sistemleri. Röntgen, tomografi, MR ve patoloji slaytlarından otomatik bulgu tespit ve hastalık tanısı.
Erken Teşhis Modelleri
Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak yaygın hastalıkların erken aşamada tespiti. Doktor destek sistemleri ve klinik karar verme araçları geliştirme.
Poliklinik Triaj Sistemleri
Kalabalık poliklinik ve acil servislerinde hasta önceliklendirmesi yapan yapay zeka tabanlı triaj platformları. Bekleme sürelerinin kısaltılması ve verimlilik artışı.
Doğal Dil İşleme
Türkçe hasta kayıtlarının otomatik dijitalleştirilmesi. Tıbbi metin analizleri, otomatik tanı kodu atama ve klinik dokümantasyon yönetimi sistemleri.
Tıbbi Etik ve Uyum
Algoritmaik karar alma sistemlerinin etik uygulanması ve hasta haklarının korunması. Sağlık kurumları için yapay zeka yönetim ve uyum danışmanlığı.
Çalışma Yaklaşımı
Sağlık hizmetlerinin gerçek ihtiyaçlarından başlayan, etik temelli teknoloji geliştirme
Ahmet Kılıçdaroğlu'nun çalışma felsefesi, teknolojinin sağlık hizmetlerinin sorunlarını çözmek için değil, insanların yaşamını iyileştirmek için tasarlanması gerektiğine dayanır. Her proje başında hasta ve doktor ihtiyaçlarını anlamaya, gerçek dünya zorlluklarını tespit etmeye zaman ayırır.
"Yapay zeka, doktoru değiştirmez, doktorun daha iyi karar vermesini sağlar. Teknoloji asistan olmalı, patron olmamalı."
— Ahmet Kılıçdaroğlu
Bu bakış açısı, Kılıçdaroğlu'nun tüm projelerinde şeffaflık ve açıklanabilirliğe önem vermesini sağlar. Geliştirilen her model, doktor ve hastaların sistemi anlayıp güvenebilmesi için tasarlanır. Kara kutu algoritmalara değil, denetlenebilir ve doğrulanabilir çözümlere odaklanır.
Sağlık kurumlarında değişim yönetimi konusunda da deneyimli olan Kılıçdaroğlu, teknoloji entegrasyonunun yavaş ve düşünceli olması gerektiğine inanır. Eğitim, destek ve geri bildirim döngüleri, her projenin başarısının merkezinde yer alır.
Metodolojisi
Yapay zeka projelerinde takip edilen adım adım yaklaşım
Keşif ve Anlama
Hastane ve doktor ihtiyaçlarını derinlemesine anlama. Gerçek sorunları belirleyip, teknoloji çözümleri bu sorunlarla eşleştirme.
Veri Hazırlığı
Kaliteli, etik olarak uygun eğitim verilerini toplama ve hazırlama. Gizlilik ve hasta hakları koruması.
Model Geliştirme
Açıklanabilir ve doğrulanabilir modeller oluşturma. Performans ve güvenilirlik testleri yapma.
Klinik Doğrulama
Doktor ve hasta grupları ile pilot çalışmalar. Gerçek dünyadaki performans değerlendirmesi.
Entegrasyon ve Eğitim
Sistem entegrasyonu ve kullanıcı eğitimi. Süregelen destek ve iyileştirme programları.
Etkisi ve Sonuçları
Türk sağlık sisteminde gerçekleşen iyileştirmeler
Bekleme Süreleri
Triaj sistemleri uygulandığı polikliniklerde hasta bekleme sürelerinde ortalama %35 azalma.
Tanı Doğruluğu
Görüntü analiz modelleri, radyoloji ve patoloji taramasında %92-98 arası doğruluk oranlarına ulaşmıştır.
Dijitalleştirme
NLP tabanlı sistemler, 500,000'den fazla eski hasta kaydını otomatik olarak dijitalleştirmiştir.
Hasta Yararı
Erken teşhis sistemleri sayesinde, binlerce hasta hastalıklarının erken döneminde tespit edilip tedavi görmüştür.
Eğitim ve Sertifikalar
Doktora (Ph.D.) - Tıbbi Görüntü Analizi
İstanbul Üniversitesi Tıp Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği
Tez konusu: Derin öğrenme kullanarak tıbbi görüntülerden hastalık bulgusu otomatik tespiti
Lisans - Bilgisayar Mühendisliği
Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Başarı ile tamamlanmış. Ek sertifikat: Sağlık Bilişimi ve Yapay Zeka
Yazılar ve Araştırmalar
Ahmet Kılıçdaroğlu'nun yayınladığı makale ve araştırmaları keşfedin
Radyoloji Departmanlarında Yapay Zeka Tabanlı Görüntü Analizi
Makine öğrenmesi modellerinin röntgen, tomografi ve MR görüntülerinden otomatik hastalık tespit sürecini inceleme.
Nisan 2026Polikliniklerde Triaj Sistemleri ve Hasta Bekleme Sürelerinin Kısaltılması
Yapay zeka tabanlı triaj platformlarının kalabalık polikliniklerde verimliliği nasıl artırdığını gösteren vaka çalışmaları.
Nisan 2026Doğal Dil İşleme ile Türkçe Hasta Kayıtlarının Dijitalleştirilmesi
NLP teknolojisinin eski ve yeni hasta dokümantasyonunun otomatik dijitalleştirilmesinde nasıl kullanıldığını açıklama.
Nisan 2026Algoritmik Karar Alma ve Tıbbi Etik Sorunları
Sağlık sisteminde yapay zeka kararlarının etik, hukuki ve insani yönleri üzerine derinlemesine analiz.
Nisan 2026Sağlık Teknolojileri Hakkında Daha Fazla Bilgi
uplenta Dijital Çözümler ve Ahmet Kılıçdaroğlu'nun çalışmaları hakkında daha fazla bilgi almak için bize ulaşın. Türkiye'deki sağlık kurumları için özel yapay zeka çözümleri geliştiriyoruz.