Haberler

İlaç geliştirmede yapay zeka için ortak çerçeve: FDA ve EMA “iyi uygulama” ilkelerini yayımladı

Yapay zekanın en kritik vaatlerinden biri, AR-GE sürelerini kısaltmak ve klinik süreçleri daha verimli hale getirmek. Ancak sağlık gibi yüksek derecede regüle edilen alanlarda temel soru “yapabiliyor mu”dan ziyade, “kanıtlanabilir şekilde güvenli mi” noktasında yoğunlaşıyor.
ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) ile Avrupa İlaç Ajansı (EMA), ilaç geliştirme yaşam döngüsü boyunca yapay zeka kullanımına ilişkin ortak “iyi uygulama” ilkelerini yayımladı. Bu adım, sağlık ekosisteminde yapay zeka kullanan kurumlar için model yönetişimi, doğrulanabilirlik ve izlenebilirlik standartlarının sıkılaşacağına işaret ediyor.

Transatlantik uyum sinyali: Denetim dili ortaklaşıyor

FDA–EMA ortak ilkeleri, küresel ilaç şirketleri ve tedarikçileri açısından iki ayrı uyum rejimi yerine daha yakınsayan bir düzenleyici çerçeve olasılığını güçlendiriyor. Bu yaklaşım, regülasyon riskini azaltırken uyum yatırımlarının daha öngörülebilir ve ölçeklenebilir hale gelmesini sağlayabilir.

Yapay zeka yalnızca keşifte değil, üretim ve izleme hattında da gündemde

Yayımlanan ilkeler, yapay zekanın yalnızca araştırma ve keşif aşamalarında değil; üretim, kalite kontrol ve pazarlama sonrası izleme süreçlerinde de bütüncül biçimde ele alınmasını teşvik ediyor. Kurumlar açısından bu durum; model yaşam döngüsü yönetimi, değişiklik kontrol mekanizmaları ve denetime hazır süreçler anlamına geliyor.

Sağlıkta “kanıt” standardı yükseliyor: Model kartı yeterli olmayabilir

Yüksek riskli kullanım alanlarında, performans metriklerinin yanı sıra veri kaynağı şeffaflığı, önyargı analizleri ve uçtan uca izlenebilirlik giderek daha kritik hale geliyor. Özellikle klinik karar destek sistemleri veya hasta sonuçlarını doğrudan etkileyen uygulamalarda, dokümantasyon derinliğinin önemli ölçüde artması bekleniyor.

İleriye bakış: Sağlık, regülasyon açısından diğer sektörlere örnek olabilir

Sağlık alanında şekillenen bu “iyi uygulama” dili; finans, sigorta ve kritik altyapı gibi yüksek riskli sektörlerde de benzer düzenleyici çerçevelerin hızlanmasına zemin hazırlayabilir. Kurumsal risk ve uyum ekipleri için sağlık sektörü, erken bir uyarı göstergesi olarak değerlendirilmelidir.

Kaynak: Reuters – U.S., European regulators set principles for good AI practice in drug development (14 Ocak 2026)

Yasin Demirkaya

Recent Posts

TRAI Meet-Up #105’te Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka Ele Alındı

TRAI Meet-Up serimizin 105. etkinliğini, “Algoritmadan Sepete: Perakende ve Pazarlamada Yapay Zeka” başlığıyla gerçekleştirdik. TRAI Ekosistem Direktörü Betül…

2 gün ago

Yapay Zekanın Kararlarını Anlamak: Peki Ama Neden?

Yapay Zeka projelerinde ilk bakılan şey çoğu zaman performanstır. Doğruluk oranı kaç, F1 skoru ne…

6 gün ago

Üretim ve Enerji Sektörlerinde Yapay Zeka Gündemi TRAI Çalışma Grubu’nda Ele Alındı

TRAI Yapay Zeka Üretim ve Enerji Çalışma Grubu çevrim içi toplantısı, 6 Mayıs’ta 148 katılımcıyla…

1 hafta ago

Yapay Zeka Girişimlerinde Yeni Eşik: Demo değil, Gerçek İş Etkisi

CB Insights, dünyanın en umut vadeden erken aşama yapay zeka şirketlerini belirlediği AI 100 2026…

2 hafta ago

TRAI Ekosistemi’ne Katılan 25 Yeni Girişimle Tanışın!

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak, 2017’den bu yana yürüttüğümüz haritalama çalışmasıyla Türkiye’de yapay zeka alanında…

2 hafta ago

Girişim Ekosisteminde Stratejik Nefes Darlığı

TRAI Ekosistem Direktörümüz Betül Kübra Ekinci, Türkiye girişimcilik ekosisteminde erken exit tartışmasını değerlendirirken, bu tabloyu…

3 hafta ago