Dyania Health, Synapsis AI’yi Hastanelerin Sahip Olduğu GPU Sistemlerinde Çalıştırıyor

Dyania Health ve NVIDIA, 13 Kasım 2026’da Synapsis AI’nin hastanelerin sahip olduğu NVIDIA hızlandırılmış bilgi işlem altyapısında çalıştığını duyurdu. İlk Cleveland Clinic çalışması, aort kapağı değişimi yapılan 7.812 hastayı kapsıyor. İş birliği, hasta kayıtlarını sağlık sistemlerinin ağlarının dışına çıkarmadan hasta popülasyonları genelinde incelemeyi amaçlıyor.

Dyania Health, Synapsis AI’yi yıllara yayılan klinik notları, ameliyat raporlarını, görüntüleme raporlarını ve laboratuvar sonuçlarını okuyup hasta dosyasına bağlanan kanıtlarla klinik soruları yanıtlayan bir klinik muhakeme motoru olarak tanımlıyor. Sistem, bakım ekiplerine hangi hastaların neden ilgiye ihtiyaç duyduğunu göstermeyi amaçlayan klinik sinyaller üretiyor; kanıtları inceleyip tüm kararları klinisyenler veriyor.

Hastane İçi Klinik Muhakeme

Dağıtımda yazılım yığınının tamamında NVIDIA AI Enterprise kullanılıyor. Dyania, özel klinik modellerini NeMo ile eğitiyor; ardından hastanelerin GPU sunucularında çıkarım işlemlerini optimize etmek için TensorRT ve TensorRT-LLM’den yararlanıyor. Böylece çıkarım işlemleri, hasta kayıtlarını harici bir ortama göndermek yerine hastanenin özel ağı içinde kalıyor.

NVIDIA, sistemin destekleyici nitelikte kaldığını belirtti: sistem, klinisyenlerin doğrulaması ve gereğini yapması gereken tıbbi kayıtlardaki kanıtları öne çıkarıyor. Bu ayrım önemli; çünkü dağıtım, hasta dosyalarının incelenmesini ve sinyal tespitini otomatikleştiriyor, bunların ardından verilecek klinik kararları değil.

Şirketler, hastane araştırmaları ve bakım yönetimindeki elle yürütülen darboğazı hedefliyor. Önemli ayrıntılar çoğu zaman yapılandırılmış alanlarda değil, anlatı biçimindeki metinlerde yer alıyor; bu da personelin kayıt sistemleri, sonuç araştırmaları ve tahmine dayalı modeller için inceleyebileceği hasta dosyalarının sayısını sınırlıyor. Synapsis AI, bir sağlık sisteminin hasta popülasyonunu zaman içindeki seyriyle birlikte inceliyor; olası kullanım alanları arasında bakım açıklarının tespiti, gözlemsel araştırmalar ve klinik araştırmalar için uygun hastaların eşleştirilmesi bulunuyor.

Cleveland Clinic’in Kalp Kapağı Çalışması

Çalışmada, 2005 ile 2021 yılları arasında aort kapağı değişimi yapılan hastalar incelendi ve hasta başına 16 yıla kadar bakım geçmişi gözden geçirildi. Synapsis AI, her hasta için kapak özellikleri, eşlik eden hastalıklar, laboratuvar sonuçlarındaki eğilimler, ilaçlar, takip ultrasonu ölçümleri ve sonraki klinik olayları kapsayan 88 klinik soruyu yanıtladı. Bu geçmişin büyük bölümü anlatı biçimindeki notlarda ve ekokardiyografi raporlarında yer alıyordu.

NVIDIA, platformun tüm hasta grubundaki dosya incelemesini tamamladığını ve bu işin klinisyenler tarafından elle yapılmasının yıllar alacağını belirtti. Ortaya çıkan veri kümesi, kapak yetmezliği ve yeniden müdahale riskini üç, beş ve 10 yıl için tahmin eden, her yeni ultrasonla bu tahminleri güncelleyen bir tahmine dayalı makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanıldı.

Dyania, takılan kapak türünün kapağın ne hızla bozulacağının en güçlü belirleyicisi olduğunu; yaşın ve diğer sağlık sorunlarının ise ikinci bir işlemin yapılıp yapılmayacağını ve ne zaman yapılacağını etkilediğini bildirdi. Analizde ayrıca ameliyat sonrası ultrasonlar gibi takip bilgilerinin gelecekteki müdahalelere ilişkin tahminlerin doğruluğunu önemli ölçüde nasıl artırabileceği incelendi.

“Takılan kalp kapaklarının ne kadar süre dayanacağını tahmin etmemize yardımcı olabilecek bilgileri bir araya getirip analiz etmek için teknolojiden yararlanmak, sonuçları iyileştirme ve hastalara daha kişiselleştirilmiş bakım sunma yolunda umut verici bir adım,” dedi Cleveland Clinic Kalp, Damar ve Toraks Enstitüsü Başkanı Lars G. Svensson.

Çalışma, veri kümesi oluşturmayı ve riski tahmin etmeyi ortaya koyuyor; hasta sonuçlarında iyileşme sağlandığını değil. Dyania, aracın bakım kararlarını bilgilendirmeyi amaçladığını ve daha geniş ölçekte klinik olarak kullanılmadan önce harici klinik doğrulamadan geçmesi gerektiğini belirtiyor.

Dağıtım Yol Haritası

Dyania’nın iş birliği duyurusu, şirketlerin ABD’de ve uluslararası alanda sağlık sistemlerinde dağıtım yapmayı, ortak vaka çalışmaları yayımlamayı ve Synapsis AI’yi NVIDIA’nın sağlık yazılımı yığınıyla entegre etmeyi planladığını belirtiyor. Değerlendirme aşamasındaki teknolojiler arasında eğitim ve çıkarım için NVIDIA Confidential Computing, dağıtık çıkarım sunumu için NVIDIA Dynamo ve eşzamanlı klinik iş yükleri arasında GPU’ları bölümlere ayırmak için Multi-Instance GPU bulunuyor.

Şirketler ayrıca, işlem toplu incelemelerden bakım noktasında neredeyse gerçek zamanlı klinik içgörü sunmaya doğru ilerlerken birden fazla Blackwell Ultra GPU’ya ölçeklendirmeyi değerlendiriyor. Bunlar tamamlanmış dağıtımlar değil, değerlendirme hedefleri olmaya devam ediyor. Sağlık sistemleri açısından asıl soru, harici olarak doğrulanmış modellerin, bakım kararlarının kontrolü klinisyenlerde kalırken, popülasyon ölçeğindeki kayıt incelemelerini güvenilir klinik eylemlere dönüştürüp dönüştüremeyeceği.