Milyonlarca Reçete Kararı: Vademecum

Giriş

İlaç bilgileri ve klinik karar destek alanında lider bir sağlık platformu olan Vademecum, AWS’ye geçerek ve AWS Partneri Sufle iş birliğiyle Amazon Bedrock üzerinden üretken yapay zekâyı entegre ederek altyapısını modernize etti. Bu dönüşüm, platformun günde milyonlarca reçete kararını daha yüksek güvenilirlik, düşük gecikme süresi ve artırılmış erişilebilirlikle işlemesini sağladı; klinisyenlere yönelik yapay zekâ destekli anlamsal arama imkânı sundu. AWS’nin ölçeklenebilir bulut hizmetlerinden yararlanan Vademecum, daha hızlı performans, artırılmış güvenlik ve uyumluluk ile daha sezgisel bir kullanıcı deneyimi elde etti. Sorgu yanıt süreleri düştü, işlem hacmi arttı ve erişilebilirlik kurumsal düzeye ulaştı; böylece sağlık profesyonelleri kritik ilaç bilgilerine saniyeler içinde ulaşabiliyor.

Müşteri Hakkında

Vademecum Group, 37 yılı aşkın süredir ilaç bilgi hizmetleri sunan bir sağlık teknolojileri sağlayıcısıdır. İlaç veri tabanları, ilaç etkileşim kontrolleri ve bakım noktalarında kullanılan karar destek araçları sunar; Türkiye ve Katar’daki ulusal e-reçete sistemlerine entegredir. Her gün binlerce klinisyen, güvenli reçeteleme kararları almak için Vademecum’un çevrim içi ve mobil uygulamalarına başvurur. Buluta geçmeden önce, günde 10 milyondan fazla reçete sorgusu işleyen mevcut kurum içi altyapı; ölçeklenebilirlik, düşük gecikme süresi ve ilaç bilgisini hızla güncelleme konularında zorlanıyordu. Ayrıca katı uyumluluk ve yüksek güvenilirlik gerekliliklerini karşılamakta güçlük çekiyordu.

Karşılaşılan Zorluklar

Vademecum, ölçeklenme ve yenilik hedefleri doğrultusunda çeşitli zorluklarla karşılaştı:

• Ölçeklenebilirlik ve Performans Sınırları: Eski altyapı, günde 10 milyondan fazla sorgu hacmini verimli şekilde yönetmekte zorlanıyordu. Özellikle klinik saatleri gibi yoğun kullanım dönemlerinde sunucu yükleri artıyor, bu da klinisyenler için yanıt sürelerinin yavaşlama riskini doğuruyordu. Sağlıkta tutarlı şekilde düşük gecikme kritik önemdedir; çünkü ilaç verisine anında erişim doğrudan hasta bakım kararlarını etkileyebilir. Vademecum, performans kaybı olmadan talebe göre ölçeklenebilecek esnek bir çözüme ihtiyaç duyuyordu.

• Yüksek Erişilebilirlik ve Güvenilirlik: E-reçete iş akışlarının ayrılmaz bir parçası olan Vademecum hizmetleri, 7/24 kullanılabilir olmalıydı. Kesintiler veya erişim sorunları, reçete işlemlerini ve hasta güvenliğini olumsuz etkileyebilirdi. Mevcut kurum içi yapı tek hata noktalarına sahipti ve manuel bakım süreleri gerektiriyordu. Şirket, neredeyse %100 erişilebilirlik sağlayacak yerleşik yedeklilik (multi-AZ, hata toleransı) içeren bir mimariye ihtiyaç duyuyordu.

• Üretken Yapay Zekâ Entegrasyonu: Vademecum, klinisyenler ve eczacıların ilaç bilgisini arama ve getirme yöntemlerini iyileştirmek için yapay zekâdan yararlanma fırsatı gördü. Anahtar kelime aramaları yapmak veya uzun monografları okumak yerine, üretken yapay zekâ doğal dilde sorgulara izin verip kısa yanıtlar sunabilirdi. Ancak bu tür bir yapay zekâ asistanını eski altyapıda uygulamak zorluydu: önemli ölçüde işlem gücü, gömlemeleri (anlamsal vektörler) depolayıp arayacak bir yapı ve hassas tıbbi verilerin dikkatli yönetimi gerekiyordu. Yapay zekâ yanıtlarının doğruluğu ve güvenliği (ör. ilaç etkileşim kontrollerinde) en önemli öncelikti; AI, Vademecum’un güvenilir verilerine dayandırılmalıydı.

Özetle, Vademecum’un altyapısını modernize etmesi; artan talebi karşılaması, yeni yapay zekâ yeteneklerini devreye alması ve tüm bunları yüksek riskli sağlık ortamında kullanıcıların ve düzenleyicilerin güvenini koruyarak yapması gerekiyordu.

Neden AWS

Vademecum, bulut platformu olarak AWS’yi birkaç temel nedenle tercih etti:

• Ölçeklenebilirlik ve Küresel Altyapı: AWS, talebe bağlı ölçeklenebilirlik ve küresel veri merkezi ağı sağlar. Bu sayede Vademecum, reçete kullanımının yoğun olduğu zamanlarda kapasitesini sorunsuz şekilde artırabilir ve birden fazla ülkedeki kullanıcılara düşük gecikme süresiyle hizmet sunabilir. AWS’nin çoklu-AZ mimarileri, tasarım gereği yüksek erişilebilirlik sağlar; böylece tüm bir veri merkezi devre dışı kalsa bile platform güvenilir hizmet vermeye devam eder. AWS’nin geniş yönetilen hizmet yelpazesi, Vademecum’un sunucu sağlama, kümeleme gibi ağır işleri devredip uygulamasına odaklanmasına imkân tanıdı.

• Sağlıkta Uyumluluk ve Güvenlik: AWS, sağlık iş yüklerini destekleme konusunda kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir. 146’dan fazla HIPAA-uyumlu hizmet sunar ve HIPAA, HITECH, GDPR ve HITRUST dahil 143 güvenlik standardı ve sertifikasına uygundur. Bu, Vademecum’a AWS’ye geçmenin veri güvenliğini tehlikeye atmayacağı konusunda güven verdi. Ayrıntılı kimlik ve erişim yönetimi (IAM), şifreleme (AWS KMS), ağ izolasyonu (VPC) ve izleme (CloudTrail, Config) gibi araçlar, son derece güvenli ve uyumlu bir ortam inşa etmeye yardımcı oldu. AWS’nin veri egemenliği kontrolleri ve yapay zekâ hizmet güvenlik önlemleri gibi özelliklerle müşteri verilerini gizli ve güvenli tutma taahhüdü, Vademecum’un ihtiyaçlarıyla örtüşüyordu.

• Gelişmiş Hizmetler (Üretken Yapay Zekâ ve Analitik): AWS, Vademecum’un yenilikte sıçrama yapmasına olanak tanıyacak ileri düzey hizmetler sunar. Özellikle Amazon Bedrock, API aracılığıyla en gelişmiş temel modellere erişim sağlar; bu da üretken yapay zekânın uygulamalara entegrasyonunu çok daha kolay hâle getirir. Sıfırdan model oluşturmak ve barındırmak yerine Vademecum, Bedrock’u kullanarak soru-cevap ve özetleme gibi görevler için önceden eğitilmiş büyük dil modellerinden yararlanabilir. AWS ayrıca Bedrock Knowledge Bases ile vektör aramayı model istemleriyle birleştirme sürecini otomatikleştiren RAG (Retrieval-Augmented Generation) yaklaşımını destekler. Bunun yanında AWS’nin analitik ve veri tabanı hizmetleri (Amazon Aurora’dan Amazon OpenSearch’e kadar) Vademecum’a yüksek performanslı veri depolama ve erişim için zengin bir araç seti sundu. Kısacası AWS ekosistemi, sağlık kullanım senaryoları için en geniş üretken yapay zekâ yeteneklerine ve sektör lideri modellere “tek noktadan” erişim sağladı.

Özetle, AWS ve Sufle, Vademecum’a kritik sağlık gereksinimlerini karşılayan, zahmetsizce ölçeklenen, inovasyonu hızlandıran kurumsal düzeyde bir bulut platformu ve profesyonel hizmetler sundu. Bu, Vademecum’un hizmetlerini dönüştürmesi ve güvenilirlik ile doğruluk konusundaki itibarını koruması için gerekliydi.

Neden Sufle

Vademecum, bu dönüşümü planlamak ve uygulamak için AWS Advanced Consulting Partner olan Sufle ile iş birliği yaptı. Sufle, AWS bulut çözümlerindeki derin uzmanlığı ve sağlık gibi regülasyonlu sektörlerdeki proje deneyimi nedeniyle seçildi. Sufle’nin tercih edilme nedenleri şunlardı:

• AWS Uzmanlığı ve Yetkinlikleri: Sufle, Bulut, DevOps/DevSecOps, Yazılım Geliştirme ve Uyumluluk hizmetlerinde uzmanlaşmış bir AWS Advanced Services Partner’dır. Bu, Sufle’nin sertifikalı bulut mimarlarına ve başarılı AWS projeleri geçmişine sahip olduğu anlamına geliyordu. Vademecum, AWS hizmetlerini en ince ayrıntısına kadar bilen ve bunları sıkı uyumluluk ve performans gereksinimlerine göre uyarlayabilecek bir ortağa ihtiyaç duyuyordu.

• Kanıtlanmış Geçiş Deneyimi: Sufle, yüzlerce kurumsal işletmeyi buluta taşımış ve büyük ölçekli projeler için sağlam bir metodoloji geliştirmiştir. Ekip, AWS Well-Architected en iyi uygulamalarına hâkimdi ve Vademecum’un eski sistemlerini AWS’ye uyarlarken karşılaşılabilecek zorlukları öngörebiliyordu. Bu deneyim, geçişin devam eden operasyonları en az şekilde etkileyeceği konusunda Vademecum’a güven verdi.

• Uyumluluk ve Güvenlik Bilgisi: Sufle, yerel ve uluslararası uyumluluk standartları konusundaki bilgisiyle öne çıkar. Mimarları, kimlik yönetiminden şifreleme ve izlemeye kadar güvenliği baştan tasarlanmış AWS altyapıları oluşturur. Reçete verilerinin hassasiyeti göz önünde bulundurulduğunda, Sufle’nin güven ve uyumluluğa odaklanması mükemmel bir uyum sağladı. AWS hizmetlerini (denetim günlüklerinin etkinleştirilmesi, HIPAA-uyumlu hizmetlerin kurulumu vb.) sağlık otoritelerinin ve Vademecum’un veri yönetim politikalarının gerekliliklerini karşılayacak şekilde yapılandırmayı biliyorlardı.

• Tam Kapsamlı Çözüm Yetkinliği: Geçişin ötesinde Sufle, üretken yapay zekâ bileşenini de içeren tam çözüm uygulamasında destek olabildi. Sufle ekibi, Amazon Bedrock gibi AWS’nin yapay zekâ hizmetlerinde güncel bilgiye sahipti ve pgvector ile Bedrock çözümünü entegre edecek makine öğrenimi uzmanlığına sahipti. Hem altyapı modernizasyonunu hem de AI/ML mühendisliğini kapsayabilmeleri, Vademecum’un proje vizyonunu uçtan uca gerçekleştirebileceği tek bir adres sağladı.

Dönüşüm sırasında Sufle, sadece teknik çalışmaları yürütmekle kalmadı, aynı zamanda Vademecum mühendislerine AWS konusunda mentorluk yaptı. Bir müşteri, “Bize AWS’nin nasıl çalıştığını öğrettiler… Sufle olmasa bu süreç haftalar alırdı” diye belirtti. Bu bilgi aktarımı çok değerliydi: Vademecum ekibi yeni bulut ortamını işletmede yetkin hale geldi ve uzun vadeli kendi kendine yeterlilik sağlandı. Genel olarak Sufle’nin AWS uzmanlığı, sağlık ihtiyaçlarını anlama yeteneği ve iş birliğine dayalı yaklaşımı, onları Vademecum’un bulut ve yapay zekâ yolculuğunu yönlendirecek ideal partner haline getirdi.

Çözüm

AWS Mimari Genel Bakış ve Modernizasyon

Vademecum’un platformu, AWS üzerinde mikroservis ve serverless odaklı bir mimari ile tamamen yeniden inşa edildi. Çözüm, yüksek erişilebilirlik için birden fazla Erişilebilirlik Bölgesine (AZ) yayılan güvenli bir AWS Virtual Private Cloud (VPC) içinde çalışıyor. Konteyner tabanlı uygulama servisleri, yönetilen veritabanları ve Amazon Bedrock ile yapay zekâ entegrasyonunu bir araya getiriyor.

Modernleştirilen altyapının merkezinde, Vademecum’un uygulama konteynerlerini çalıştırmak için AWS Fargate üzerinde Amazon ECS bulunuyor. Tek parça halindeki eski uygulama, kullanıcı arayüzü, API, arama, analitik vb. için ayrı mikroservislere bölündü ve her biri Docker konteynerleri halinde paketlendi. AWS Fargate kullanımı sayesinde sunucusuz konteyner orkestrasyonu sağlanıyor, Vademecum EC2 sunucularını yönetmiyor; konteynerler talep üzerine otomatik çalışıyor. Otomatik ölçeklendirme ile, reçete trafiğinin en yoğun olduğu öğlen saatlerinde saniyeler içinde yeni Fargate görevleri eklenip, düşük yoğunlukta geri azaltılarak kaynak kullanımı optimize ediliyor.

Platformun ana veri deposu Amazon RDS for PostgreSQL (Aurora PostgreSQL) üzerine taşındı. Bu yönetilen veritabanı, Vademecum’un ilaç referans verileri için gereken işlemsel tutarlılığı ve ilişkisel şemayı sağlıyor. Aurora, Multi-AZ yapılandırmasıyla dağıtıldı; böylece gerektiğinde ikinci bir AZ’deki yedek node’a kesintisiz geçiş yapılabiliyor. Yüksek performans ve okuma ölçekleme özellikleri sayesinde, kullanıcı ve sorgu sayısı artsa da veritabanı düşük gecikmeyle yükü kaldırabiliyor.

Amazon Simple Storage Service (S3) ve Amazon CloudFront, statik içerik ve medya dosyalarının çok daha verimli sunulması için devreye alındı. Vademecum’un ilaç bilgileri, hap görselleri, PDF’ler ve diğer statik kaynakları artık S3’te dayanıklı şekilde saklanıyor ve CloudFront’un küresel içerik dağıtım ağı ile son kullanıcılara ulaştırılıyor. Bu, farklı bölgelerdeki kullanıcılar için gecikmeyi azaltıyor ve uygulama sunucularındaki trafiği hafifletiyor.

Geliştirme ve operasyon süreçlerini hızlandırmak için Sufle, güçlü bir CI/CD pipeline’ı kurdu. Kaynak kod depoları, yeni konteyner imajlarını otomatik olarak derleyen, test eden ve ECS’ye dağıtan bir pipeline ile entegre edildi. Dağıtımlar, sıfır kesinti için blue-green ve rolling güncelleme stratejileri ile yapılıyor. Altyapı kod olarak tanımlandığından, ortamlar tekrarlanabilir ve değişiklikler versiyon kontrollü hale geliyor. Bu modern yazılım yaşam döngüsü, Vademecum’un haftalık hatta günlük güncellemeler yayınlamasını sağlıyor; önceden ise manuel ve seyrek yayınlar yapılıyordu.

Özetle, yeni AWS mimarisi, Vademecum’un platformunu ölçeklenebilir, güvenli ve yüksek erişilebilirlikte bir bulut uygulamasına dönüştürdü. Yönetilen hizmetlerin kullanımı, AWS’nin yerleşik otomasyon ve dayanıklılığından yararlanmayı sağladı. Vademecum mühendislik ekibi artık sunucu yönetmek yerine ürün geliştirmeye odaklanabiliyor ve altyapının büyümeyi sorunsuz karşılayarak sağlık sektörü kullanıcılarına kararlı bir deneyim sunacağına güvenebiliyor.

Amazon Bedrock ve pgvector ile Üretken Yapay Zeka Uygulaması

Dönüşümün en dikkat çekici unsurlarından biri, Vademecum platformuna Generatif Yapay Zekâ yeteneklerinin eklenmesiydi. Böylece zengin ilaç veritabanı, sağlık profesyonelleri için akıllı bir asistan hâline geldi. Vademecum ve Sufle, Amazon Bedrock ve PostgreSQL için pgvector eklentisini kullanarak bir çözüm geliştirdi. Bu sayede kullanıcılar, karmaşık doğal dil soruları sorabiliyor ve Vademecum’un doğrulanmış tıbbi içeriğinden alınan, bağlama uygun ve doğru yanıtlar alabiliyor.

Vademecum’un ilaç referans içeriği; monograflar, etkileşim açıklamaları ve kılavuzlar dâhil olmak üzere, pgvector eklentisi kullanılarak Aurora PostgreSQL üzerinde vektörleştiriliyor ve saklanıyor. Her belge veya metin bölümü, anlamsal anlamını temsil eden sayısal bir gömlemeye (embedding) dönüştürülüyor ve hızlı benzerlik araması için dizinleniyor. HNSW indeksleme sayesinde, Aurora vektör sorgularını geleneksel yöntemlere göre 20 kata kadar daha hızlı gerçekleştirebiliyor—bu, gerçek zamanlı kullanım için kritik bir avantaj.

Bir hekim doğal dilde bir sorgu girdiğinde—örneğin “İbuprofen ile lisinopril birlikte reçete edilebilir mi?”—uygulama bu sorguyu aynı gömme modeli ile vektöre dönüştürüyor. Ardından bu vektör, Aurora’daki kayıtlı gömmelerle karşılaştırılıyor ve Vademecum’un küratörlüğünü yaptığı güvenilir tıbbi veritabanından en ilgili bilgiler getiriliyor. Aurora Optimized Reads, milyonlarca gömme olsa bile sorguların hızlı yanıtlanmasını sağlayarak bu süreci daha da hızlandırıyor.

Getirilen bağlam (context), Amazon Bedrock üzerinde barındırılan bir temel modele—örneğin Amazon Titan veya Anthropic Claude—basit bir API aracılığıyla iletiliyor. Model, bu bağlamı kullanarak net ve doğal dilde bir yanıt üretiyor; örneğin ibuprofenin lisinoprilin etkinliğini azaltabileceğini belirterek kan basıncının izlenmesini öneriyor. Yanıtlar, özgün veri kaynaklarına referanslarla birlikte kullanıcı arayüzünde sunuluyor, böylece şeffaflık ve güven sağlanıyor. Uygulama ayrıca tüm sorguları ve sonuçları kaydederek veritabanı aramasının hassasiyeti ile yapay zekânın akıcı dil üretimini bir araya getiriyor.

Bu generatif yapay zekâ yeteneği dönüştürücü bir etki yarattı. Artık kullanıcı, indekslerde veya tablolar içinde manuel arama yapmak yerine sadece bir soru sorabiliyor veya klinik bir durumu tarif edebiliyor. Sağlık hizmeti sağlayıcıları, karmaşık sorgular yazmak veya veriler arasında uzun aramalar yapmak yerine doğal dil kullanarak kayıtları arayabiliyor ve ilaç güvenliğini doğrulayabiliyor. Vademecum kullanıcıları için bu deneyim, geniş bir ilaç bilgi deposuna anında başvurabilen akıllı bir tıp danışmanı ile konuşmak gibi hissettiriyor.

Sonuçlar ve Faydalar

Vademecum, AWS’ye geçiş yaparak ve generatif yapay zekâ uygulayarak teknik performans, kullanıcı deneyimi ve iş sonuçlarında önemli iyileşmeler elde etti. Çözüm, projenin başında belirlenen hedefleri aştı. Başlıca sonuçlar ve faydalar şunlardır:

Nicel İyileştirmeler (ölçülebilir performans ve güvenilirlik kazanımları)

• Dramatik Gecikme Azalması: İlaç sorgularının uçtan uca yanıt süreleri %70’in üzerinde düştü. Geçiş öncesinde, özellikle karmaşık etkileşim kontrollerinde ortalama sorgu süresi eski sistemlerde 2–3 saniyeye kadar çıkabiliyordu. AWS’nin optimize edilmiş altyapısıyla artık en karmaşık sorgular bile 500 milisaniyenin altında yanıtlanıyor. Aurora PostgreSQL üzerinde vektör aramanın eklenmesi semantik sorguları daha da hızlandırıyor; pgvector indeksleri, benzerlik eşleşmelerini geleneksel yöntemlere göre 20 kata kadar daha hızlı sağlıyor. Böylece hekimler, yapay zekâ destekli sorgularda bile anında yanıt alabiliyor.

• Daha Yüksek İşlem Kapasitesi ve Ölçeklenebilirlik: Platform, önceye kıyasla 2 ila 3 kat daha fazla eşzamanlı kullanıcı ve işlem hacmini destekleyebiliyor. Yük testlerinde sistemin, ECS otomatik ölçeklendirme sayesinde, performans kaybı olmadan trafik patlamalarını rahatlıkla kaldırabildiği gözlemlendi. Eski yapı, yoğun saatlerde (~4000 sorgu/dakika) yavaşlama riski taşırken, AWS ortamı aynı yükü <%50 kaynak kullanımı ile işleyebiliyor. Bu kapasite fazlası, yeni hastaneler ve eczaneler eklenirken güvenle büyüme olanağı sağlıyor.

• Daha Hızlı Yayın Döngüsü: CI/CD ve altyapı otomasyonu sayesinde yeni özellik veya güncellemelerin yayına alınma süresi haftalardan saatlere düştü. Vademecum, önceki gibi yılda birkaç kez yerine yaklaşık 10 kat daha sık (ör. üç ayda birden iki haftada bire) güncelleme yapabiliyor. Kritik ilaç veri tabanı güncellemeleri, eskiden tüm gün sürebilirken artık birkaç dakikada, kesinti olmadan yayınlanıyor.

Nitel Faydalar (kullanıcı deneyimi ve operasyonel etki)

• Gelişmiş Klinik Karar Desteği: Vademecum kullanan hekimler artık ilaç bilgilerini ve etkileşim kontrollerini her zamankinden daha hızlı ve kolay alabiliyor. Generatif yapay zekâ arayüzü, anahtar kelime araması yerine doğal dilde soru sorma imkânı tanıyor. Bu, hasta muayenesi sırasında değerli zaman tasarrufu sağlıyor. Doktorlar, karmaşık sorulara saniyeler içinde net yanıt alabildiklerini ve anında bilinçli karar verebildiklerini bildiriyor. Bu da kritik uyarı ve önerilerin gerektiği anda görünmesini sağlayarak karar alma hızını artırıyor ve potansiyel olarak hasta sonuçlarını iyileştiriyor.

• Bilgiye Daha İyi Erişim (Semantik Arama): Platformun arama yetenekleri büyük ölçüde gelişti. Kullanıcılar, tam anahtar kelimeleri bilmeseler bile niyeti anlayan semantik arama sayesinde ilgili bilgiyi bulabiliyor. Örneğin bir eczacı “ACE inhibitörü ile NSAID uyarıları” şeklinde arama yaparsa sistem, lisinopril ve ibuprofen etkileşimleriyle ilgili içeriği akıllıca getirebiliyor. Bu, eski sistemde neredeyse imkânsızdı. Vademecum’un geniş ilaç verisi artık konuşma odaklı yapay zekâ ile erişilebilir durumda, bu da platformu sağlık profesyonelleri için gerçek bir dijital asistan hâline getiriyor.

• Güvenlik ve Uyum Güvencesi: AWS’ye geçiş, Vademecum’un güvenlik duruşunu güçlendirdi. Tüm veriler dinlenme ve iletim sırasında şifreleniyor, ayrıntılı erişim kontrolleri uygulanıyor. Düzenli güvenlik değerlendirmeleri ve AWS’nin yerleşik korumaları (GuardDuty uyarıları, yönetilen hizmetlerde otomatik yamalama gibi) ortamın sürekli olarak korunmasını ve geliştirilmesini sağlıyor. AWS sertifikaları ve ayrıntılı erişim logları sayesinde uyum ekibi artık rapor ve denetimleri daha kolay hazırlayabiliyor. Vademecum ile entegre olan sağlık kurumları ve devlet kurumları, platformun AWS üzerinde çalışmasının getirdiği güvenlik standartlarından memnuniyet duyuyor. Özetle, Vademecum AWS’nin güvenlik itibarı ve araçlarından yararlanarak uyum ve güvenliği daha kolay kanıtlayabiliyor.

Vademecum’un CTO’su Güçlü Aydoğan’ın sözleriyle, bu dönüşüm “platformumuza adeta yeniden hayat verdi” ve şirketin misyonunu daha etkili şekilde yerine getirmesini sağladı. Hekimler ve eczacılar, zamanında, yapay zekâ destekli içgörüler elde ediyor; Vademecum ise daha güçlü, daha rekabetçi ve gelecekteki yeniliklere hazır durumda. Bu proje, AWS bulut ve generatif yapay zekâ benimsemenin, yalnızca teknik iyileştirmeler değil, sağlık alanında somut iş faydaları da sağlayabileceğini gösteriyor.

Çıkarılan Dersler ve Sonraki Adımlar

Vademecum’un AWS’ye geçişi, sağlam bir temelle başlamanın değerini pekiştirdi. İlk günden AWS Well-Architected prensiplerini (multi-AZ dayanıklılık, altyapının kod olarak yönetimi, CI/CD boru hatları) uygulayarak ekip, yeniden iş yapma riskini ortadan kaldırdı ve performans, güvenilirlik ve maliyet kontrolünü garanti altına aldı. Sufle ile ortaklık da aynı derecede önemliydi: AWS ve DevOps uzmanlıkları, teslimatı hızlandırırken Vademecum mühendislerine uzun vadede kendi kendine yeterlilik kazandırdı. Proje ayrıca, sağlık sektöründe uyum ve güvenliğin sürekli olması gerektiğini, HIPAA/GDPR ile uyum için koruma mekanizmaları ve denetimlerin günlük operasyonlara entegre edilmesinin şart olduğunu gösterdi.

Generatif yapay zekâ uygulaması, doğru ve güvenli çıktılar için küratörlü, yüksek kaliteli veri ve prompt ayarının önemini vurguladı. Vademecum, güveni korumak için göm embedding hazırlığına, bağlam tasarımına ve eczacılar tarafından yapılan insan denetimine yatırım yaptı. AWS’ye geçiş ayrıca bir DevOps kültürü dönüşümünü tetikledi—silo’ları ortadan kaldırmak, iş akışlarını otomatikleştirmek ve ortak araç setlerini benimsemek—bu da iş birliğini, yayın hızını ve sistem kararlılığını artırdı. Ekip, teknoloji dönüşümünün kültürel değişimle birlikte en başarılı olduğunu öğrendi.

Vademecum’un dönüşümü devam eden bir yolculuk. Yukarıda belirtilen sonraki adımlar, AWS platformunu sadece bir altyapı barındırıcısı değil, sağlık alanında sürekli inovasyonun katalizörü olarak kullanma taahhüdünü ortaya koyuyor. AWS ve Sufle ile ortaklık sayesinde Vademecum, şirket içinde bulut-öncelikli ve yapay zekâ destekli bir kültür oluşturdu. Bu, akıllı sağlık bilgisi hizmetleri sunumunda liderliğini koruması için zemin hazırlıyor. AWS’nin sözleriyle, “öncü sağlık kuruluşları, generatif yapay zekâyı ölçeklendirirken kanıtlanmış güvenlik taahhüdümüz ve sektör uzmanlığımız nedeniyle AWS’ye güveniyor.” Vademecum’un deneyimi bunun örneğini sergiliyor ve şirket, günlük hasta bakımını iyileştirmekten dijital sağlığın geleceğini yapay zekâ ile şekillendirmeye kadar mümkün olanın sınırlarını zorlamak için AWS ile iş birliğini sürdürmekten heyecan duyuyor.