Akademik literatür ve sağlık ekonomisi verileri ışığında hazırlanan bu değerlendirme, kardiyovasküler ekonominin boyutlarını, maliyet bileşenlerini ve gelecek projeksiyonlarını ele almaktadır.
Öncelikle belirtmek gerekir ki; Kardiyovasküler hastalıklar (KVH), hem küresel ölçekte hem de Türkiye özelinde yalnızca bir halk sağlığı krizi değil, aynı zamanda makroekonomik istikrarı tehdit eden devasa bir mali yük odağıdır. Dünya genelinde KVH, toplam ölüm nedenleri arasında %32’lik pay ile ilk sırada yer almaktadır. Ancak bu istatistiğin ekonomik izdüşümü, hastane faturalarının çok ötesine geçmektedir.
Akademik çalışmalarda KVH ekonomisi iki ana başlıkta incelenir:
Doğrudan Maliyetler: İlaç harcamaları, hastane yatışları, cerrahi müdahaleler ve uzun süreli bakım masrafları.
Dolaylı Maliyetler: Erken ölümler nedeniyle kaybedilen potansiyel iş gücü ve hastalık izinlerine bağlı verimlilik kaybı.
Dünya Ekonomik Forumu verilerine göre, 2011-2030 yılları arasında KVH'nin küresel ekonomiye maliyetinin yaklaşık 22 trilyon dolar olacağı öngörülmektedir. Bu rakam, gelişmekte olan ülkelerin GSYH büyüme hızlarını doğrudan sekteye uğratacak bir büyüklüktür.
Türkiye, demografik geçiş sürecinde olan bir ülke olarak "yaşlanan nüfus" gerçeğiyle karşı karşıyadır. Bu durum, kardiyovasküler harcamaların sağlık bütçesi üzerindeki baskısını her geçen yıl artırmaktadır.
Türkiye’de ölümlerin yaklaşık %40'ı dolaşım sistemi hastalıklarından kaynaklanmaktadır. Bu oran, Avrupa ortalamasının üzerindedir. Türkiye'deki sağlık harcamalarının yaklaşık %15-20'si doğrudan KVH yönetimi ile ilişkilendirilmektedir. Özellikle koroner arter hastalıkları ve kalp yetersizliği, Sosyal Güvenlik Kurumu (SGK) ödemeleri içerisinde en yüksek paya sahip kalemlerdendir.
Balbay ve ark. tarafından yürütülen ve literatürde Türkiye’deki kardiyovasküler hastalık yükü, epidemiyolojik ve ekonomik projeksiyonlarla modelleyen "Modeling the burden of cardiovascular disease in Türkiye" başlıklı çalışmada (Anatol J Cardiol, 2018); yaşlanan nüfusla birlikte, özellikle serebrovasküler hastalıklara bağlı ölümlerin İKH'ye (İskemik Kalp Hastalığı) kıyasla daha dik bir artış eğrisi göstereceği öngörülmektedir. Model, 2035 yılına gelindiğinde KVH kaynaklı yıllık ölüm ve vaka sayılarının neredeyse iki katına çıkabileceği ve kamu sağlık sistemi üzerinde dramatik bir baskı oluşacağını matematiksel olarak göstermektedir.
Çalışma özetle; SGK ve hastane faturalandırma sistemleri verilerinden hareketle doğrudan tedavi maliyetlerini hesaplarken; hastalık nedeniyle kaybedilen kazançları ve azalan üretkenliği kapsayan kapsamlı bir dolaylı maliyet modeli de geliştirmiştir.
Doğrudan Maliyet: Türkiye gibi genel sağlık sigortası modelini benimseyen sosyal devletlerde, kateter laboratuvarı cihaz yatırımları, bypass cerrahileri ve kronik kalp yetersizliği hastalarının tekrarlayan hastane yatışları, kamu sağlık bütçesinin yaklaşık %15-20'sini oluşturmaktadır.
Dolaylı Maliyet: Balbay ve ark. modelinde, KVH’nin iş gücü üzerindeki yıkıcı etkisidir. Türkiye'de KVH insidansının nispeten genç/ orta yaş grubunda (üretken nüfus) yoğunlaşması, erken emeklilik ve erken ölümlere yol açarak ekonomide ciddi bir "potansiyel kazanç kaybı" yaratmaktadır.
Balbay ve ark. çalışmasının ikinci ayağında, kardiyovasküler ekonominin en önemli hususu olan değiştirilebilir risk faktörlerinin kontrol altına alınmasının ekonomik getirisidir.
Türkiye popülasyonunda yaygın olan dislipidemi (kolesterol yüksekliği), tip 2 diyabet, hipertansiyon, obezite ve tütün kullanımı gibi risk faktörleri toplamsal bir risk artışı yaratmaktadır.
Akademik literatürün üzerinde birleştiği en güçlü makroekonomik argüman şudur: Primer korunma (önleme), sekonder tedaviden (hastane evresi) her zaman daha ucuz ve yüksek yatırım getirisine sahiptir.
Ekonomik Çarpan Etkisi: Dünya Sağlık Örgütü (WHO) verileri, tütün kontrolü, tuz azaltma politikaları ve erken evre hipertansiyon yönetimi gibi koruyucu sağlık politikalarına yatırılan her 1 doların, sağlık sistemine 7 dolar olarak geri döndüğünü göstermektedir.
Model, modifiye edilebilir risk faktörlerine yönelik farmakolojik/tıbbi müdahalelere erişimin artırılmasının, hem 2035 yılındaki doğrudan tedavi harcamalarını milyarlarca lira azaltacağını hem de iş gücü üretkenliğini koruyacağını göstermiştir.
Sağlık Ekonomisinde Dijital Dönüşüm ve Yapay Zeka (AI)
Yapay zeka (AI) destekli tanı araçları ve tele-kardiyoloji uygulamaları, başlangıçta yüksek yatırım maliyeti gerektirse de, uzun vadede şu ekonomik avantajları sağlar:
1. Hastanede Yatış Sürelerinin Kısalması: Uzaktan izleme sistemleri sayesinde komplikasyonların erkenden fark edilmesi.
2. Gereksiz İşlem Kaybının Önlenmesi: Diferansiyel tanıda AI kullanımıyla yanlış pozitif sonuçların ve gereksiz anjiyografi gibi işlemlerin azaltılması.
3. İlaç Yönetimi: Kişiselleştirilmiş tıp sayesinde yanlış ilaç kullanımından kaynaklanan yan etki maliyetlerinin minimize edilmesi.
4. Erken Risk Öngörüsü (CaRi-Heart vb. Sistemler): Rutin BT taramalarında doğrudan gözle görülemeyen koroner inflamasyonu analiz eden AI algoritmaları, birey henüz kalp krizi geçirmeden (yani bypass veya anjiyo gibi yüksek maliyetli süreçlere girmeden) yıllar önce tespiti mümkün kılmaktadır. Bu durum doğrudan maliyet eğrisini aşağı çekmektedir.
5. Diferansiyel Tanı ve Yanlış Pozitiflerin Azaltılması: Akut kardiyovasküler acillerde AI destekli akış şemalarının (flowchart) ve diferansiyel tanı algoritmalarının kullanılması, gereksiz kateter laboratuvarı kullanımını ve yanlış pozitif anjiyografi işlemlerini azaltarak kaynak israfını önlemektedir.
Kardiyovasküler ekonomi, sadece bir harcama kalemi değil, ülkenin en değerli varlığı olan insani sermayenin korunması yönetimidir. Balbay ve ark. epidemiyolojik modellemelerinin açıkça gösterdiği üzere, mevcut eğilimlerin devam etmesi durumunda 2035 yılına doğru oluşacak KVH tablosu, Türkiye’nin sağlık finansman modelini ve genel ekonomik büyümesini ciddi ölçüde artıracaktır.
Kaynakça/ Referanslar
1. **Balbay Y, Gagnon-Arpin I, Malhan S, Öksüz ME, Sutherland G, Dobrescu A, Villa G, Ertuğrul G, Habib M.** *Modeling the burden of cardiovascular disease in Turkey.* Anatol J Cardiol. 2018 Oct;20(4):235-240. doi: 10.14744/AnatolJCardiol.2018.89106.
2. **TÜİK.** *Ölüm ve Ölüm Nedeni İstatistikleri (2023-2024 Verileri).* Türkiye İstatistik Kurumu resmi bültenleri.
3. **World Economic Forum & Harvard School of Public Health.** *The Global Economic Burden of Non-communicable Diseases.* Geneva: WEF.
4. **World Health Organization.** *Saving lives, spending less: a strategic response to noncommunicable diseases.* Geneva: WHO.
5. **Biomedicines (2025).** *The Heart of Transformation: Exploring Artificial Intelligence in Cardiovascular Disease.* 13(2), 427. (Yapay zeka ROI ve maliyet-etkililik verileri için)
