Öztürk, sağlık alanında yapay zekanın artık gelecek vaad eden bir trend olmadığını vurguluyor; küresel olarak her hafta milyonlarca insanın dijital yapay zeka sistemlerini sağlıkla ilgili konularda başvurduğunu aktarıyor. ChatGPT gibi platformlara günlük olarak yönelen sağlık sorularının sayısının milyonları aştığını söyleyerek, bireylerin sağlık bilgisini arama ve yorumlama biçimlerinde kayda değer bir dönüşüm yaşandığını belirtiyor.
Bu değişimin temelinde, yoğunluk hissi, randevu sürelerinin kısalığı ve anlık bilgi ihtiyacının artması yatıyor. Hekimler de bu teknolojileri kullanmaya başladı; 2024 yılında ABD’de hekimlerin yaklaşık iki üçünün yapay zekayı işlerinde kullandığı bildirilirken, bir yıl öncesine göre önemli bir artış kaydedildi. Yapay zeka bir “ön değerlendirme aracı” olarak görülebilir düşüncesi giderek daha yaygınlaşıyor; insanlar, USG, BT ve MR raporlarını tek başına çözümleyemediği için bilgiye ulaşmada yapay zekayı yönlendirmeye başlıyorlar ve günlük sağlık sorgularında ChatGPT gibi araçlar milyonlarca kullanıcının karşısında standart hale geliyor.
Yapay zekanın tıbbi terminolojiyi sadeleştirmesi ve belirsizlikleri azaltması, hastanın paniğini yatıştırması gibi faydalarının yanında önemli riskler de bulunuyor. Çıktıların “kesin doğru” olarak kabul edilmesi en büyük problemlerden biri olarak öne çıkıyor. Genel tanısal doğruluk oranının halen uzman hekim performansının gerisinde olduğu belirtiliyor; radyoloji, dermatoloji ve patoloji gibi alanlarda yapay zeka bazı ayrıntıları tespit edebilse de klinik bağlam, anamnez ve muayene gibi temel unsurların algoritmaların dışında kaldığı vurgulanıyor. Bu durum, yanlış yönlendirme ve tedbirlerin ertelenmesi gibi riskleri beraberinde getiriyor. Klinik karar destek sistemlerinde halüsinasyon riski bazı çalışmalarda %8-20 aralığında bildiriliyor; vakaların radyolojik değerlendirmelerinde ise %5-10 arasında yanlış teşhisler ve bazı durumlarda nodüllerin hatalı sınıflandırılması gibi örnekler kaydediliyor.
İdari yükü azaltma potansiyeli taşıyor yaklaşımı, sağlık sistemi içinde yapay zekanın kullanımıyla doktorların idari işlerini hafifletme ve veriyi daha derinlemesine analiz etme hedeflerini öne çıkarıyor. Sistemler hekimleri yerinden etmek yerine karar kalitesini artırmayı amaçlıyor. Örneğin Da Vinci 5 gibi robotik sistemler cerraha güvenli ve hassas bir operasyon imkanı sunarken, bazı uygulamalar bile glikoz takibi veya genetik analizler gibi işlevlerle gerçek bir tıbbi cihaz rolü üstlenebiliyor. Bu nedenle sıkı denetim ve resmi onay süreçlerinden geçmeleri gerektiği üzerinde duruluyor. Kamu yararı gözetilerek, erişim eşitsizliklerini azaltma yönünde hareket edilirse, ilk tarama araçları olarak adaleti güçlendirebileceği belirtiliyor.
Yapay zeka çıktılarına körü körüne güvenilmemeli görüşü, doktorların kararlarında AI çıktısına dayanması halinde nihai sorumluluğun hekime ait olduğuna işaret ediyor. Yanıltıcı tavsiyelerde tüketicinin yasal korumalarının sınırlı olması nedeniyle, çıktıların doğrulaması ve değerlemesi tıp eğitiminin ayrılmaz bir parçası haline gelmelidir. Geleceğin hekimi, el becerisinin yanı sıra algoritma önerilerini klinik süzgeçten geçirebilme yeteneğine sahip olmalıdır. Ruh sağlığı bağlamında ise yapay zekanın sınırlılıkları dikkate alınmalı; kaygı yönetimi ve günlük ruh hali takibi gibi alanlarda destekleyici rolü olabilir, ancak teşhis ve tedavi kararları hekimden bağımsız olarak verilemez.
İdari yükü azaltma potansiyeli taşıyor ifadesi, hastane ekosistemine entegrasyonun karar kalitesini artırmaya ve veriyi derinleştirmeye dönük hedefleri öne çıkarıyor. Ancak yapay zekanın, hekimin yerine geçmeyi değil, karar sürecini desteklemeyi amaçladığı açıkça belirtilmelidir. Bu nedenle güvenilirlik, klinik validasyon ve sürekli izleme kritik öneme sahip. Kamusal akılla yönetildiğinde, hekim erişiminin sınırlı olduğu bölgelerde ilk tarama aracı olarak adaletli bir rol üstlenebilir.
Çıktılara yaklaşımlar konusunda ise dikkatli olunmalı; herhangi bir karar için yapay zekanın tek başına referans alınmaması, ciddi klinik kararların güncel kılavuzlar ve hekim değerlendirmesiyle desteklenmesi gereklidir. Mahremiyet ve veri işleme hususları hasta tarafında da korunmalı; hastaların sağlık verileri bu sistemlere girilirken güvenli ve etik çerçevede hareket edilmelidir.
Günümüzde insanlar, sağlıkla ilgili konularda yapay zeka araçlarına yönelerek bilgiye hızlı erişim sağlamaya çalışıyor. Öztürk, bu eğilimin sadece bireysel bir alışkanlık olmadığını, küresel ölçekte dijital zekanın sağlık iletişimini dönüştürdüğünü ifade ediyor. USG, BT ve MR gibi görüntüleme raporları ile semptomlar arasındaki ilişkiyi anlamlandırmak adına yapay zeka destekli analizler gün geçtikçe daha yaygın hale geliyor.
Bu dönüşüm, randevu yoğunluğunu hafifletmeyi ve bilgi ihtiyacını adil biçimde karşılamayı amaçlayan yapay zeka çözümlerinin entegrasyonu ile güç kazanıyor. Ancak “kesin doğru” diye kabul edilen sonuçlar nedeniyle ortaya çıkabilecek hatalar önemli bir risk unsuru olarak öne çıkıyor. Klinik bağlamdan bağımsız kararlar, yanlış teşhis ve tedavi gecikmeleri gibi sonuçlara yol açabiliyor. Bu nedenle çıktıların doğrulanması ve hekim gözetiminde kullanılması temel bir kural olarak duruyor.
Radyoloji, dermatoloji ve patoloji gibi alanlarda yapay zekanın bazı istisnai başarıları olsa da, klinik kararların temel unsurları – anamnez, fizik muayene ve bağlamı doğru kavrama – algoritmaların ötesinde yer almaktadır. Halüsinasyon benzeri yanlış bilgiler, hastada sahte güvenlik hissi yaratabilir ve bu durum kriz anlarında telafisi güç sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, klinik karar destek sistemlerinin güvenilirlik ve doğruluk açısından sürekli izlenmesi şarttır.
Ruh sağlığı alanında yapay zekanın rolü, belirli sınırlar içinde destekleyici olabilir; ancak teşhis ya da tedavi kararları için hekim tecrübesi ve klinik sezgi kritik öneme sahiptir. Yapay zeka, duygusal derinlik ve empatiyi gerçekten deneyimleyemediği için, sadece dilsel bir yankı odası olarak kalır ve bu durum, bireylerin kendini gerçek anlamda anlaşılmış hissetmesini garantilemez. Bundan dolayı, kullanıcılar yapay zeka çıktılarının sınırlılıklarını anlamalı ve gerektiğinde profesyonel yardım aramaya yönlendirilmelidir.
Kritik kararlar ve etik sorumluluklar konusunda, sağlık sisteminin yapay zekayı kontrollü ve denetlenebilir biçimde kullanması hayati öneme sahip. Hastanelerde kullanılacak çözümler klinik validasyondan geçirilmekte ve performansları düzenli olarak izlenmelidir. Ayrıca, kullanıcıların kişisel sağlık verilerini işlerken mahremiyet ve veri güvenliği konularında bilinçli davranması gerekir. Sonuç olarak, yapay zeka hızlı bilgi akışı sunabilir fakat güvenli ve etkili bir sağlık hizmeti için hekimlerin klinik değerlendirmesi ve etik rehberler her zaman merkezi bir konumda olmalıdır.
News
