Sağlık sektörünün yapay zeka sınavı

Sağlık alanında yapay zeka uygulamaları hızla yaygınlaşırken, veri ön yargısı, mahremiyet ve hukuki sorumluluk tartışmaları da aynı hızla derinleşiyor.

Yapay zeka uzmanı, eğitim teknoloğu ve teknoloji danışmanı Doç. Dr. Agah Tuğrul Korucu, AA muhabirine yaptığı açıklamada, medikal yapay zekanın sunduğu büyük potansiyelin, ancak güçlü bir etik ve yönetişim çerçevesiyle güvenli şekilde hayata geçirilebileceğini belirtti.

Korucu, saÄŸlıkta yapay zeka için “bias” yani veri ön yargısının, teorik bir risk deÄŸil, doÄŸrudan hasta güvenliÄŸini ilgilendiren pratik bir soruna karşılık geldiÄŸini söyledi.

Modelin öğrendiği dünyanın, eğitildiği verinin temsil ettiği dünya olduğunu vurgulayan Korucu, belirli yaş gruplarının, sosyoekonomik kesimlerin ya da coğrafi bölgelerin eksik temsil edilmesi durumunda hataların sistematik şekilde üretilebileceğine dikkati çekti.

Ulusal ölçekte toplanan e-Nabız verilerinin, Türkiye için önemli bir stratejik avantaj sunduğunu aktaran Korucu, bu potansiyelin doğru işlenmediğinde risk doğurabileceğini dile getirdi.

e-Nabız’ın devasa bir veri havuzu sunduÄŸunu, ancak ham verinin tek başına deÄŸer üretmeyeceÄŸini kaydeden Korucu, “e-Nabız verileri Türkiye için çok büyük bir stratejik avantajdır, ancak ham veri tek başına deÄŸer üretmez. Veri standartları, kalite kontrolü, etik ve hukuki çerçeve oluÅŸturulmadan kullanıldığında, ölçek büyüdükçe hata da büyüyebilir.” ifadesini kullandı.

Veri kalitesi ve mahremiyet en kritik başlıklar

Günümüzde medikal yapay zekada başlıca handikaplar veri kalitesi, seçilim ön yargısı, etiket yanlılığı ve mahremiyet riskleri olarak sıralanıyor.

Agah TuÄŸrul Korucu, eksik ya da hatalı kodlanmış verilerin modeli yanıltabileceÄŸini, farklı hastanelerdeki kayıt alışkanlıkları ve cihaz farklılıklarının “gürültü” oluÅŸturabildiÄŸini vurguladı. Korucu, bu nedenle ortak veri modeli, terminoloji uyumu ve kurum bazlı kalite metriklerinin ÅŸart olduÄŸunu ifade etti.

Mahremiyet boyutunun ise en az teknik doğruluk kadar önemli olduğunu dile getiren Korucu, sağlık verilerinin özel nitelikli veri kapsamında olduğunu ve yetkisiz erişim riskinin hem etik hem de hukuki sonuçlar doğurabileceğini aktardı. Korucu, anonimleştirme, güvenli analiz ortamları ve erişim denetim mekanizmalarının zorunluluk taşıdığını kaydetti.

Korucu, “SaÄŸlıkta yapay zeka için veri ön yargısı teorik bir risk deÄŸil, doÄŸrudan hasta güvenliÄŸini ilgilendiren pratik bir sorundur. Model, hangi verilerle eÄŸitildiyse dünyayı o çerçevede öğrenir, eksik ya da dengesiz temsil edilen gruplarda hata ihtimali artar.” deÄŸerlendirmesinde bulundu.

Görüntülemede “ikinci göz”, karar destek rolü

Radyoloji ve patoloji gibi alanlarda yapay zekanın çoÄŸunlukla “ikinci göz” ya da triyaj aracı olarak deÄŸer ürettiÄŸini ifade eden Korucu, sistemlerin normal olasılığı yüksek görüntüleri ayırarak ya da şüpheli alanları iÅŸaretleyerek iÅŸ yükünü azalttığını anlattı.

Bu dönüşümün hasta ve hekim ilişkisini iki yönlü etkileyebileceğini belirten Korucu, sürecin doğru yönetilmesi halinde hem raporlama süresinin kısalacağını hem de belirsizliğin azalacağını vurguladı.

Korucu, “Radyoloji ve patolojide yapay zeka, hekimin yerini alan deÄŸil, hekime ikinci bir göz saÄŸlayan karar destek aracı olarak deÄŸerlidir. DoÄŸru kullanıldığında hem tanı sürelerini kısaltır hem de hekimlerin hastaya ayırdığı zamanı artırır.” dedi.

Ancak otomasyon yanlılığı riskine iÅŸaret eden Korucu, “Buradaki kritik nokta, yapay zekanın rolünün hastaya ÅŸeffaf biçimde anlatılmasıdır, karar verenin hala hekim olduÄŸu net biçimde korunmalıdır.” diye konuÅŸtu.

Hatalı klinik yönlendirmelerde hukuki ve etik sorumluluğun tek bir aktöre yüklenemeyeceğini dile getiren Korucu, akademik literatürde katmanlı sorumluluk modelinin benimsendiğini hatırlattı.

Geliştiricilerin doğrulama ve risk yönetiminden, sağlık kurumlarının entegrasyon ve izlem süreçlerinden, klinisyenlerin ise nihai klinik kararı gerekçelendirmekten sorumlu olduğunu vurgulayan Korucu, esas hedefin hata olduktan sonra suçlu aramak değil, hatayı baştan azaltacak mekanizmaları kurmak olduğunu söyledi. Korucu, sözlerini şöyle sürdürdü:

“Akademik dünyada baskın görüş, yapay zeka kaynaklı hatalarda sorumluluÄŸun tek bir tarafa yüklenemeyeceÄŸi yönündedir. GeliÅŸtirici, saÄŸlık kurumu ve klinisyen arasında paylaşılan, katmanlı bir sorumluluk modeli benimsenmektedir. Esas hedef, hata olduktan sonra suçlu aramak deÄŸil, hatayı en baÅŸtan azaltacak yönetiÅŸim, doÄŸrulama ve insan gözetimi mekanizmalarını kurmaktır.”

Genomik ve yapay zeka: 10 yılda dönüşüm

Korucu, önümüzdeki 10 yılda genomik veriler ile yapay zekanın birleşiminin kişiselleştirilmiş tıpta önemli dönüşümler yaratabileceğini belirtti.

Agah Tuğrul Korucu, poligenik risk skorları ve klinik verilerle kişiye özel tarama aralıklarının belirlenebileceğini, farmakogenomik yaklaşımlarla doğru ilacın doğru hastaya daha erken verilebileceğini, nadir hastalıklarda ise tanı süresinin kısalabileceğini ifade etti.

Ancak genomik verilerin en hassas veri türlerinden biri olduğuna dikkati çeken Korucu, eşit temsil ve güçlü mahremiyet altyapısının bu dönüşüm için vazgeçilmez olduğunu şöyle aktardı:

“Önümüzdeki 10 yılda genomik verilerle yapay zekanın birleÅŸimi, kiÅŸiye özel risk tahmini, doÄŸru ilacın doÄŸru hastaya verilmesi ve nadir hastalıkların daha erken tanınması açısından devrimsel sonuçlar doÄŸurabilir. Ancak genomik veriler en hassas veri türleri arasındadır, bu dönüşüm ancak güçlü etik, mahremiyet ve veri güvenliÄŸi altyapılarıyla mümkün olabilir.”

Türkiye için öncelikli alanlar

Korucu, Türkiye’de medikal yapay zekada öncelikli alanların radyoloji ve patolojide triyaj sistemleri, yoÄŸun bakımda erken uyarı mekanizmaları ve kronik hastalık yönetimi olması gerektiÄŸini belirtti. Agah TuÄŸrul Korucu, ayrıca klinik metinlerden yapılandırılmış bilgi çıkarımı ve operasyonel verimlilik uygulamalarının da yüksek etki potansiyeline sahip olduÄŸunu kaydetti.

Korucu, “Ama her model için vazgeçilmez ÅŸart, gerçek klinik ortamda test edilmesi ve farklı hasta gruplarında güvenli çalıştığının gösterilmesidir.” dedi.

Yapay zekanın hekimlerin yerini alacağı yönündeki tartışmaların bilimsel gerçeklikle örtüşmediÄŸini belirten Korucu, en gerçekçi modelin “yapay zeka destekli hekim” olduÄŸunu ifade ederek, “Bugün için yapay zekanın hekimlerin yerini alması deÄŸil, hekimleri daha güçlü ve etkili hale getirmesi söz konusudur. Nihai klinik karar, sorumluluk ve hasta ile güven iliÅŸkisi insan hekimde kalmalıdır. GeleceÄŸin modeli ‘yapay zeka destekli hekim’dir, teknoloji kararları hızlandırır, hekim ise kararın sahibidir.” diye konuÅŸtu.

Kaynak: AA