Sağlıkta yapay zeka hasta güvenliğini tehdit eder mi?

Sağlık sektöründe yapay zeka uygulamaları her geçen gün daha fazla alanda kullanılmaya başlanırken, beraberinde önemli etik ve hukuki tartışmaları da getiriyor. Tanı süreçlerinden yoğun bakım takibine, radyolojiden genomik analizlere kadar geniş bir yelpazede devreye giren sistemler, doğru bir yönetişim çerçevesi oluşturulmadığında ciddi riskler barındırabiliyor.

Yapay zeka uzmanı ve teknoloji danışmanı Doç. Dr. Agah Tuğrul Korucu, medikal yapay zekanın sunduğu potansiyelin ancak güçlü etik kurallar ve denetim mekanizmalarıyla güvenli şekilde hayata geçirilebileceğini belirtiyor. Korucu’ya göre sağlıkta “bias” yani veri ön yargısı, teorik bir riskten öte, doğrudan hasta güvenliğini ilgilendiren somut bir problem.

Modelin, yalnızca eğitildiği veri kadar dünyayı “öğrendiğini” vurgulayan Korucu, belirli yaş gruplarının, sosyoekonomik kesimlerin veya coğrafi bölgelerin yeterince temsil edilmemesi halinde hataların sistematik biçimde ortaya çıkabileceğine dikkat çekiyor. Bu durum, özellikle hassas klinik karar süreçlerinde risk oluşturuyor.

Türkiye’nin dijital sağlık altyapısında önemli bir yere sahip olan e-Nabız sistemi ise büyük bir veri potansiyeli sunuyor. Ancak uzmanlara göre ham verinin tek başına anlamlı bir değer üretmesi mümkün değil. Veri standartlarının oluşturulması, kalite kontrol süreçlerinin işletilmesi ve güçlü bir hukuki çerçevenin çizilmesi, sistemin güvenli şekilde kullanılabilmesi için temel şartlar arasında yer alıyor.

Medikal yapay zekada öne çıkan sorun başlıkları arasında veri kalitesi, seçilim yanlılığı, etiketleme hataları ve mahremiyet riskleri bulunuyor. Farklı hastanelerdeki kayıt alışkanlıkları ve cihaz farklılıkları, model üzerinde “gürültü” etkisi yaratabiliyor. Bu nedenle ortak veri modelleri, terminoloji uyumu ve kurum bazlı kalite metrikleri büyük önem taşıyor.

Mahremiyet konusu ise teknik doğruluk kadar kritik bir alan olarak öne çıkıyor. Sağlık verileri, özel nitelikli kişisel veri kapsamında değerlendirilirken, yetkisiz erişim hem etik hem de hukuki sonuçlar doğurabiliyor. Uzmanlar; anonimleştirme teknikleri, güvenli analiz ortamları ve sıkı erişim denetim mekanizmalarının zorunlu hale gelmesi gerektiğini vurguluyor.

Radyoloji ve patoloji gibi alanlarda yapay zeka genellikle “ikinci göz” ya da karar destek sistemi olarak kullanılıyor. Şüpheli bulguların işaretlenmesi veya normal olma ihtimali yüksek görüntülerin ayrıştırılması sayesinde hekimlerin iş yükü azalırken, tanı süreçleri hızlanabiliyor. Ancak burada en kritik nokta, nihai kararın hekimde kalması ve sürecin hastaya şeffaf şekilde anlatılması.

Hatalı klinik yönlendirmelerde sorumluluğun tek bir aktöre yüklenemeyeceği görüşü ise akademik çevrelerde ağırlık kazanıyor. Geliştirici, sağlık kurumu ve klinisyen arasında paylaşılan katmanlı bir sorumluluk modeli benimsenirken, temel hedefin hata sonrasında suçlu aramak değil, baştan risk azaltıcı mekanizmalar kurmak olduğu ifade ediliyor.

Önümüzdeki 10 yılda genomik veriler ile yapay zekanın birleşimi, kişiselleştirilmiş tıpta önemli bir dönüşüm yaratabilir. Poligenik risk skorlarıyla kişiye özel tarama programları oluşturulması, farmakogenomik yaklaşımlarla doğru ilacın doğru hastaya daha erken verilmesi ve nadir hastalıklarda tanı süresinin kısalması mümkün görünüyor. Ancak genomik verilerin son derece hassas olması nedeniyle güçlü bir mahremiyet ve veri güvenliği altyapısı bu sürecin vazgeçilmez unsuru olarak değerlendiriliyor.

Türkiye’de medikal yapay zekada öncelikli alanlar arasında radyoloji ve patolojide triyaj sistemleri, yoğun bakımda erken uyarı mekanizmaları ve kronik hastalık yönetimi yer alıyor. Bunun yanı sıra klinik metinlerden yapılandırılmış veri çıkarımı ve operasyonel verimlilik uygulamaları da yüksek etki potansiyeli taşıyor.