Yapay zekâya teşhis koydurmayın: MR sonucu tek başına yeterli değil
Prof. Dr. Fatih Karaaslan, sağlık sorunlarında yapay zekâdan alınan yanıtların kesin teşhis gibi değerlendirilmemesi gerektiğini belirterek, özellikle MR sonuçlarının fizik muayene ve hastanın tıbbi geçmişinden bağımsız yorumlanmasının yanlış kararlara yol açabileceğine dikkat çekti.
Haberin Özeti
- • Prof. Dr. Fatih Karaaslan, yapay zekâdan alınan sağlık yanıtlarının kesin teşhis olarak görülmemesi gerektiğini, özellikle MR sonuçlarının tek başına yeterli olmadığını vurguladı.
- • Yapay zekâ, hastanın fizik muayene bulguları, tıbbi geçmişi ve günlük yaşam etkisi gibi kritik verileri doğrudan değerlendiremediği için yanlış kararlara yol açabiliyor.
- • MR'da menisküs yırtığı gibi bulgular görülse de yaş, yaralanma şekli ve diğer klinik faktörler hekim tarafından değerlendirilerek tedavi kararı verilir.
Yapay zekâ uygulamalarının günlük yaşamda yaygınlaşmasıyla birlikte sağlıkla ilgili sorular da bu sistemlere daha sık yöneltilmeye başlandı. Tıbbi terimleri açıklayabilen, tetkik raporlarını daha anlaşılır hale getirebilen yapay zekâ, hastaların sağlık konusunda bilgi edinmesini kolaylaştırıyor. Ancak alınan yanıtların doğrudan teşhis veya tedavi kararı olarak kabul edilmesi önemli riskleri de beraberinde getiriyor.
Memorial Kayseri Hastanesi Ortopedi ve Travmatoloji Bölümü’nden Prof. Dr. Fatih Karaaslan, özellikle görüntüleme sonuçlarının yapay zekâ aracılığıyla yorumlanmasının tek başına doğru teşhis için yeterli olmadığını belirtti.
“Yapay zekâ böyle söylediyse doğrudur” yanılgısı
Karaaslan, ortopedi polikliniklerine başvuran bazı hastaların, “Yapay zekâya sordum, menisküsüm yırtıkmış; ameliyat gerekebilirmiş” gibi ifadeler kullandığını belirtti. Bu yaklaşımın önemli bir yanılgı içerdiğine dikkat çeken Karaaslan, yapay zekânın sunduğu bilgilerin kullanıcı tarafından kesin teşhise dönüştürülmemesi gerektiğini ifade etti.
Yapay zekâ tarafından verilen yanıtların düzenli, ayrıntılı ve anlaşılır olması, kullanıcıda bilgilerin kesin bir tıbbi değerlendirme olduğu izlenimini oluşturabiliyor. Oysa hastalıkların değerlendirilmesinde yalnızca belirtilerin yazılı olarak aktarılması veya bir tetkik raporunun yorumlanması yeterli olmuyor.
Yapay zekâ tıbbi ifadeleri sadeleştirebilir, MR raporlarının daha kolay anlaşılmasını sağlayabilir ve hastanın doktoruna yönelteceği soruları hazırlamasına yardımcı olabilir. Ancak hastanın yürüyüşünü, eklemdeki şişliği, kas gücünü veya fizik muayene sırasında ortaya çıkan bulguları doğrudan değerlendiremez.
Ayrıca kullanılan ilaçlar, daha önce geçirilen ameliyatlar veya yeni başlayan uyuşma gibi önemli bilgiler kullanıcı tarafından paylaşılmadığı sürece yapay zekânın değerlendirmesine dahil olmayabilir.
MR’da yırtık görülmesi ameliyat anlamına gelmiyor
Karaaslan, ortopedide sık karşılaşılan yanlış değerlendirmelerden birinin MR sonucunda görülen bir bulgunun doğrudan ameliyat gerektirdiğinin düşünülmesi olduğunu söyledi.
Örneğin MR görüntüsünde menisküs yırtığı görülmesi, hastanın mutlaka ameliyat edilmesi gerektiği anlamına gelmiyor. Tedavi planlanırken hastanın yaşı, yaralanmanın nasıl meydana geldiği, dizde kilitlenme bulunup bulunmadığı, kıkırdakların durumu ve rahatsızlığın günlük yaşamı ne ölçüde etkilediği birlikte değerlendiriliyor.
Benzer şekilde ön çapraz bağı yırtılan her hastaya aynı tedavi uygulanmadığı gibi, dizinde kireçlenme bulunan her hasta da diz protezi ameliyatı için uygun olmayabiliyor.
Kararı robot değil, hekim veriyor
Robotik diz ve kalça cerrahisi başta olmak üzere ileri teknolojilerin ortopedi alanında kullanıldığını belirten Karaaslan, robotik sistemlerin cerrahın hazırladığı planın yüksek hassasiyetle uygulanmasına yardımcı olduğunu ancak kimin ameliyat edileceğine karar vermediğini vurguladı.
“Robotik diz protezi bana uygun mu?” gibi bir sorunun yalnızca görüntüleme sonucuna bakılarak yanıtlanamayacağını ifade eden Karaaslan, hastanın muayene bulguları, yaşı, genel sağlık durumu, daha önce uygulanan tedaviler ve bu tedavilere alınan yanıtların birlikte değerlendirilmesi gerektiğini kaydetti.
Yapay zekâdan teşhis değil, muayeneye hazırlık istenebilir
Karaaslan, yapay zekânın sağlık alanında tamamen dışlanması yerine doğru amaçlarla kullanılabileceğini belirtti. Hastalar yapay zekâdan kesin teşhis koymasını istemek yerine belirtilerin olası nedenlerini açıklamasını, hangi bilgilerin eksik olduğunu belirtmesini, hangi durumlarda acil sağlık kuruluşuna başvurulması gerektiğini sıralamasını veya doktor görüşmesinde sorulabilecek soruları hazırlamasını isteyebilir.
Bu şekilde yapay zekâ, teşhis ve tedavi kararını veren bir sistem olarak değil, hastanın hekim görüşmesine daha hazırlıklı gitmesine yardımcı olan bir araç olarak değerlendirilebilir.
Karaaslan, yapay zekâ kullanılırken kişisel verilerin korunmasının da göz ardı edilmemesi gerektiğini belirtti. Gizlilik koşulları ve verilerin nasıl işlendiği bilinmeyen sistemlere kimlik bilgileri ile mahrem sağlık belgelerinin gelişigüzel yüklenmemesi gerektiğini ifade etti.
Yapay zekâdan alınan bir yanıt doğrultusunda kullanılan ilaçların doktor önerisi olmadan bırakılması, dozunun değiştirilmesi veya farklı bir tedaviye başlanması da sağlık açısından risk oluşturabilir.
Karaaslan, yapay zekânın sağlık alanında bilgiye erişim, veri analizi ve çeşitli klinik çalışmalarda önemli bir destek sağlayabileceğini ancak hastanın tıbbi geçmişini, fizik muayene bulgularını ve kişisel durumunu birlikte değerlendiren hekim muayenesinin yerini alamayacağını vurguladı.
Bakmadan Geçme
