By Utku Demir 
Günümüzde yapay zeka, neredeyse tüm sektörlerde olduğu gibi, tıp dünyasını da etkisi altına almış durumda. Görüntüleme teknolojilerinden tanı yöntemlerine, robotik cerrahiden ilaç endüstrisine kadar geniş çapta kendisinden yararlandığımız ve her geçen gün ivme kazanarak gelişen bu teknolojinin amacı çoğunlukla işimizi kolaylaştırmak olsa da bazı endişelere ve soru işaretlerine neden olmaktadır. Bu yazıda, yapay zekanın tıp bilimine etkilerinden ve olası sonuçlarından bahsedeceğim.
Kısa Tarihçe
Fikir olarak 1950’li yıllara uzanan yapay zekanın endüstriyel olarak gelişmesi 2012 yılında başlasa da yaygın olarak kullanılmaya başlanması 2020 yılı itibarıyla gerçekleşti. Bu noktadan itibaren bu teknoloji hızlıca hayatımıza girmeye başladı. Örneğin, OpenAI Şirketi tarafından 30 Kasım 2022’de kullanıma sunulan ChatGPT, iki ay içinde 100 milyon kullanıcıya ulaşarak tarihin en hızlı büyüyen tüketici yazılımı oldu.
Yapay Zeka ve Tıp
Tıp dünyası tarafında ise 2016 yılında Google DeepMind Health’in Moorfields Eye Hospital ile yaptığı retina tarama analizi, yapay zekanın tıpta bir dönüm noktası olarak kabul edilir.
Günümüzde ise yapay zeka tıpta en çok radyolojik/patolojik görüntülerin tanımlanmasında ve hastalık teşhislerinde kullanılıyor.
Radyolojik ve Patolojik Görüntü Analizi
MR, BT, mamografi, röntgen gibi görüntülerdeki tümör, kanama, kemik kırığı veya damar tıkanıklıklarını yüksek doğrulukla saptayabiliyor. Dijital patoloji slaytlarında kanser hücrelerini, tümör derecesini ve alt tiplerini sınıflandırabiliyor, insan gözünün fark edemeyeceği mikro paternleri yakalayabiliyor, tanı süresini kısaltıyor.
Hastalık Teşhisleri
Yapay zeka; semptomlar, laboratuvar sonuçları, genomik veriler ve hasta öyküsünü bir araya getirerek tanı olasılıklarını sıralıyor.
Örneğin Alzheimer Hastalığı yapay zeka kullanılarak şu yollarla teşhis ediliyor:
Beyin görüntüleri (MR, PET): Derin öğrenme modelleri bu görüntülerdeki küçülme, yapısal değişiklik ve anormallikleri otomatik olarak tespit ediyor.
Elektronik sağlık kayıtları: Hastanın geçmiş sağlık verilerini analiz ederek Alzheimer ihtimalini tahmin ediyor.
Ses ve konuşma analizi: Konuşmalardan çıkarılan özelliklerle (kelime bulmada zorluk, konuşma hızında yavaşlama gibi) hastalığın erken belirtileri yakalanabiliyor.
Günlük yaşam aktiviteleri: Hastanın hareket ve davranış verileri yapay zeka ile incelenerek hastalığın ilerleme düzeyi belirleniyor.
Uzmanları Geride Bırakabiliyor
2016 yılında JAMA dergisinde yayımlanan bir araştırmada, (dönüm noktası olarak kabul edilen çalışma) görüntü analizi için yapay zekaya öğretilen algoritma (128.175 adet retinal fundus fotoğrafı ile eğitildi), diyabetik retinopati tespitinde deneyimli göz hekimleriyle aynı, hatta bazı ölçütlerde daha yüksek doğruluk elde etti. Bu çalışma, yapay zekanın tıbbi görüntü analizinde insan seviyesine ulaşabileceğini hatta insan seviyesini geçebileceğini gösteren ilk yüksek profilli kanıtlardan biri olarak kabul edildi.
Gelecek Neyi Gösteriyor?
Bazı büyük teknoloji şirketlerinden uzmanlar, yapay zeka sistemlerinin önümüzdeki 10 yıl içerisinde neredeyse hatasız hale geleceğini öne sürüyorlar. Bu ve benzeri yargılar, ‘‘hata yapmak insanın doğasında vardır’’ gerçeği ile değerlendirildiğinde beraberinde haklı endişeleri getiriyor.
- İş ve ekonomi: Sadece sağlık sektöründe değil, diğer birçok meslekte insan ihtiyacı azalabilir; işsizlik ve gelir eşitsizliği artabilir.
- Gizlilik ve veri güvenliği: AI sistemleri çok büyük veri kullanır, bu verilerin kötü niyetle kullanılması ciddi risk oluşturur.
- İnsan yeteneklerinin körelmesi: İnsanlar tüm ihtiyaçlarını AI kullanarak gidermeye çalışırsa analitik düşünme ve problem çözme yetenekleri zayıflar.
Tüm bu endişelere rağmen, bu sistemleri geliştiren şirketler yapay zekayı insanın yerini alacak bir teknoloji olarak görmektense insana destek olacak bir teknoloji olarak sunuyorlar. En azından şimdiki yaklaşımları ve pazarlama teknikleri bu şekilde. Yine de bu durum yapay zekanın bir gün özerk veya başrol olmayacağı anlamına gelmiyor.
KAYNAKÇA
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2588763 https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zek%C3%A2#Tarih%C3%A7e
https://www.bbc.com/news/technology-36713308 https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28126242 https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8754556 https://www.theguardian.com/technology/2025/jun/30/microsoft-ai-system-better-doctors-diagnosing-health-conditions-research
GÖRSEL KAYNAKÇA
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC8754556/figure/Fig4
https://tediselmedical.com/wp-content/uploads/2024/07/inteligencia_artificial_innovando_atencion_medica_pic01_20240704_tedisel_medical.jpg