10 Yıl Sonra Yapay Zekâ mı ve Doktorlar mı? Parlak mı, Yoksa Doktorsuz Bir Gelecek mi?
Yapay zekâ doktorların yerini alabilir mi? Son gelişmeler bu soruyu artık bilim kurgu olmaktan çıkarıyor. Bu yazıda 10 yıl sonra bizi neyin beklediğine dair en güncel verileri sunuyoruz.
Teknoloji, Hekimliği Sarsacak mı?
Son yıllarda sıkça tartışılan bir konu var: "Yapay zekâ hekimlerin yerini alacak mı?" Şubat 2025’te Microsoft’un kurucusu Bill Gates, The Tonight Show programında yaptığı bir açıklamada, sadece 10 yıl içinde yapay zekânın "oldukça iyi tıbbi önerilerde bulunabileceğini" ve insanların “birçok şey için artık gerekmediğini” söyledi.
Bu iddialar ilk değil. Ancak dikkat çekici olan şu ki, bu açıklamadan sadece haftalar sonra Google, klinik görüşmelerde kullanılmak üzere geliştirilen yeni bir yapay zekâ (YZ) sistemi olan AMIE’yi (Articulate Medical Intelligence Explorer) tanıttı. Araştırmalarda, AMIE’nin tanı doğruluğu, iletişim becerisi ve yönetimsel akıl yürütme açısından hekimlerle kıyaslandığı görüldü.
📊 Sayılarla Gerçek: AMIE vs Hekimler
-
AMIE’nin doğru tanı koyma oranı: %60
-
Aynı vakalarda hekimlerin başarı oranı: %34
Henüz 2025’teyiz. Hekimler bugün için tehdit altında görünmüyor. Ancak 10 yıl sonrası için aynı şeyi söylemek mümkün mü?
🌍 10 Yıl İçinde Sağlık Sisteminde Devrim mi Geliyor?
Yapay zekâ hakkında şüpheyle yaklaşanlar, bu iddiaları bilim kurguya benzetebilir. Ancak birçok “bilim kurgu” hayali — internet, cepte süper bilgisayar, Wi-Fi — bugün hayatın vazgeçilmez bir parçası.
Gerçekleşenler:
-
Beckman Institute: Görüntüleme verileriyle tümör tespiti yapan YZ modeli
-
King’s College Hospital: MRG ile anormallikleri saptayan YZ sistemi klinik denemede
-
Med-PaLM ve ChatGPT: ABD tıp lisans sınavını geçti
-
Institute of Cancer Research (Londra): 48 saatte en iyi ilaç kombinasyonunu tahmin eden YZ testi
🧠 Derinleşen Alanlar: Patoloji, Nöroloji, Onkoloji
10 yıl içinde patoloji akışı tamamı yapay zekâ ile entegre olacak gözüküyor:
-
Rutin kesitler YZ ile otomatik sınıflandırılacak
-
YZ, yapılacak patolojik testleri önceden belirleyecek
-
Rapor taslakları yapay zekâ tarafından oluşturulacak
🧑⚕️ İnsan Hekimler Geri Planda mı Kalacak?
Özellikle radyoloji gibi yüksek hacimli ve veri odaklı alanlarda, yapay zekânın sağladığı maliyet ve hız avantajı, hekimlerin bazı görevlerini üstlenmesini mümkün kılabilir. Ancak burada kritik bir uyarıyı da vurgulamak gerekir:
👉 Eğer klinik pratiğiniz yalnızca kitabi bilgiye ve protokol bilgisine dayanıyorsa, yapay zekâ sizi kısa sürede geride bırakabilir.
Çünkü tıbbın özü hâlâ insan temasında gizli. Bir hastayı yalnızca verileriyle değil, gözlerinin içine bakarak, ses tonunu duyarak, jestlerini okuyarak anlamak; onun öyküsünü, endişesini ve beklentisini sezebilmek — işte bu, yalnızca insana özgü becerilerdir ve yakın gelecekte dahi yapay zekâ tarafından tam anlamıyla taklit edilemeyecektir.
💰 İş Modeli ve Ekonomi: YZ'nin Sağlığa Girişi Kaçınılmaz mı?
Yapay zekâ, hemşirelik gibi alanlara da giriyor. Yeni veriler:
-
YZ destekli hemşire sistemleri saatte yaklaşık 9 dolar maliyetle çalışıyor
-
Bu rakam, insan hemşirelerin 35–40 dolar arasında değişen saatlik ücretine kıyasla oldukça düşük
Bu durum, maliyet baskısı altındaki sağlık sistemleri için cazip olabilir.
🤖 Güven Krizi: YZ'ye Ne Kadar Güvenebiliriz?
Lenfoma tanısı geç konulan bir hasta, üç ay önceki verilerini Claude 3.7 adlı YZ modele giriyor
YZ, o zamandan lenfomayı ilk sıraya koymuştu!
Bu, "ikinci görüş" yerine artık "YZ görüşü" alma fikrini yaygınlaştırıyor. Ancak bu yaklaşımın bazı ciddi sorunları var:
-
Yanlış Bilgi Riski: YZ sistemleri, doğruluğu teyit edilmemiş internet verilerinden öğrenebilir
-
Eğitim Verisi Uyumsuzluğu: Örneğin İngiltere verisiyle eğitilen bir algoritma, Türkiye’deki hastalarda düşük doğruluk gösterebilir
-
Empati Eksikliği: Koko adlı mental sağlık uygulamasında GPT-3 destekli empati mesajları, kullanıcılar tarafından “yapay ve boş” olarak tanımlandı
🧠 Yapay Zekâ ile Hekimler El Ele: Gerçekçi Senaryo?
Alan Turing’in “makine insandan ayırt edilemeyecekse zekidir” önermesi sağlıkta geçerli mi?
Yapılan bir araştırmada
-
Hastaların sadece %65’i YZ ile gerçek doktoru ayırt edebildi
-
Yüksek riskli konularda YZ'ye güven daha düşüktü
Bu konuda önerimiz net:
Yarışmak yerine birlikte çalışmayı öğrenmeliyiz.
⏳ Hangi Uzmanlık Alanları Önce Etkilenecek?
Yapay zekânın tıpta yaygınlaşması, her uzmanlık alanını aynı hızda ve aynı derinlikte etkilemeyecek. Teknolojik olarak otomasyona daha yatkın olan disiplinlerde dönüşüm daha erken yaşanırken, insani temas ve klinik sezgiye dayalı uzmanlıklar daha uzun süre insan eliyle yürütülmeye devam edecek gibi görünüyor.
🟢 Yakın Vadede (önümüzdeki 10 yıl): En Erken Etkilenecek Alanlar
Bu alanlar yüksek hacimli veriyle çalışır, kararları büyük oranda standart algoritmalara dayanır:
-
Radyoloji: Görüntü analizi için YZ sistemleri artık tümör, emboli ve kanama gibi patolojileri hızlıca tespit edebiliyor.
-
Patoloji: Dijital patoloji sistemleri ve YZ destekli slayt yorumlayıcılar giderek yaygınlaşıyor.
-
Dermatoloji: Görsel tanıya dayalı olması nedeniyle, özellikle deri lezyonlarının sınıflandırılmasında YZ büyük ilerleme kaydetti.
-
Oftalmoloji: Retinal tarama ve diyabetik retinopati gibi hastalıkların saptanmasında YZ kullanımı yaygınlaşıyor.
🟡 Orta Vadede Etkilenecek Alanlar
Bu alanlarda hem veri hem de insan teması önemli. YZ, yardımcı rol üstlenecek:
-
İç hastalıkları (dahiliye): Klinik karar destek sistemleri tanı sürecine entegre olmaya başladı, ancak karar hâlâ hekimde.
-
Aile hekimliği: Triyaj, reçete yazımı ve takipte otomasyon artacak ama hasta ile ilk temas süreci hâlen insani yönler taşıyor.
-
Genetik danışmanlık: Veri analizinde YZ güçlü; ancak etik, aile içi iletişim gibi insani yönleri sürdüren danışmanlar gerekli olacak.
-
Psikiyatri: YZ bazı semptom taramalarını yapabilecek; ancak empati ve bireysel bağ kurma süreci hâlâ hekime bağlı.
🔴 Uzak Vadede Etkilenecek Alanlar
Bu alanlar, sezgi, etik değerlendirme, karmaşık sosyal etkileşim ve kriz yönetimi gibi insana özgü beceriler gerektiriyor:
-
Acil tıp: Hızlı karar, hasta iletişimi, çevresel uyum ve çoklu organ sistemi yönetimi YZ için zorludur.
- Anestezi ve Yoğun Bakım: Gerçek zamanlı fizyolojik değişimlere hızlı ve doğru yanıt verme, çoklu sistem etkileşimlerini yönetme ve ekip içi koordinasyonu sağlama gibi karmaşık görevler, yapay zekâ için hâlâ ciddi bir zorluk oluşturmaktadır. Özellikle beklenmeyen intraoperatif komplikasyonlar veya yoğun bakımda hızla değişen hasta tabloları, insan sezgisi ve deneyimi gerektirir.
-
Cerrahi (özellikle genel ve onkolojik cerrahi): Robotik destek artacak ama karar alma, komplikasyon yönetimi ve ameliyat içi sezgi henüz sadece insanda mevcut.
-
Pediatri: Çocuklarla bağ kurmak, davranışlarını yorumlamak ve aileyle iletişim kurmak hâlâ yüksek empati gerektiriyor.
-
Palyatif bakım ve onkoloji: Destekleyici bakım, ölüm süreci yönetimi, duygusal dayanışma ve etik kararlar uzun süre insani kalacak.
🔍 Sonuç: Hekimlik Bitiyor mu, Dönüşüyor mu?
Yapay zekâ; tanı, triyaj, görüntü analizi ve veri yorumlama gibi alanlarda insan kapasitesini aşmaya başladı. Ancak şu an bile en gelişmiş modellerin bile:
-
Karmaşık klinik durumları anlamlandırmakta
-
Empati kurmakta
-
İnsanlar arası bağ kurmakta zorlandığı görülüyor
Bu nedenle uzmanlar, geleceğin hekimini şöyle tanımlıyor:
-
📚 Tıbbi bilgi yanında veri okuryazarlığı olan
-
🧑🤝🧑 İyi iletişim kuran ve empati yetisi gelişmiş
-
🤝 Yapay zekâyı “rakip” değil “asistan” olarak gören
🚀 Geleceğe Doğru Mesaj
Tıp eğitimi ve pratiği, YZ çağında evrilmek zorunda. Veri bilimi ve dijital sağlık okuryazarlığı, geleceğin hekimi için temel bir gereklilik olacak. Ancak insan eli, sesi, yüzü ve yüreği olan bir “hekim” hâlâ sağlık sisteminin merkezinde kalmaya devam edecek.
Eğer hasta bakımı kısmında iyi değilseniz, sağlık hizmeti içinde yeriniz de kalmayabilir.
