JAMA'nın Yapay Zekâ Kuralları: Tıbbi Yayıncılıkta Neyi Yasakladı, Neden?
JAMA ve JAMA Network dergileri, 10 Ağustos 2026'da yayımladıkları başyazıyla yazarların yapay zekâ kullanımına ilişkin kurallarını güncelledi. Belge, hangi kullanımın serbest, hangisinin bildirime tabi ve hangisinin tümüyle yasak olduğunu tek bir tabloda topluyor. Bu, bir dergi iç yönetmeliğinden ibaret bir haber değildir: yasakların gerekçesi, son iki yılda tıp literatüründe ölçülmüş somut bozulmalardır — var olmayan kaynaklar, kopyala-yapıştır çalışma tasarımları, hakem değerlendirmesine gizli komut yerleştirme. Ve bu bozulmanın ucu, kanser hastasının tedavi kararına kadar uzanır.
- Yapay zekâ ile Görüş (Opinion) yazısı, Editöre Mektup ve çevrimiçi yorum yazmak artık tümüyle yasak. Gerekçe: "insan içgörüsü önceliklidir".
- Kaynak üretmek veya biçimlendirmek için yapay zekâ kullanımı "önerilmiyor" — çünkü modeller gerçek yazar ve başlıklara benzeyen ama var olmayan kaynaklar üretebiliyor.
- Klinik görüntü, illüstrasyon, video ve ses yapay zekâyla üretilemez veya değiştirilemez; ancak resmî araştırma tasarımının parçasıysa ve tam olarak açıklanıyorsa mümkündür.
- Hakem değerlendirmesinde yapay zekâ kullanımı yasak. Bir makaleyi ya da hakem özetini dış bir yapay zekâ aracına girmek, doğrudan gizlilik ihlali sayılıyor.
- Dil bilgisi ve yazım denetimi serbest ve bildirim gerektirmiyor. Çeviri ve metin hazırlığı serbest ama bildirim şart.
- Bildirim yapılmaması, makalenin reddine ya da yayım sonrası düzeltici işleme yol açabilir.
JAMA Network'ün kabul edilebilir yapay zekâ kullanım tablosu
Aşağıdaki tablo, başyazıda yer alan resmî tablonun Türkçeleştirilmiş hâlidir. Kırmızı çizgilerin nerede olduğunu tek bakışta görmek isteyen yazar ve hakemler için en pratik özettir.
| Kullanım türü | Kabul edilebilir mi? | Açıklama |
|---|---|---|
| Araştırmanın kendisinde | Evet — kullanım Yöntem bölümünde tam olarak tanımlanmak, raporlama kılavuzuna uyulmak ve tüm içeriğin sorumluluğu yazarlarca üstlenilmek koşuluyla | Ayrıntılı kılavuz ayrı bir başyazıda |
| Yapay zekâ üretimi veriyi, yapay zekâ dışı kaynaklardan gelen özgün araştırma gibi sunmak | Hayır | Mutlak yasak |
| Literatür taraması | Evet — araştırma makalelerinde Yöntem, diğer makale türlerinde Teşekkür bölümünde açıklanmak ve yazarların doğruluğu denetlemesi koşuluyla | Sorumluluk tümüyle yazarda |
| Makale hazırlığı (metnin yazımı, düzenlenmesi) | Evet — Teşekkür bölümünde tam olarak açıklanmak ve doğruluk denetimi yapılmak koşuluyla | Kutucuktaki bildirim alanları doldurulmalı |
| Dil bilgisi / yazım denetimi | Evet | Bildirim gerekmiyor |
| Çeviri | Evet — Teşekkür bölümünde açıklanmak koşuluyla | İçeriğin halka açık çeviri sistemlerine girilmesinin riskine dikkat |
| Editöre Mektup ve çevrimiçi yorum yazımı | Hayır | İnsan içgörüsü önceliklidir |
| Görüş (Opinion) yazısı yazımı | Hayır | İnsan içgörüsü önceliklidir |
| Kaynakça / bibliyografik künyeler | Önerilmiyor | Yapay zekâ araçları kaynakların doğruluğunda ve bütünlüğünde sorun yaratabilir; standart kaynak yöneticileri kullanılmalı |
| Araştırma verisinin biçimlendirilmesi veya grafik görselleştirilmesi | Evet — şekil altyazısında tam olarak açıklanmak ve doğruluk denetimi yapılmak koşuluyla | Kullanılan aracın adı ve sürümü altyazıda yer almalı |
| Klinik görüntüler ve illüstrasyonlar | Hayır | Resmî araştırma tasarımı/yöntemin parçası olması ve tam açıklanması dışında |
| Klinik video ve ses | Hayır | Aynı istisna geçerli |
| Hakem değerlendirmesi | Hayır | Bir makaleyi ya da hakemin özetini dış bir yapay zekâ aracına veya büyük dil modeline girmek gizlilik ihlalidir |
| Hakem ve editör yorumlarına yanıt yazımı | Hayır | Yazarın kendi içgörüsü önceliklidir |
- Yapay zekâ yazılım platformunun, programın ya da aracın adı
- Sürüm ve uzantı numaraları
- Üretici firma
- Kullanım tarihi/tarihleri
- Aracın nasıl ve makalenin hangi bölümlerinde kullanıldığına dair kısa açıklama
- Yazarların üretilen içeriğin doğruluğu ve bütünlüğü konusunda sorumluluğu üstlendiğine dair onay
Neden şimdi? Rakamlar ne diyor?
Bu kadar ayrıntılı bir kurallar dizisi, soyut bir kaygıdan doğmadı. Son iki yılda yayımlanan ölçümler, tıp literatüründe yapay zekânın yayılma hızının beklenenden çok daha yüksek olduğunu gösteriyor.
Var olmayan kaynaklar: asıl tehlikeli olan
Bu tartışmanın en somut ve en ciddi bulgusu, The Lancet'te Mayıs 2026'da yayımlanan denetim çalışmasıdır. Columbia Üniversitesi ekibi, CITADEL adını verdikleri sistemle PubMed Central açık erişim havuzundaki yaklaşık 2,5 milyon makaleyi ve bunların içindeki 97 milyondan fazla doğrulanabilir kaynağı taradı.
Formüle dönüşen araştırma
PLoS Biology'de 2025'te yayımlanan bir analiz, tek bir halk sağlığı veri tabanından (NHANES) üretilen, tek değişkenli ilişkileri raporlayan 341 formüle makale saptadı. Bu tür yayınların sayısı 2014-2021 arasında yılda yaklaşık 4 iken, yalnızca 2024'ün ilk dokuz buçuk ayında 190'a çıkmıştı. Ortak kusurları aynıydı: çok etkenli ilişkilerin göz ardı edilmesi, yanlış keşif oranı düzeltmesinin yapılmaması, gerekçesiz seçilmiş tarih aralıkları ve alt gruplar. Yazarlar bunu doğrudan yapay zekâ destekli iş akışları kullanan makale çiftlikleriyle ilişkilendirdi.
Bu arada yayın üretimi de hızlandı: Science'ta 2025'te yayımlanan büyük ölçekli analiz, büyük dil modellerinin yaygınlaşmasından sonra ön baskı üretiminin arXiv'de %36, bioRxiv'de %53, SSRN'de %60 arttığını gösterdi. Aynı çalışmanın en çarpıcı bulgusu ise şudur: yapay zekâ kullanılmayan makalelerde yazım karmaşıklığı yayın başarısıyla olumlu ilişkiliyken, yapay zekâ destekli makalelerde daha karmaşık yazım daha düşük bilimsel değer puanıyla ilişkiliydi. Yani iyi yazılmış olmak, artık kalite göstergesi olmaktan çıkıyor.
Hakem değerlendirmesine gizli komut yerleştirme
Yapay zekâ üretimi tıbbi görseller
Klinik görüntü yasağının gerekçesi de ölçülmüştür. npj Digital Medicine'da 2026'da yayımlanan sistematik derleme, tıp eğitiminde kullanılan yapay zekâ üretimi görselleri inceleyen 36 çalışmayı değerlendirdi:
| Sorun | Çalışmaların oranı |
|---|---|
| Temsil yanlılığı (herhangi bir biçimde) | %75 (36 çalışmanın 27'si) |
| Irk/etnik köken yanlılığı | %66,7 |
| Cinsiyet yanlılığı | %58,3 |
| Klinik doğruluk sorunları | %47,2 (36 çalışmanın 17'si) |
| Bunların içinde: cihaz/görüntüleme yöntemi hataları | %82,4 |
| Bunların içinde: anatomik halüsinasyon | %52,9 |
| Bunların içinde: etiket/yazı hataları | %41,2 |
Somut örnekler durumu iyi anlatıyor: yapay zekâyla üretilen hekim portrelerinin %88'i beyaz ve %88'i erkekti; uyku tıbbı hasta görsellerinin %99,8'i erkek, %94,7'si beyazdı. Derlemenin sonucu, JAMA'nın yasağının mantığını özetler: "Yanlılık ve doğruluk sorunları çoğu zaman birbirine eşlik ediyordu; yüksek görsel inandırıcılık, klinik ya da toplumsal açıdan sonuç doğuran çarpıtmaları gizleyebilir."
Bildirim açığı: kullanım ile beyan arasındaki uçurum
Kuralların en zayıf noktası, yazarların bunları uygulamamasıdır. Elimizdeki üç sayı yan yana konduğunda tablo net görünür.
BMJ dergilerine 2024 yılında gönderilen 25.114 makalenin incelendiği çalışmada bildirim oranı %5,7 bulundu. Beyan edilen kullanımın %87,2'si "yazım kalitesini iyileştirmek" içindi; ancak beyanların %31,4'ünde hangi tür aracın kullanıldığı bile belirtilmemişti — yani bildirimlerin üçte biri kendi içinde bilgilendirici değildi. Güney Amerika'dan gelen gönderiler Asya'ya göre 1,75 kat, Avrupa'dan gelenler 1,28 kat daha fazla bildirim yapıyordu.
JAMA Network'ün kendi 13 dergisinde, Eylül 2023 – Mayıs 2025 arasında gönderilen 82.829 makale incelendiğinde yazar bildirimi %2,7 düzeyindeydi ve dönem boyunca %1,6'dan %4,2'ye yükselmişti. Bildirilen kullanımın yarısı dil ve düzenleme, %11,8'i veri analizi, %8,2'si içerik üretimiydi; araçların %62,9'u ChatGPT'ydi. En dikkat çekici ayrıntı ise şudur: Editöre Mektup ve Görüş yazılarında yapay zekâ kullanımı, özgün araştırmalara göre daha yaygındı — 2026 başyazısının bu iki tür için mutlak yasak koymasının gerekçesi tam olarak budur.
JAMA yalnız değil: 2026 itibarıyla genel manzara
| Kurum / yayıncı | Temel duruş |
|---|---|
| ICMJE (Ocak 2026 güncellemesi) | Sohbet robotları yazar olarak listelenemez. Dergiler, gönderimde yapay zekâ kullanımının bildirilmesini istemelidir. Kritik cümle: "Yapay zekâ kullanımının bildirilmemesi düzeltici işlem gerektirebilir ve bazı koşullarda bilimsel suistimal olarak değerlendirilebilir." |
| COPE (Ağustos 2024) | Yapay zekâ araçları yazar olamaz — sorumluluk üstlenemez, çıkar çatışması ve telif beyanı veremezler. Kullanım Gereç ve Yöntem'de, araç adı belirtilerek açıklanmalıdır. Sorumluluk tümüyle yazardadır. |
| WAME (2023) | Sohbet robotları yazar olamaz; yazarlar aracın adını, sürümünü, modelini ve kaynağını vermelidir; doğruluk, intihal ve doğru kaynak gösterimi yazarın sorumluluğundadır. |
| Elsevier (Haziran 2026 güncellemesi) | Görselleri üç kademeye ayırır: açıklayıcı şemalar (bildirimle serbest), araştırma/veri görselleri (yalnızca veriden yeniden üretilebilir yöntemle, Yöntem'de bildirimle), grafik özetler (yasak). Hakemlere: "Hakemler gönderilen bir makaleyi ya da herhangi bir bölümünü yapay zekâ aracına yüklememelidir." |
| Nature Portfolio | Haziran 2023 başyazısıyla yapay zekâyla üretilmiş fotoğraf, video ve illüstrasyon yayımlamama kararı aldı. Güncel politika yeşil/sarı/kırmızı bir çerçeveye dönüştürülmüştür; fotogerçekçi görüntü üretimi kırmızı kategoridedir. Yol gösterici ilke: "Bilimsel içerik, değerlendirme ve editöryel kararlar için hesap verebilirlik yapay zekâ sistemlerine devredilemez." |
| STM (Eylül 2025) | Makale hazırlığında yapay zekâ kullanımı için dokuz kategorili bir sınıflandırma önerir. Dokuzuncu kategori — yapay zekâ üretimi içeriği özgün araştırma verisi gibi sunmak — kabul edilemez olandır ve JAMA tablosuyla birebir örtüşür. |
| Uluslararası Bilim Konseyi (2026) | COPE, STM ve Global Young Academy ile birlikte küresel bir bildirim standardı hazırlıyor: araştırmanın tüm yaşam döngüsünü kapsayan 18 kategori, "esaslı etki" eşiği ve kullanılmadıysa bunun da açıkça yazılması zorunluluğu. Kamuoyu görüşüne açık aşamadadır. |
Bu tablonun okunma biçimi önemlidir: JAMA'nın kuralları istisnai bir katılık değil, oluşmakta olan ortak bir standardın en ayrıntılı biçimde yazılmış hâlidir.
Türkiye'de durum: rehber var, yönerge yok
Türkiye bu konuda erken davranmış bir ülkedir; ancak kuralların hukuki ağırlığı bakımından önemli bir boşluk vardır.
YÖK Etik Rehberi. "Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehber", YÖK Genel Kurulu tarafından onaylanarak yayımlandı. Yedi temel değer belirler: şeffaflık, dürüstlük ve bütünlük, özen, adalet ve saygı, mahremiyetin korunması, hesap verebilirlik, etik iklim.
TÜBİTAK Rehberi. "Destek Süreçlerinde Üretken Yapay Zekânın Sorumlu ve Güvenilir Kullanımı Rehberi" yayımlandı. Araştırmacıların destek süreçlerinde yapay zekâ kullanımını TÜBİTAK'a beyan etmesini zorunlu kılar. Gizli veya hassas verinin yapay zekâ araçlarına girilmesi kesin olarak yasaktır.
YÖK Yayın Etiği Yönergesi güncellendi — ancak metinde yapay zekâya ilişkin hiçbir madde yoktur. Etik ihlaller klasik altı başlıkta kalır: intihal, sahtecilik, çarpıtma, tekrar yayım, dilimleme, haksız yazarlık.
JAMA güncellenmiş kılavuzu yayımlandı; bu yazının konusu.
YÖK rehberinin kendi çerçevesi ise oldukça nettir. Yasaklananlar: üretken yapay zekânın yazar olarak gösterilmesi; makalenin bütününün yapay zekâya yazdırılması; gerçek katılımcı yerine yapay zekâ üretimi anket yanıtlayıcısı kullanılması; üretilen içeriğin bildirilmemesi. Yüksek dikkat gerektirenler: hipotez geliştirme, tartışma ve yorumlama — rehberin ifadesiyle "üst düzey beceri, deneyim ve uzmanlık" gerektiren alanlar. Bildirim, kullanılan araçları ve sürümlerini, hangi araştırma aşamalarında kullanıldığını ve katkının kapsamını içermeli, yöntem bölümünde raporlanmalıdır.
Türk dergileri ne yapıyor?
Turkish Journal of Medical Sciences (TÜBİTAK) belirgin biçimde katı bir politikaya sahiptir ve JAMA'nınkine yakındır: yapay zekâ yazar olamaz; dil ve okunabilirlik için kullanım serbesttir; doğrulanmamış metin veya kod üretmek, eksik bilgiyi tamamlamak için sentetik veri oluşturmak, yanıltıcı özet üretmek ve üretken yapay zekâyla görüntü oluşturmak veya değiştirmek yasaktır. Hakemler makale içeriğini hiçbir yapay zekâ aracına giremez; editörler dil düzenlemesi için bile gizli materyali bu araçlara veremez. Anadolu Kardiyoloji Dergisi de ICMJE metnini büyük ölçüde benimsemiş durumdadır.
Türkiye'nin geri çekme (retraction) tablosu
Bağlam için: 1996-2021 arasında Türkiye adresli 147 makale geri çekilmiştir; nedenlerin başında tekrar yayım (%34) ve intihal (%21,1) gelir, veri sahteciliği %8,8'dir ve geri çekilen yayınların %63,3'ü tıp alanındadır. Mutlak sayılar olarak Türkiye, elli yıllık tıp geri çekme analizinde ilk on ülke arasında yer almaz. Ancak 2025 tarihli uluslararası bir geri çekme veri tabanı raporunda, ilk 20 ülke içinde yıllık artış hızı en yüksek ülke Türkiye'dir (%12,5) — Pakistan (%9,2) ve İran'ın (%8,5) önünde. Doğru okuma şudur: sorun henüz büyük değil, ama eğrinin eğimi Türkiye aleyhinedir.
Bu konu kanser hastasını nasıl ilgilendirir?
Buraya kadar anlatılanlar akademik yayıncılığın iç meselesi gibi görünebilir. Değildir. Kanser hastası için iki ayrı temas noktası vardır.
Birinci temas noktası: kanıt zinciri
Onkolojide tedavi kararları kılavuzlara dayanır; kılavuzlar derlemelere ve meta-analizlere dayanır; onlar da tek tek makalelere. Uydurma kaynakların özellikle derleme makalelerinde yoğunlaşması, kirlenmenin zincirin tam da hastaya en yakın halkasında biriktiği anlamına gelir. Üstelik saptanan makalelerin %98,4'ü hakkında hiçbir işlem yapılmamıştır; yani bu kaynaklar hâlâ dolaşımdadır.
İkinci temas noktası: hastanın sohbet robotuna sorması
Hastalar tanı aldıktan sonra yapay zekâya soruyor. Bu artık istisna değil, kural. Konuya dair en iyi bilinen çalışma JAMA Oncology'de 2023'te yayımlandı: meme, prostat ve akciğer kanseri için 104 soru hazırlandı ve yanıtlar NCCN kılavuzlarıyla karşılaştırıldı.
Daha geniş bir bakış için: The Oncologist'te 2025'te yayımlanan kapsam derlemesi, onkolojide sohbet robotlarını değerlendiren 60 çalışmayı topladı. Tanısal doğruluk %36 ile %98, tedavi uyumu %58,8 ile %86,7, sağlık bilgisi doğruluğu %48 ile %96 arasında değişiyordu. Bu aralıkların genişliği tek başına bir bulgudur: performans öngörülebilir değildir.
Sık Sorulan Sorular
- Makalemi yapay zekâya yazdırırsam anlaşılır mı?
- Tespit araçları hâlâ güvenilir değil ve yanlış pozitif verebiliyor. Ancak asıl mesele tespit değil sorumluluktur: JAMA, ICMJE, COPE ve YÖK'ün ortak duruşu, bildirim yapılmamasının düzeltici işlem gerektirebileceği ve bazı koşullarda bilimsel suistimal sayılabileceği yönündedir. Ayrıca uydurma kaynaklar, yapay zekâ kullanımının en kolay yakalanan izidir.
- Dil bilgisi düzeltmesi için kullanmam da mı bildirilmeli?
- Hayır. JAMA tablosunda dil bilgisi ve yazım denetimi için "bildirim gerekmiyor" yazmaktadır. Ancak çeviri ve metin hazırlığı bildirime tabidir. Aradaki sınır, aracın metnin içeriğini değiştirip değiştirmediğidir.
- Hakem olarak makaleyi ChatGPT'ye özetletebilir miyim?
- Hayır. JAMA bunu açıkça gizlilik ihlali olarak tanımlıyor; makaleyi ya da kendi hazırladığınız özeti dış bir araca girmek yasaktır. Elsevier ve Turkish Journal of Medical Sciences gibi dergilerde de aynı yasak vardır. Yayımlanmamış bir makale, yazarın mülkiyetindeki gizli bir belgedir.
- Kaynakları yapay zekâya buldurabilir miyim?
- JAMA bunu "önerilmiyor" kategorisine koyuyor ve standart kaynak yöneticilerinin kullanılmasını istiyor. Gerekçe somut: modeller gerçek yazar adları ve inandırıcı başlıklar taşıyan, ancak var olmayan kaynaklar üretebiliyor. Kullanacaksanız, her kaynağı tek tek DOI üzerinden doğrulamanız gerekir.
- Türkiye'de bağlayıcı bir kural var mı?
- Kısmen. YÖK'ün 7 Mayıs 2024 tarihli Etik Rehberi ve TÜBİTAK'ın 2025 tarihli rehberi ayrıntılı kurallar getiriyor. Ancak YÖK'ün bağlayıcı Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi'nde yapay zekâ geçmiyor; etik ihlal başlıkları klasik altı maddede kalmış durumda. Yani kural var, ama yaptırım zemini dolaylı.
- Hasta olarak yapay zekâya kanserimi sorabilir miyim?
- Sorabilirsiniz, ama karar vermek için değil, anlamak için. Kılavuzlarla karşılaştırıldığında yanıtların %34,3'ünde doğru önerilerin yanına en az bir kılavuz dışı öneri karışmış, %12,5'inde kılavuzda hiç bulunmayan öneriler üretilmiştir. Aldığınız yanıtı hekiminize götürün.
- Yapay zekâ tıbbi yayıncılıkta hiç mi işe yaramıyor?
- Aksine. JAMA başyazısı da açıkça yapay zekâyı "araştırmacıların ve yazarların bazı işlerin yükünü hafifleten, verimliliği artıran bir araç" olarak kabul ediyor. Ana dili İngilizce olmayan araştırmacılar için dil eşiğini düşürmesi gerçek bir eşitlik kazancıdır. Sorun aracın kendisi değil, doğrulanmamış çıktının doğrulanmış gibi sunulmasıdır.
- "Yayınların %89'u yapay zekâ ile yazılmış" iddiası doğru mu?
- Bu rakam, Aralık 2025 tarihli açık erişimli PubMed Central tam metinlerinde yapay zekâ işlemi işareti taşıyan yayınların oranıdır — "makale yapay zekâ tarafından yazıldı" demek değildir. Basit bir dil düzeltmesi de bu kapsama girer. Ayrıca bu bulgu JAMA başyazısında yer almaz; başyazıdan sonra yayımlanmış ayrı bir çalışmaya aittir.
Kısa sözlük
- Büyük dil modeli (LLM)
- Çok büyük metin yığınlarıyla eğitilmiş, bir sonraki kelimeyi tahmin ederek metin üreten model. ChatGPT bu ailenin en bilinen örneğidir.
- Halüsinasyon (konfabulasyon)
- Modelin, gerçekte var olmayan bir bilgiyi kendinden emin biçimde üretmesi. Tıpta en sık uydurma kaynak ve uydurma tedavi önerisi olarak görülür.
- Komut yerleştirme (prompt injection)
- Metnin içine, insan gözüyle görünmeyen ama modelin okuyacağı gizli talimatlar gömme. Hakem değerlendirmesini manipüle etmek için kullanıldığı belgelenmiştir.
- ICMJE
- Uluslararası Tıp Dergisi Editörleri Komitesi. Tıbbi yayıncılığın ortak kurallarını belirler.
- COPE
- Yayın Etiği Komitesi. Dergilere etik ihlal durumlarında yol gösterir.
- Geri çekme (retraction)
- Yayımlanmış bir makalenin, ciddi hata ya da etik ihlal nedeniyle literatürden geri alınması.
- Makale çiftliği (paper mill)
- Sahte ya da içeriksiz makaleleri seri üretip yazarlık satan ticari yapılar.
- Üretken yapay zekâ (ÜYZ)
- YÖK rehberinde kullanılan terim; metin, görüntü, ses veya kod üretebilen yapay zekâ sistemleri.
- Kanıt zinciri
- Tek bir çalışmadan derlemeye, oradan klinik kılavuza ve nihayet hasta başındaki karara uzanan bağlantı dizisi.
DROZDOGAN Akademi Yorumu
Bu yazı, alışılmış konularımızdan farklı: bir ilaç ya da hastalık değil, tıbbi bilginin kendisinin nasıl üretildiği ele alınıyor. Aşağıda kendi değerlendirmemizi paylaşıyoruz.
⚡ Bu konu neden önemli?
Çünkü onkolojide verdiğimiz her karar, başkalarının yazdığı makalelere olan güvene dayanır. Bir hastaya "bu tedavi sağkalımı üç ay uzatıyor" derken, o cümlenin arkasında okumadığımız yüzlerce basamak vardır: verinin doğru toplandığına, analizin dürüstçe yapıldığına, derlemenin gerçek çalışmaları özetlediğine güveniriz.Uydurma kaynak sorununun asıl rahatsız edici yanı burada. 2026 başında her 277 makaleden birinde var olmayan bir kaynak bulunuyor ve bu oran iki yılda 12 kat arttı. Daha da kötüsü, bu makalelerin %98,4'ü hakkında hiçbir işlem yapılmamış; yani hâlâ dolaşımdalar, hâlâ atıf alıyorlar. Bir onkolog olarak bunu "yayıncılık dünyasının iç sorunu" saymak mümkün değil — bu, kullandığımız kanıtın hammaddesinin kirlenmesidir.
✅ Güçlü yönler / iyiye giden şeyler
JAMA'nın yaptığı iş cesur ve net. "Dikkatli olun" gibi belirsiz bir çağrı yerine, satır satır ne yapılabileceğini yazan bir tablo koymuşlar. Dil bilgisi denetimini serbest bırakıp bildirim bile istememeleri, kuralın gerçekçi olduğunu gösteriyor: yasak, aracın kendisine değil, doğrulanmamış içeriğin doğrulanmış gibi sunulmasına yönelik.İkincisi, hakem değerlendirmesindeki yasağı gizlilik üzerinden gerekçelendirmeleri isabetli. Yayımlanmamış bir makale, meslektaşınızın size emanet ettiği gizli bir belgedir; onu bir sohbet robotuna yapıştırmak, hasta dosyasını yapıştırmaktan etik olarak çok farklı değildir. Bu çerçeveleme, "yapay zekâ iyi mi kötü mü" tartışmasını aşıyor.
Üçüncüsü, Türkiye erken davranmış bir ülke. YÖK rehberi Mayıs 2024'te, birçok Batılı kurumdan önce yayımlandı ve ciddi bir metin. TÜBİTAK'ın gizli verinin yapay zekâya girilmesini kesin yasaklaması ise, çoğu uluslararası politikada bu kadar açık yazılmamış bir noktadır.
⚠️ Sınırlılıklar / abartılmaması gerekenler
"Yayınların %89'u yapay zekâ ile yazılıyor" başlığı, olduğundan çok daha korkutucu okunuyor. O rakam metinde yapay zekâ işlemi izi anlamına geliyor; ana dili İngilizce olmayan bir araştırmacının cümlelerini düzelttirmesi de bu kapsama giriyor. Bunu bilimsel sahtekârlıkla aynı kefeye koymak haksızlık olur — ve bu yorum, kuralları ihlal edenlere fazladan bir kalabalık içinde saklanma imkânı verir.Sohbet robotu doğruluk çalışmaları da dikkatle okunmalı. En çok atıf alan JAMA Oncology çalışması 2023 tarihlidir ve 2021 NCCN kılavuzlarıyla karşılaştırma yapmıştır; modeller o günden bu yana belirgin biçimde değişti. Rakamlar bugünün araçları için aynen geçerli olmayabilir. Buna karşılık sorunun türü değişmedi: yanlış bilgi hâlâ doğru bilginin yanına, aynı akıcı üslupla yerleşiyor.
Son olarak, tespit tarafı zayıf. Yapay zekâ metni saptama araçları güvenilir değil ve ana dili İngilizce olmayan yazarları haksız yere işaretleme eğilimindeler. Kuralı uygulamak, kuralı yazmaktan çok daha zor — ve bunun bedelini en çok bizim gibi ülkelerin araştırmacıları öder.
🩺 Bizim pratikteki duruşumuz
- Yapay zekâyı kullanıyoruz, ama üretilen hiçbir cümleyi doğrulamadan yayımlamıyoruz. Bu sitede yayımlanan her sayı, her tarih ve her çalışma adı birincil kaynağa kadar takip edilir.
- Doğrulayamadığımızı yazmıyoruz — ve doğrulayamadığımızı da yazıyoruz. Yazılarımızın sonundaki "Şeffaflık notu" bölümü tam olarak bunun içindir: neyi kesinleştiremediğimizi okuyucudan saklamıyoruz.
- Kaynakları asla dil modeline ürettirmiyoruz. Bu, uydurma kaynakların literatüre girdiği bir numaralı kapıdır.
- Hasta sorularında yapay zekâyı bir "ön okuma" aracı olarak görüyoruz. Hastanın robotla konuşmuş olması bizi rahatsız etmiyor; bize sormadan karar vermesi rahatsız ediyor. Getirdiği çıktıyı birlikte okumayı tercih ediyoruz.
- Hakemliğini yaptığımız makaleleri hiçbir dış araca girmiyoruz. Bunu bir tercih değil, gizlilik yükümlülüğü sayıyoruz.
- Derleme makalelerine artık daha şüpheci bakıyoruz. Uydurma kaynak oranının derlemelerde %57 daha yüksek olması, bir okuma alışkanlığını değiştirmek için yeterli bir gerekçedir.
❓ Açık sorular
Türkiye'de bir yapay zekâ suistimali hangi etik ihlal başlığı altında soruşturulacak? Yönergede karşılığı yokken rehberin yaptırım gücü ne olacak? İkincisi, uydurma kaynak taşıdığı saptanan on binlerce makale ne olacak — bunları geri çekmek kimin görevi ve bu ölçekte bir temizlik mümkün mü? Üçüncüsü, tespit araçları güvenilir hâle gelmeden bildirim zorunluluğu yalnızca dürüst olanları mı bağlayacak? Ve belki en zoru: hakemlik yükü zaten taşınamaz durumdayken, yapay zekâ desteğini tümüyle yasaklamak sürdürülebilir mi, yoksa JAMA'nın kendi önerdiği "sürücü desteği, otomatik pilot değil" modeline mi dönülecek? Bu soruların hiçbirinin bugün yanıtı yoktur.- JAMA başyazısının tablosu ve kutusu, elimizdeki PDF metninden Türkçeleştirilmiştir; dergi sitesindeki güncel hâliyle satır satır karşılaştırma yapılamamıştır. Bağlayıcı metin daima JAMA'nın kendi yayımladığı özgün İngilizce metindir.
- JAMA Network'ün 13 dergisindeki bildirim oranı için tek bir kesin yayımlanmış yüzde doğrulanamamıştır. Yazıda kullanılan %2,7 ve %1,6→%4,2 serisi, aynı ekibin Peer Review Congress sunumundan gelmektedir; yayımlanmış makaledeki nihai rakam bundan az farklı olabilir.
- The Lancet denetim çalışmasındaki uydurma kaynak sayısı farklı kaynaklarda 4.046 ile 4.406 arasında bildirilmiştir; bu nedenle yazıda "4.000'den fazla" ifadesi kullanılmıştır. Etkilenen makale sayısı (2.810) tüm kaynaklarda tutarlıdır.
- Science ve The Lancet dergilerinin 2026 itibarıyla yürürlükteki yapay zekâ politikalarının tam metnine erişilememiştir; bu nedenle yazıda bu iki yayıncının güncel kuralları hakkında iddiada bulunulmamıştır.
- Nature'ın Haziran 2023 tarihli görsel yasağı doğrulanmıştır; ancak bu blanket yasağın 2026'daki yeniden yapılandırılmış politikada aynı ifadelerle sürüp sürmediği doğrulanamamıştır.
- ICMJE'nin Ocak 2026 güncellemesinin yapısal değişiklikleri (yeni bölüm düzeni vb.) ikincil kaynaklara dayanmaktadır; alıntılanan cümleler ise ICMJE'nin kendi sayfasından doğrulanmıştır.
- TR Dizin'de yapay zekâya ilişkin açık bir kriter bulunamamıştır; bu, böyle bir kuralın kesinlikle olmadığı anlamına gelmez — yayımlanmış kriter metinlerinde saptanamadığı anlamına gelir.
- Türk Onkoloji Dergisi'nin yapay zekâ politikasına erişilememiştir; bu dergi hakkında hiçbir iddiada bulunulmamıştır.
- 2024, 2025 ve 2026 için güvenilir yıllık toplam geri çekme sayısı bulunamamıştır; yazıda yalnızca doğrulanmış 2023 verisi ve oransal eğilimler kullanılmıştır.
- Yazının sonundaki ilgili konular bağlantıları siteye eklenirken kontrol edilmeli, mevcut olmayanlar site içindeki güncel yazılarla değiştirilmelidir.
- Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır ve hiçbir dergiye gönderim yaparken o derginin kendi güncel yazar kılavuzunun yerine geçmez.
- Flanagin A, Perlis RH, Bibbins-Domingo K. Updated Guidance for Author Use of AI in Medical Publication. JAMA. Çevrimiçi yayın 10 Ağustos 2026. doi:10.1001/jama.2026.16613
- Topaz M, Roguin N, Gupta P, Zhang Z, Peltonen LM. Fabricated citations: an audit across 2·5 million biomedical papers. The Lancet 2026. doi:10.1016/S0140-6736(26)00603-3
- Kobak D, González-Márquez R, Horvát EÁ, Berens P. Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary. Science Advances 2025;11(27). doi:10.1126/sciadv.adt3813
- Holzwarth L, González-Márquez R, Kobak D. Most biomedical publications show signs of LLM-assisted writing. arXiv:2608.10715, 11 Ağustos 2026.
- Kusumegi K, Yang X, Ginsparg P, de Vaan M, Stuart T. Scientific production in the era of large language models. Science 2025;390(6779):1240. doi:10.1126/science.adw3000
- Suchak T, Aliu AE, Harrison C, Zwiggelaar R, Geifman N, Spick M. Explosion of formulaic research articles, including inappropriate study designs and false discoveries, based on the NHANES US national health database. PLoS Biology 2025;23(5):e3003152. doi:10.1371/journal.pbio.3003152
- Lin Z. Hidden prompts in manuscripts exploit AI-assisted peer review. arXiv:2507.06185, 8 Temmuz 2025.
- Perlis RH, Christakis DA, Bressler NM, ve ark. Artificial intelligence in peer review. JAMA 2025;334(17):1520-1522. doi:10.1001/jama.2025.15827
- Perlis RH, Flanagin A, Kendall-Taylor J, Berkwits M, Bibbins-Domingo K. Author disclosure of use of AI in submissions to 13 JAMA Network journals. JAMA 2026;335(8):717-719. doi:10.1001/jama.2025.25300
- AlFayyad I, Zeegers MP, Bouter L, Macdonald H, Schroter S. Self-disclosed use of AI in research submissions to BMJ journals. JAMA 2026;335(8):719-721. doi:10.1001/jama.2025.25688
- Alon L, Shoval SH, Levkovich I. Bias, representation, and clinical fidelity in AI-generated images for medical education: a systematic review. npj Digital Medicine 2026;9(1):469. doi:10.1038/s41746-026-02608-3
- Chen S, Kann BH, Foote MB, ve ark. Use of artificial intelligence chatbots for cancer treatment information. JAMA Oncology 2023;9(10):1459-1462. doi:10.1001/jamaoncol.2023.2954
- Chen D, Avison K, Alnassar S, Huang RS, Raman S. Medical accuracy of artificial intelligence chatbots in oncology: a scoping review. The Oncologist 2025;30(4):oyaf038. doi:10.1093/oncolo/oyaf038
- International Committee of Medical Journal Editors. Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals — Artificial Intelligence. Güncelleme Ocak 2026.
- COPE Council. Authorship and AI tools. Sürüm 1, 20 Ağustos 2024. doi:10.24318/cCVRZBms
- World Association of Medical Editors. Chatbots, ChatGPT, and Scholarly Manuscripts. 2023.
- Elsevier. Generative AI policies for journals. Güncelleme Haziran 2026.
- Nature. Why Nature will not allow the use of generative AI in images and video. Nature, 7 Haziran 2023.
- STM. Recommendations for a Classification of AI Use in Academic Manuscript Preparation. Eylül 2025.
- International Science Council. AI disclosure in research: towards a global reporting standard. 2026.
- Wiley. ExplanAItions: The Evolution of AI in Research. 2025 dalgası; n=2.430 araştırmacı.
- Yükseköğretim Kurulu. Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehber. 7 Mayıs 2024.
- Yükseköğretim Kurulu. Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi. YÖK Genel Kurulu kararı 28 Ağustos 2025.
- TÜBİTAK. Destek Süreçlerinde Üretken Yapay Zekânın Sorumlu ve Güvenilir Kullanımı Rehberi. 2025.
- Turkish Journal of Medical Sciences. Journal Policies — Artificial Intelligence. TÜBİTAK ULAKBİM.
- Ahmed F, Altun Güzelderen YB, Yurdakul Ş, Pourali Kahriz P, Khawar KM. Postmortem of retracted scientific publications from Türkiye. Medical Research Reports 2023;6(3):137-152.
- Van Noorden R. More than 10,000 research papers were retracted in 2023 — a new record. Nature, 12 Aralık 2023.
- Okyay RA, ve ark. Fifty years of retracted medical publications from 1975 to 2024. Journal of Korean Medical Science 2025;40(46):e300.
