Onkolojide Yapay Zekânın Yaygın Kullanımının Önündeki Engeller Nelerdir?

Neden Bu Konu Önemli?

Yapay zekâ (YZ), son yıllarda onkolojide tanı koyma, tedavi planlama ve hasta takibi gibi birçok alanda umut verici bir teknoloji olarak karşımıza çıktı. Ancak bu heyecana rağmen, YZ'nin klinik pratiğe entegrasyonunda ciddi sorunlar var. Bu yazıda, onkoloji alanında YZ'nin daha geniş çapta benimsenmesini engelleyen başlıca faktörleri detaylı bir şekilde ele alacağız: doğruluk eksikliği, veri çeşitliliği sorunları, etik ve çevresel kaygılar, regülasyon boşlukları ve daha fazlası.

1. Yapay Zekâ Ne Kadar Doğru? Hallüsinasyon Sorunu ve Yanıltıcı Bilgiler

Onkologlar arasında en büyük endişelerden biri, YZ sistemlerinin yüksek "hallüsinasyon oranına" sahip olmasıdır. Bu, sistemlerin gerçeğe dayanmayan veya yanlış bilgiler üretmesi anlamına gelir.

Önemli Not: YZ sohbet botlarının yanlış bilgi üretme oranı bazı çalışmalarda %20-30’un üzerine çıkmıştır. Bu, özellikle hızla değişen tedavi protokollerinin olduğu onkolojide ciddi bir risk oluşturur.

Bu durum özellikle onkolojide tehlikel oluşturmaktadır:

YZ araçları, literatürü yanlış aktarabilir, hakem değerlendirmesinden geçmemiş makaleleri kaynak gösterebilir. Bu da doğru şekilde doğrulanmadığında ideal-olmayan klinik önerilere yol açabilir.

2. Veri Setlerindeki Önyargılar: Herkese Uygun Değil

YZ sistemleri, eğitildikleri veri kadar başarılıdır. Ancak bu veri setleri çoğunlukla beyaz, yüksek sosyoekonomik gruplardan gelen bireyleri temsil eder. Bu da sistemin farklı ırk, etnik köken ve coğrafyalardaki hastalarda başarısız olmasına yol açar.

Vurgulanması Gereken Gerçek: Azınlık gruplarında eğitimli olmayan YZ sistemlerinin doğru tanı koyma oranı ciddi şekilde düşebilir. Bu da sağlık eşitsizliklerini daha da derinleştirebilir.

3. Klinik Pratikle Uyumlu mu? İş Akışlarına Entegrasyon Zorluğu

Birçok klinik ortam, YZ sistemlerinin entegrasyonuna hazır değil.

Klinik ortamlar yoğun ve karmaşık. Çoğu klinik, bu sistemleri yerleştirmek için yeterli teknik altyapıya sahip değil.

Ayrıca birçok YZ modeli “kara kutu” gibi davranır; yani verdiği kararların arkasındaki mantığı açıklamaz. Bu durum hekimlerin hastalara açıklama yapmasını zorlaştırır.

4. Hasta Mahremiyeti ve Regülasyon Boşlukları

Özellikle kanser verileri genetik bilgi içerdiği için hastaların mahremiyetinin korunması çok daha önemlidir. Ancak birçok YZ aracı, hasta verilerinin geniş çapta paylaşılmasını gerektiriyor.

Ayrıca, YZ destekli kararların sonucunda yaşanan olumsuzluklarda hukuki sorumluluğun kimde olduğu hâlâ belirsiz. Bu da birçok sağlık kurumunun YZ'ye temkinli yaklaşmasına neden oluyor.

5. Çevresel ve Teknik Maliyetler: Görünmeyen Bedeller

YZ sistemleri devasa veri merkezlerinde çalıştırılıyor ve bu merkezler yılda milyonlarca litre su, enerji ve nadir bulunan elementler (lityum, kobalt) tüketiyor. Bu da karbon ayak izini artırıyor.

Çarpıcı Veri: Büyük YZ modellerinin yıllık karbon salımı, küçük şehirlerin salımlarına yaklaşabiliyor.

Ayrıca sistemlerin sürekli güncellenmesi gerektiği için hastane bilgi işlem birimleri üzerindeki yük artıyor. Kaynak sıkıntısı yaşayan kurumlar bu sistemleri sürdüremiyor.

6. YZ Hasta Açısından Ne Kadar Güvenilir?

Hastaların da YZ destekli bilgi araçlarını kullanırken yanlış yönlendirilme riski taşıdığını unutmamak gerekir. Özellikle bağlamdan kopuk sunulan veriler - örneğin ortalama sağkalım oranları - bireysel hasta için yanıltıcı olabilir.

Sağlık okuryazarlığı düşük hastalarda YZ araçları bilgi karmaşasına yol açabilir. Bu da hastaların yanlış tedavi kararları almasına neden olabilir.

7. Çözüm Önerileri: Daha Etik, Daha Güvenli, Daha Erişilebilir YZ İçin

Peki bu kadar soruna rağmen YZ onkolojide nasıl güvenli ve etkin bir şekilde kullanılabilir?

Klinik Doğrulama Sistemleri

YZ'nin önerileri gerçek zamanlı olarak onkologlar tarafından kontrol edilmeli.

Sürekli güncellenen doğrulama sistemleri devreye alınmalı.

Eğitici Programlar

Tıp fakültelerinde ve sürekli eğitimlerde YZ okuryazarlığı müfredata girmeli.

ASCO gibi organizasyonlar, onkolojiye özel YZ eğitim modülleri geliştirmeli.

Multidisipliner Ekipler

YZ sistemleri sadece mühendisler tarafından değil; onkologlar, etikçiler ve hastalarla birlikte geliştirilmelidir.

Veri Güvenliği ve Şeffaflık

YZ sistemlerinin eğitildiği veri setlerinin içeriği ve performans detayları hekimlerle şeffaf bir şekilde paylaşılmalı.

Çevresel Etki Değerlendirmesi

Her yeni YZ sistemi için çevresel etki analizleri yapılmalı ve sonuçlar sağlık politikalarına entegre edilmelidir.

Sonuç: YZ Onkolojide Gelecek Vaat Ediyor, Ama Önce Engelleri Aşmalıyız

YZ sistemleri, onkoloji pratiğini kolaylaştırmalı, karmaşıklaştırmamalı. Doğrulanmış verilerle çalışmalı, enerji verimli olmalı ve sürekli güncellenmeli. Ve en önemlisi, insan-merkezli kalmalı.

Yapay zekâ, onkolojide devrim yaratabilecek bir teknoloji olabilir - ancak bu potansiyele ulaşmak için doğruluk, adalet, şeffaflık ve sürdürülebilirlik temelinde şekillenmesi gerekiyor.