Radyologlar mı Yapay Zekâ mı? Görmezden Gelinemeyecek Kadar Büyük Bir Goril

Beklemediğimiz Şeyleri Çoğu Zaman Gerçekten Görmüyoruz

2013 yılında tıp dünyasını sarsan oldukça çarpıcı bir deney yapıldı. Akciğer nodüllerini saptamak üzere eğitilmiş 24 radyoloğa bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleri verildi. Ancak bu görüntülerden bazılarında, araştırmacıların bilerek yerleştirdiği ve tipik bir nodülden 48 kat daha büyük olan dijital bir goril görseli bulunuyordu. Sonuç şaşırtıcıydı: Radyologların %83’ü bu açık seçik gorili fark etmedi. Göz izleme (eye-tracking) teknolojisi ise onların doğrudan gorilin olduğu bölgeye baktığını doğruluyordu. Peki neden fark edemediler?

Bu olgu, "dikkatsel körlük" (inattentional blindness) adı verilen bir fenomeni gözler önüne serdi. İnsan beyni, özellikle belirli bir göreve yoğunlaştığında, olağandışı ve beklenmedik bilgileri filtreleyebiliyor. Bu, en eğitimli uzmanların bile bilgi yükü altında görsel ipuçlarını kaçırabileceğini kanıtladı.

Bugün geldiğimiz noktada ise benzer bir soru yeniden gündemde: Yapay zekâ sayesinde gözümüzün önündeki "gorilleri" artık fark edebilecek miyiz?

---

---

Görüntüleme Dünyasında Yapay Zekânın Yükselişi

Yapay zekâ (YZ) özellikle tümör saptamada dikkat çekici başarılara imza atıyor olsa da, aslında radyolojideki rolü çok daha geniş. Güncel yapay zekâ algoritmaları:

• İnme (felç) bulgularını BT görüntülerinde anında analiz edebiliyor.

• Travma görüntülerinde kırıkları işaretleyebiliyor.

• Onkolojik görüntülerde tümör boyutlarındaki en küçük değişiklikleri sayısal olarak ortaya koyabiliyor.

Özellikle onkoloji alanında YZ, büyük görüntü veri setlerini işleyerek radyologların gözden kaçırabileceği detayları tespit edebiliyor ve klinik karar süreçlerini destekleyebiliyor.

---

MASAI ve EDITH UK: Yapay Zekâ Artık Klinik Araştırmalarda

Yapay zekânın potansiyelini gerçek dünyada değerlendirmek amacıyla yürütülen bazı önemli klinik araştırmalar bulunuyor:

• MASAI Çalışması: The Lancet Digital Health’te yayımlanan bu randomize kontrollü çalışma, YZ destekli mamografi taramalarının erken evre meme kanseri tanısını iyileştirip iyileştiremeyeceğini araştırıyor. Amaç, yanlış negatifleri ve aralık (interval) kanserlerini azaltmak.

• EDITH UK Projesi: İngiltere merkezli bu dev çalışmada, yapay zekânın meme kanseri taramalarında insanlar kadar iyi — hatta daha iyi — olup olamayacağı test ediliyor. Eğer başarılı olursa, tanı sürecini kısaltarak hastalar için bekleme süresini azaltabilir.

Bu örnekler, yapay zekânın artık yalnızca deneysel bir teknoloji olmadığını, modern tanı süreçlerinin temel taşlarından biri haline geldiğini gösteriyor.

---

Avantajlar Kadar Riskler de Var: Veri Gizliliği ve Algoritmik Önyargılar

Her güçlü teknolojide olduğu gibi, yapay zekânın da dikkatle yönetilmesi gereken riskleri bulunuyor:

• Veri Önyargıları: Eğer algoritmalar sadece büyük şehir hastanelerinden gelen verilerle eğitilirse, kırsal veya dezavantajlı gruplarda yeterli doğruluk gösteremeyebilir.

• Veri Güvenliği: Bulut tabanlı sistemler yaygınlaştıkça, hasta bilgilerinin gizliliği daha da kritik hâle geliyor. Güçlü şifreleme, sınırlı erişim ve yasal düzenlemelere uyum büyük önem taşıyor.

• Otomasyon Yanlılığı: Hekimlerin algoritma sonuçlarına körü körüne güvenmesi, hatalı tanı ve tedavi kararlarına neden olabilir.

Bu nedenle, yapay zekâyı kullanırken dikkatli olmak ve nihai kararı her zaman insan uzmanlılığına bırakmak gerekir.

---

İnsan Dokunuşu: Moravec Paradoksu ve Bilişsel Çeviklik

Moravec’in paradoksu, yapay zekânın karmaşık hesaplamaları kolaylıkla yapabilirken, insanlar için "kolay" gibi görünen empati, sezgi ve bağlam yorumlama gibi becerileri henüz başaramadığını vurgular. Örneğin:

• Yapay zekâ bir nodülü tespit edebilir,

• Ancak hastanın yaşam öyküsünü, duygusal durumunu ve sosyal çevresini değerlendiremez.

İşte burada bilişsel çeviklik devreye giriyor: Klinik karar vericilerin hem teknik analiz yapabilmesi, hem de hastayla empati kurabilmesi gerekiyor.

---

Radyologlar ve Yapay Zekâ: Rekabet Değil, İş Birliği

Yazının başlığı “Radyologlar mı Yapay Zekâ mı?” gibi gözükse de, gerçek gelecek “Radyologlar + Yapay Zekâ” formülünde saklı. Bu iş birliği sayesinde:

• YZ görüntüleri hızlıca analiz eder,

• Ön bulguları işaretler,

• Radyolog ise bu verileri hastanın klinik bağlamında yorumlar.

Bu hibrit yaklaşım sayesinde hem tanı doğruluğu artar, hem de radyologların zihinsel yükü azalır. MASAI ve EDITH gibi çalışmalar, yapay zekâ ile meme kanserinin daha erken saptanabileceğini göstererek bu iş birliğinin hasta yararına nasıl dönüşebileceğini kanıtlıyor.

---

Geleceğin Radyoloğu: Yapay Zekâ Okuryazarı ve Adaptif

Yapay zekânın giderek daha fazla görevi devraldığı bir dünyada radyologlar için yeni beceriler kaçınılmaz hâle geliyor. Geleceğin radyoloğunun sahip olması gereken 4 temel yetkinlik:

1. YZ Eğitimi Almak: Atölye çalışmaları, çevrim içi sertifika programları ve kurum içi uygulamalı eğitimlerle YZ’yi bizzat deneyimlemek.

2. YZ Okuryazarlığını Yaygınlaştırmak: Uzmanlık eğitimine etik, veri bilimi ve YZ değerlendirmesi gibi modüllerin entegre edilmesini savunmak.

3. Eşitlik ve Güvenliği Talep Etmek: Algoritmik önyargıları azaltmak ve hasta verisini korumak için bilim insanları ve regülatörlerle iş birliği yapmak.

4. Uyanık Kalmak: YZ çıktısını karar sürecinin başlangıcı olarak görmek, nihai karar merciinin hâlâ hekim olduğunu unutmamak.

---

Sonuç: Görüntülemede"Gorilleri" Artık Kaçırmayalım

2013’teki ünlü goril deneyinden günümüzdeki MASAI ve EDITH gibi çığır açıcı çalışmalara kadar geçen süreç, radyolojinin görme biçimini dönüştürdü. Artık elimizde hem gelişmiş algoritmalar hem de deneyimli radyologlar var.

Doğru şekilde uygulandığında yapay zekâ:

• Klinik doğruluğu artırabilir,

• Tanı süresini kısaltabilir,

• Hastaların test sonuçlarını daha hızlı almasını sağlayabilir.

Ama unutmayalım: Bu teknolojiyi nasıl kullandığımız, onun ne kadar etkili olacağını belirleyecek.

---

Sen Ne Düşünüyorsun?

Sence yapay zekâ radyolojide gerçekten bir devrim mi yaratıyor? Yoksa dikkatli olmazsak yeni "gorilleri" kaçırmaya devam mı edeceğiz?

Yorumlarını bizimle paylaş, bu dönüşüm sürecinde birlikte daha fazlasını görelim.