Klinik Onkolojide Yapay Zekada Güvenin Artırılması

Son yıllarda yapay zekanın (YZ) sağlık alanındaki entegrasyonu, özellikle onkoloji pratiğinde pek çok yeniliğin önünü açma potansiyeli taşımaktadır. Ancak teknolojik gelişmelere rağmen, hem hastalar hem de hekimler arasında YZ’ye karşı belirgin bir çekingenlik bulunmaktadır. AI in Precision Oncology dergisinde yayımlanan yeni bir yorum yazısı, bu güvensizliğin temel nedenlerini derinlemesine inceleyerek, YZ destekli onkoloji bakımında güven inşa etmek için gerekli stratejileri kapsamlı biçimde ele almaktadır. Makale, hasta ve klinisyenlerin karşı karşıya olduğu endişeleri tanımlar ve bu kaygıların aşılması için somut öneriler sunar.

Yorumun başyazarı Dr. David Waterhouse, Oncology Hematology Care’nin İnovasyon Bölüm Başkanı ve AI in Precision Oncology dergisi editör kurulu üyesi, VandHus LLC’den Terence Cooney-Waterhouse ile birlikte, güvenin teknolojik yeniliklerin doğal bir getirisi olmadığını; aksine etkin entegrasyonun temel şartı olduğunu vurgulamaktadır. Hastalar genellikle veri gizliliği ihlalleri, algoritmik önyargı ve kararların nasıl alındığının anlaşılamaması gibi kaygılar taşırken; hekimler ise AI modellerinin klinik doğrulanabilirliği ve yorumlanabilirliği konusundaki belirsizlikler sebebiyle YZ’yi tam olarak benimsemekte tereddüt etmektedir.

Bu endişeler haksız değildir. Özellikle derin öğrenme ve yapay sinir ağları gibi karmaşık yapılar kullanan YZ sistemleri, genellikle “kara kutu” işleyişe sahiptir. Bu da son kullanıcıların, belirli giriş verilerinin nasıl klinik önerilere dönüştüğünü kavramasını güçleştirmektedir. Tıbbi kararlarda açıklık ve hesap verebilirlik olağanüstü öneme sahipken, bu opaklık şeffaflığa zarar vermektedir. Ayrıca, demografik dengesizlikler ve yanlı klinik deneme popülasyonları nedeniyle veri setlerinde var olan biaslar giderilmezse, sağlıkta eşitsizliklerin artması riski vardır.

Yorumda, bu engellerin üstesinden gelmek için veri yönetişimi, algoritmik şeffaflık ve paydaş katılımını önceliklendiren sağlam çerçevelerin oluşturulması gerektiği savunulmaktadır. Yazarlar, YZ sistemlerinin eğitim verileri, doğrulama süreçleri ve sınırlamalarını açıklayan şeffaf model raporlama standartlarının uygulanmasını önermektedir. Ayrıca, bu araçların güvenlik ve etkinlik alanında en üst standartları yakalaması için titiz klinik denemeler ile kullanımdan sonra takip mekanizmalarının kritik olduğu ifade edilmektedir. Geliştirme sürecinde hastaların, hekimlerin, etik uzmanlarının ve politika yapıcıların aktif şekilde yer alması ise etik sorunları azaltıp eşit erişimi destekleyecektir.

AI in Precision Oncology dergisinin Editör Başkanı Dr. Douglas Flora, YZ’nin onkoloji pratiğine entegrasyonunu, oturmuş klinik ekibe yeni bir meslektaş katılmasıyla özdeşleştirir. Ona göre, güven otomatik olarak verilmez; tutarlı güvenilirlik, şeffaflık ve klinik yararların gösterilmesiyle kazanılır. Onkolojide kararların yaşamı doğrudan etkilediği düşünülürse, doğru ve güvenilir bilgiler ışığında hareket etmenin önemi daha da artmaktadır.

Teknik açıdan bakıldığında, onkolojide YZ kullanımı; tanısal görüntülerin yorumlanması, klinik karar destek sistemleri ve moleküler-genetik verilerle risk sınıflandırması gibi birçok boyutu kapsamaktadır. Makine öğrenimi algoritmaları, histopatoloji örnekleri, radyografik görüntüler, elektronik sağlık kayıtları ve genomik profiller gibi büyük veri setlerini analiz ederek insan gözünden kaçan kalıpları ortaya çıkarır. Ancak bu algoritmik çıktının klinik eyleme dönüştürülmesi için, hekimler tarafından güvenle anlaşılabilecek kullanıcı ara yüzlerinin geliştirilmesi gerekir.

Yorumda, güven inşa etmenin önemli yollarından biri olarak açıklanabilir yapay zeka (XAI) tekniklerinin geliştirilmesi ön plana çıkarılmıştır. XAI, YZ kararlarının interpretasyonunu kolaylaştıracak açıklamalar sunarak, hekimin önerilerdeki mantığı kavramasını ve olası hataları tespit etmesini sağlar. Kullanıcı dostu görselleştirme araçları ve ayarlanabilir parametrelerle desteklenen bu sistemler, onkologların yapay zekayı bireysel hasta koşullarına göre özelleştirmesine yardımcı olarak kabulü artırır.

Teknik zorlukların yanında, sağlıkta YZ’nin benimsenmesi etik meseleleri de beraberinde getirmektedir. Hasta verilerinin kullanımı için alınan onam, önyargıların engellenmesi ve AI ile sağlanan hizmetlerin eşit şekilde dağıtılması dikkatle değerlendirilmelidir. Disiplinler arası iş birlikleri ile oluşturulacak etik standartlar, toplumsal güvenin oluşmasına ve dezavantajlı grupların dışlanmasının önlenmesine katkı sağlar.

YZ yeniliklerine adil erişim ise önemli bir gündem maddesidir. Yorum, ileri teknolojilerin yalnızca finansal kaynakları güçlü kurumlarda yoğunlaşması halinde kanser tanı ve tedavisinde eşitsizliklerin derinleşeceği uyarısında bulunur. Bu nedenle, ölçeklenebilirlik, uygun maliyet politikaları ve kapsamlı klinisyen eğitimlerinin sağlanması, teknoloji faydalarının her coğrafi ve sosyo-ekonomik bölgeye ulaşmasını mümkün kılacaktır.

Özellikle vurgulanması gereken, yapay zekanın insan uzmanlığı yerini almak amacı taşımadığıdır. AI, karmaşık veri entegrasyonu ve örüntü tanıma süreçlerinde rakipsiz kapasiteye sahip olsa da, nihai karar verme sürecinde insani empati, bağlamsal anlayış ve etik muhakemenin yeri doldurulamazdır. Bu yaklaşım, YZ’nin bağımsız aktör değil, onkologların klinik deneyimini tamamlayan güçlü bir yardımcı olarak konumlandırılmasını sağlar.

Dr. Waterhouse ve meslektaşları, ayrıca hastaların yapay zekanın tedavilerindeki rolü konusunda bilgilendirilmesi ve şeffaf iletişim kurulmasının gerekliliğine işaret ederler. Veri güvenliği, algoritmanın doğrulanması ve YZ sınırlamaları konularında açıklayıcı diyaloglar, hasta endişelerinin giderilmesine ve ortak karar verme süreçlerinin güçlenmesine katkıda bulunabilir. Dijital sağlık okuryazarlığının artırılması, güven açığını kapatmada kritik bir unsur olarak ön plana çıkmaktadır.

Sonuç olarak, onkolojik klinik uygulamalarda yapay zekadan tam anlamıyla faydalanabilmek için teknik hassasiyet, şeffaf yönetişim, etik sorumluluk ve paydaşların aktif katılımını kapsayan çok yönlü bir yaklaşım şarttır. Dr. Flora’nın da belirttiği üzere, güven ancak tutarlı güvenilirlik ve açık sonuçlarla elde edilir. Bu prensiplerle hareket eden onkoloji topluluğu, YZ’yi tartışmalı bir yenilik olmaktan çıkarıp, doğru kullanıldığında kişiselleştirilmiş tıbbın itici gücü haline getirebilir ve kanser hastalarının yaşam kalitesini global ölçekte iyileştirebilir.

AI in Precision Oncology, yapay zeka ve kanser bakımındaki kesişim noktasında gelişmeleri savunan uzman bir platform olarak ön plana çıkmaktadır. Dr. Douglas Flora’nın liderliğinde, makine öğrenimi, veri analitiği, klinik görüntüleme gibi alanlarda çalışan küresel bilim insanları ve klinisyenlerden oluşan ağ, onkoloji uygulamalarını iyileştirmeye yönelik hızlı bilgi paylaşımını teşvik etmektedir.

—

**Araştırma Konusu**: People
**Makale Başlığı**: Bridging the Trust Gap in Artificial Intelligence for Health care: Lessons from Clinical Oncology
**Haberin Yayın Tarihi**: 22-Apr-2025
**Web References**:
https://home.liebertpub.com/publications/ai-in-precision-oncology/679
https://www.liebertpub.com/doi/10.1089/aipo.2025.0001
**Doi Referans**: 10.1089/aipo.2025.0001
**Resim Credits**: Mary Ann Liebert, Inc.

**Anahtar Kelimeler**: Cancer, Logic based AI, Artificial intelligence, Machine learning, Deep learning, Artificial neural networks, Neural net processing, Health and medicine, Clinical studies, Clinical imaging, Medical diagnosis, Health care, Data analysis, Data visualization, Natural language processing, Informatics, Cancer risk, Cancer patients