Son yıllarda yapay zekâ (YZ) teknolojilerinin sağlık alanına entegrasyonu, özellikle onkoloji branşında klinik uygulamalarda devrim yaratma potansiyeli taşımaktadır. Bu gelişmeler, kanser tanı ve tedavisinde doğruluk, hız ve kişiselleştirilmiş bakım açısından yeni ufuklar açarken; hem hastalar hem de sağlık profesyonelleri arasında teknolojinin benimsenmesini etkileyen belirgin bir tereddüt gözlemlenmektedir. AI in Precision Oncology dergisinde yayınlanan yeni bir makale, bu güvensizliğin kök nedenlerini derinlemesine inceleyerek YZ destekli onkoloji bakımında güvenin tesisine yönelik kritik stratejileri ortaya koymaktadır.
Makalenin yazarı Dr. David Waterhouse, Oncology Hematology Care’nin İnovasyon Şefi ve AI in Precision Oncology’nin editör kurulu üyesi olarak, hastalar ve klinisyenlerin yaklaşımlarındaki çekinceleri ayrıntılı bir şekilde değerlendirmektedir. Yanında VandHus LLC’den Terence Cooney-Waterhouse’in bulunduğu ortak çalışmada, teknolojik inovasyonun yalnızca bir araç olduğu, esas olarak güven unsurunun klinik entegrasyonun ön koşulu olduğu vurgulanmaktadır. Hastalar, kişisel verilerinin gizliliği, algoritmik önyargı riski ve karar mekanizmalarının şeffaf olmaması konusunda endişe taşırken; doktorlar da YZ modellerinin klinik geçerliliği ve yorumlanabilirliği konusunda ikna olmadan bu sistemleri tedavi akışlarına tam entegre etmeye yanaşmamaktadır.
YZ sistemlerinin, özellikle derin öğrenme ve yapay sinir ağlarına dayalı karmaşık yapılarının “kara kutu” olarak tanımlanması bu endişelerin temelini oluşturmaktadır. Klinik önerilere nasıl ulaşıldığının anlaşılması zor olduğunda, tıpta karar almanın temel dayanağı olan şeffaflık ve sorumluluk ilkeleri zedelenmektedir. Dahası, kullanılan veri setlerinde demografik dağılımdaki dengesizlikler veya klinik deney gruplarının yetersizliği nedeniyle oluşan önyargılar, sağlıkta eşitsizliklerin sürmesine yol açma riski taşımaktadır. Bu durum, YZ’nin adil ve kapsayıcı uygulanabilirliği açısından kritik bir tehdittir.
Bu zorlukların aşılması için Waterhouse ve meslektaşları, veri yönetimi, algoritmik şeffaflık ve paydaş katılımının önceliklendirildiği güçlü yönetişim çerçeveleri oluşturulmasını önermektedir. Özellikle, eğitim verileri, doğrulama süreçleri ve sistemlerin sınırlarının net biçimde raporlandığı şeffaf model beyanları şarttır. Klinik deneyler yoluyla sistemlerin etkinliği ve güvenliği kanıtlanmalı ve uygulama sonrasındaki izleme mekanizmaları sürekli olmalıdır. Ayrıca, hastalar, klinisyenler, etik uzmanları ve politika yapıcıların geliştirme sürecine aktif katılımı etik riskleri azaltırken, geniş çapta ve adil erişim sağlanmasına da hizmet edecektir.
AI in Precision Oncology dergisinin Editörü Dr. Douglas Flora, YZ’nin onkolojide entegrasyonunu, klinik bir ekibe yeni katılan bir meslektaş metaforuyla açıklamaktadır. Güvenin “hemen ve koşulsuz teslim edilmediğini; aksine, güvenilirlik, şeffaflık ve klinik fayda gösteren bir süreçle kazanılması gerektiğini” belirten Dr. Flora, bu yaklaşımın onkolojideki yüksek riskli karar verme ortamında özellikle önem taşıdığını vurgulamaktadır. Kanser tanı ve tedavilerinde hayatı etkileyen kararların doğruluğu ve hasta güvenliği göz önüne alındığında bu yaklaşımın önemi büyüktür.
Teknik açıdan, onkolojide YZ uygulamaları, tanısal görüntülerin yorumlanması, klinik karar destek sistemleri ve moleküler-genetik verilerle risk değerlendirmesi gibi birçok farklı alanda yoğunlaşmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları; histopatoloji, radyografi, elektronik sağlık kayıtları ve genomik profiller gibi çok büyük veri kümelerinden insan farkındalığının ötesinde örüntüleri tespit etmektedir. Ancak algoritmanın klinik önerilere dönüştürülmesi, klinisyenlerin güvenebileceği ve kolay yorumlayabileceği kullanıcı ara yüzleri gerektirmektedir.
Makale, bu güven inşasında şeffaflığın artırılması için açıklanabilir yapay zekâ (XAI) yöntemlerinin hayati önem taşıdığını belirtmektedir. XAI, YZ sistemlerinin sonuçlarını klinisyenlerin anlayabileceği şekilde açıklayarak hata tespiti ve öneri mantığının kavranmasını sağlamaktadır. Kullanıcı dostu görselleştirme araçları ve ayarlanabilir parametrelerle donatılan bu sistemler, oncologların YZ desteğini hastaya özgü durumlara göre uyarlamasına olanak tanımakta ve benimsemeyi kolaylaştırmaktadır.
YZ’nin sağlıkta benimsenmesiyle beraber ortaya çıkan etik sorunlar da makalede üzerinde durulan önemli konulardır. Hasta verilerinin kullanımı için bilgilendirilmiş onam süreçleri, beklenmedik önyargıların önlenmesi ve AI destekli sağlık hizmetlerine adil erişimin sağlanması, kapsamlı etik denetimi gerektirmektedir. Disiplinlerarası iş birlikleriyle oluşturulan etik çerçeveler, toplumsal güvenin artırılması ve dezavantajlı grupların dışlanmasının önüne geçilmesinde kritik unsurlardır.
Eşit erişim ise YZ yeniliklerinin yaygınlaştırılmasında karşılaşılan en önemli engellerden biridir. Makale, gelişmiş YZ teknolojilerinin sınırlı kaynaklara sahip kurumlarda yaygınlaşmaması durumunda, kanser teşhis ve tedavisinde eşitsizliklerin derinleşebileceği uyarısında bulunmaktadır. Bu nedenle, ölçeklenebilir, uygun maliyetli çözümlerin geliştirilmesi ve sağlık çalışanlarının kapsamlı eğitim programlarıyla desteklenmesi, YZ avantajlarının tüm hasta topluluklarına ulaştırılabilmesi için elzemdir.
Waterhouse ve ekibi, YZ’nin onkolojide insan uzmanlığının yerini almak yerine onu tamamlaması gerektiğini özellikle vurgulamaktadır. Milyonlarca veriyi analiz edip örüntüleri fark edebilme kapasitesiyle YZ, klinik sezgi ve etik muhakemenin yanına güçlü bir yardımcı olarak konumlanmalıdır. Empati ve bağlamsal anlayış gerektiren son kararlar ise her zaman klinisyenin sorumluluğunda kalmalıdır. Bu iş birliğine dayalı model, hasta merkezli bakımın temelini oluşturmaktadır.
Hastalarla YZ’nin rolü konusunda açık ve şeffaf iletişimin kurulması, araştırmacıların sahiplendiği bir diğer stratejidir. Kişisel verilerin korunması, algoritmaların klinik doğrulanması ve yapay zekanın sınırları konularında hastaların bilgilendirilmesi, kaygıların azalmasını ve ortak karar verme süreçlerinin güçlenmesini sağlayacaktır. Dijital sağlık okuryazarlığının artırılması ise bu güven köprüsünün temel taşlarından biridir.
Sonuç olarak, yapay zekânın onkolojik klinik uygulamalarda tam anlamıyla benimsenmesi, teknolojik mükemmelliğin ötesinde çok boyutlu bir yaklaşım gerektirmektedir. Teknik doğruluk, etik hassasiyet, şeffaf yönetişim ve kapsamlı paydaş katılımı, bu sürecin olmazsa olmazlarıdır. Dr. Flora’nın da belirttiği gibi, güven ancak tutarlı, güvenilir ve şeffaf sonuçların sürekli gösterilmesiyle inşa edilir. Bu kurallar benimsenirse, YZ yeniliği tartışmalı bir kavramdan güvenilir bir klinik ortak haline gelecek, kesinlikle onkoloji alanında kişiselleştirilmiş tıbbın gelişimine hizmet edecek ve nihai olarak kanser hastalarının yaşam kalitesi ve tedavi sonuçları iyileştirilecektir.
AI in Precision Oncology dergisi, yapay zeka ile kanser bakımının kesişim noktasındaki gelişmeleri destekleyen akademik bir platform olarak öne çıkmaktadır. Dr. Douglas Flora liderliğinde, makine öğrenmesi, veri analizi ve klinik görüntüleme alanlarında küresel uzmanları bir araya getiren bu dergi, onkoloji pratiğini yeniden şekillendirecek yeniliklerin hızla yayılmasına öncülük etmektedir. Böylece, YZ’nin sağlık sektörüne entegrasyonu çok disiplinli iş birlikleriyle güçlenirken, kanser tedavisinde yeni standartların oluşturulması mümkün olmaktadır.
—
**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
