Medikal Yapay Zeka ve Veri Mahremiyeti: Türkiye İçin Stratejik Bir Bakış

Sağlık alanında yapay zeka uygulamaları hızla yaygınlaşırken, veri ön yargısı ve gizlilikle ilgili tartışmalar da birlikte büyüyor. Uzmanlar, medikal yapay zekanın potansiyelinin güvenli ve etik bir yönetişim çerçevesiyle hayata geçirilebileceğini belirtiyor. Özellikle hangi verilerle öğrenildiği ve bu verilerin hangi grupları temsil ettiği konuları, hasta güvenliği açısından doğrudan etkili riskler olarak karşımıza çıkıyor.

e-Nabız gibi geniş çaplı veri havuzlarının Türkiye için büyük bir stratejik avantaj sunduğunu aktaran uzmanlar, veri kalitesi, standartlar ve mahremiyet konularında net bir çerçeve oluşturulmadan bu potansiyelin risk doğurabileceğine dikkat çekiyor. Ham verinin tek başına değeri olmadığını, standartlar, kalite denetimleri ve etik-hukuki çerçevenin olmadan veri kullanımının büyüyebileceğini ifade ediyorlar.

Günümüzde medikal yapay zekada karşılaşılan temel zorluklar arasında veri kalitesi, önyargı kaynaklı hatalar, etiket yanlılığı ve mahremiyet riskleri bulunuyor. Eksik veya hatalı verilerin model çıktısını yanlış yönlendirebileceğini, kayıt alışkanlıkları ile cihaz farklılıklarının da modele gürültü kattığını söyleyen uzmanlar, ortak bir veri modeli ve kurum bazlı kalite metriklerinin şart olduğunu belirtiyorlar.

Mahremiyet konusu en az teknik doğruluk kadar önemli; sağlık verileri özel nitelikli veri olarak değerlendiriliyor ve yetkisiz erişim hem etik hem de hukuki sonuç doğurabilir. Bu nedenle anonimleştirme, güvenli analiz ortamları ve erişim denetim mekanizmalarının uygulanması zorunlu hale geliyor. Uzmanlar, yapay zekanın hastaya hükmeden bir aktör olmadığını, hekime ikinci bir göz sağlayan bir karar destek aracı olarak konumlandırılması gerektiğini vurguluyor.

Radyoloji ve patoloji gibi alanlarda yapay zekanın çoğunlukla karar destek aracı olarak çalıştığını belirten uzmanlar, doğru kullanıldığında raporlama süresini kısaltabileceğini ve hekimlerin hastaya ayırdığı zamanı artırabileceğini ifade ediyorlar. Ancak otomasyon nedeniyle görülebilecek yanlılıklara karşı, şeffaflık ve hekimin nihai kararında ısrar gerekliliği üzerinde duruluyor. Sorumluluğun tek bir aktöre yüklenemeyeceği üzerinde durularak, katmanlı bir sorumluluk modelinin benimsendiği belirtiliyor.

Gelecek on yılda genomik verilerle yapay zekanın birleşimi, kişiselleştirilmiş tıpta devrimsel dönüşümler vaat ediyor. Poligenik risk skorları ve klinik verilerle tarama aralıkları daha hassas hale gelebilir; doğru ilaç doğru hastaya daha erken ulaştırılabilir ve nadir hastalıkların tanı süreci hızlanabilir. Ancak genomik verilerin en hassas veri türlerinden biri olması nedeniyle güçlü mahremiyet altyapıları ve etik denetimler olmazsa bu dönüşüm engellenebilir.

Türkiye için öncelikli alanlar olarak radyoloji ve patolojide triage sistemleri, yoğun bakımda erken uyarı mekanizmaları ve kronik hastalık yönetimi öne çıkıyor. Klinik metinlerden yapılandırılmış bilgi çıkarımı ve operasyonel verimlilik uygulamaları da yüksek etki potansiyeli taşıyor. Ancak her modelin gerçek klinik ortamda test edilmesi ve farklı hasta gruplarında güvenli çalıştığının gösterilmesi gerektiği tekrar vurgulanıyor. En gerçekçi sonuç ise yapay zeka destekli hekim modelidir; teknolojinin kararları hızlandırmasıyla hekimler karar sahibidir ve hasta-hekim güveni korunur.

Kaynaklar: AA / Firdevs Bulut Kartal; Haberler.com