Tıbbi Uygulamalarda Etik Değerler Değişiyor mu? Yapay Zeka'nın Kliniğe Girişi

Arş. Gör. Dr. Seçil Özçiftçi

Son yıllarda yapay zeka sağlık hizmetlerinde tıbbi tanı, klinik karar destek sistemleri ve hasta yönetimi gibi alanlarda giderek daha yaygın kullanılmaktadır. Derin öğrenme algoritmaları, büyük dil modelleri ve veri analitiği sistemleri bazı durumlarda insan hekimlerle karşılaştırılabilecek düzeyde performans göstermektedir. Ancak bu gelişmelerin yanında yapay zekânın hekimlik pratiği içinde nasıl konumlandırılacağı etik, hukuki ve toplumsal yönleriyle hâlâ tartışmalıdır. Bu bildiride, yapay zekânın tıbbi uygulamalardaki kullanımına yönelik güncel örnekler ışığında etik ilkeler temelinde bir değerlendirme yapılmaktadır. Temel soru şudur: Yapay zekâ yalnızca doğru tanı koymakla bir hekim olabilir mi? Bu soruya verilecek yanıt teknolojik, felsefi ve etik boyutları içermektedir.

Tıp, tarih boyunca teknik bilgiyle insani değerleri birleştiren bir meslek olarak var olmuştur. Hekimlik yalnızca hastalığı teşhis etmek değil; hasta ile bağ kurmak, güven oluşturmak, belirsiz durumlarda sorumluluk almak ve kararın etik boyutunu değerlendirmek gibi çok katmanlı işlevleri içermektedir. Yapay zekâ sistemleri ise, bu süreçte klinik kararları destekleyen algoritmalar ve dijital sistemlerle devreye girmektedir.v Yapay zekâ terimi yapay (artifical) ve zekâ (intelligence) kavramlarının birlikte kullanımından oluşan gerçek insan beynini taklit eden sistemlerdir. Makine öğrenmesi, derin öğrenme, geniş dil modeli gibi tasarımların en genel adı veya şemsiye terimi olarak yapay zekâ deyişi kullanılmaktadır. Tıpta yapay zekâ tasarımında özellikle makine öğrenmesi yaygındır ve tıbbi başarıları, büyük ölçüde veri üzerinden karar verme kapasitesine dayanmaktadır. Derin öğrenme sistemleri milyonlarca görüntü, laboratuvar sonucu, tıbbi not ve hasta öyküsü üzerinden eğitilerek bazı alanlarda insan uzmanlardan daha doğru kararlar verebilmektedir. Bu tasarımın aşamaları sırasıyla; veri toplama ve etiketleme, model tasarımı ve eğitimi, model validasyonu (geçerliliği), klinik entegrasyon ve etik düzenlemeler şeklindedir. Tasarlama aşaması tamamlanmış sistemler klinikte tanı koyma ve planlamada klinik karar destek sistemi, tıbbi görüntülemede anomali tespiti, tahminleme modelleri ve kişiselleştirilmiş tıp, hasta izlemi ve robotik cerrahi gibi alanlarda kullanılmaya başlanmıştır. Örneğin Çin merkezli bir tıbbi teknoloji şirketi Synyi AI, Almoosa Sağlık Grubu ile iş birliği içinde 2025 yılı Nisan ayında Suudi Arabistan'ın doğu Al-Ahsa bölgesinde deneme programını başlatmıştır. Pilot çalışmada, gerçek bir hekimle kurulan benzer etkileşimler yoluyla tasarlanan yapay zekâ, hastaları kendi başına teşhis eden ve reçete yazabilen sanal bir doktor olup hastalar kliniğe geldiklerinde, semptomlarını bir tablet bilgisayar aracılığıyla Dr. Hua’ya iletmekte, Dr. Hua daha fazla soru sorarak ve insan asistanların yardımıyla çekilen kardiyogram ve röntgen gibi verileri ve tıbbi görüntüleri analiz edebilmektedir. Konsültasyon sonlandığında Dr. Hua, hastaları görmeden gerçek bir doktor tarafından gözden geçirilen ve imzalanan bir tedavi planı sunmaktadır. Gerçek doktorlar da yapay zekânın üstesinden gelemeyeceği acil durumlarla başa çıkmak için hazır bulunmaktadır. Bu tasarımlar insanın kontrolünde ilerleyen sistemler olsa da “Yapay zekâ hastanesi” gibi gelişmeler artık yalnızca bilim kurgu filmlerinin konusu olmaktan çıkıp, gerçek gündemde yer almaya başlamıştır. Öte yandan Mayıs 2025 itibariyle Pubmed, Science Direct, Google Scholar veri tabanlarında “artifical intelligence”, “machine learning”, “using in medicine” vb. anahtar kelimeleri kullanılarak yapılan literatür taramasında yapay zekâ sistemlerinin bugünün tıbbında henüz geniş dil modelleri seviyesinde oldukça yaygın kullanıldığı saptanmıştır. Örneğin psikiyatride geniş dil modelleri kullanarak veri seti oluşturulması, sosyal medyada yapılan yazılı paylaşımların anonimleştirilerek yine psikiyatri alanında veri seti oluşturulması, acil tıpta tanıyı tahmin etme, inme ve göğüs ağrısı gibi hastanın şikayetlerinde hızlı tanı ve tedavi için Chatcpt 4.0 gibi geniş dil modellerinin klinik karar desteğinden yararlanılması, gerçek hücre tahminlemesiyle rejeneratif tıpta kullanılması, kanser tanısında spektroskopiye yardımcı rolde kullanılması, jinekolojide in-vitro fertilizasyonda oositleri analiz etmesi, dermatolojide deri lezyonlarının sınıflandırılması ve tahminine yönelik veri setlerinin oluşturulması, genel cerrahi vakalarında dokuyu tanımada ve tıbbi hatanın önlenmesinde yardımcı olması, beyin ve sinir cerrahisinde makine öğrenmesi temelli cerrahi plan yapılması, kardiyovasküler hastalıklarda makine öğrenmesinin kullanımı, elektronik sağlık kayıtlarında doğal dil işleme ve makine öğrenimi kullanarak kalça kırığı, diz ve kalça protezi vb. ortopedi vakalarında tahmin modellerinin geliştirilmesi, ürolojik onkolojide kanser tahminlemesi, spor hekimliğinde makine öğrenmesi modellerinin kullanımı şeklinde örnekler literatürde yer almaktadır. Yapay zekânın tıbbi uygulamalarda giderek yaygınlaşmaya başlamasıyla tıp etiği konularında “yapay zekâ etiği” şeklinde bir alan oluşmuştur. Tom L. Beauchamp (1939-2025) ve James F. Childress (d.1940) tarafından 1979 yılında ortaya konmuş ve birçok ülkede benimsenmiş geleneksel tıp etiği ilkeleri yarar sağlama, zarar vermeme, adaletlilik ve özerklik ilkeleriyken yapay zekâ sistemlerinin tıbba girişiyle; güvenilirlik, şeffaflık, hesap verebilirlik, sorumluluk, dayanıklılık, veri gizliliği ve kişisel mahremiyet, yanlılık şeklinde etik değer kümeleri de geleneksel ilkelere eklemlenmiştir. Buna ilişkin Dünya Sağlık Örgütü 2021 yılında “Sağlıkta Yapay Zekânın Yönetişimi ve Etik” (Ethics and Governance of Artifical Intelligence in Medicine) adlı altı ilkeden oluşan bir kılavuz yayınlamıştır. Bu ilkeler: İnsan özerkliğine saygı; İnsan refahı ve güvenliğini artırmak; Şeffaflık ve açıklık; Hesap verebilirlik; Adalet ve kapsayıcılık; Sürdürülebilirlik şeklindedir. Öte yandan yapay zekânın dünya çapında kullanımında ülkelerin etik ve hukuki düzenlemelerine bakıldığında 2024 yılı itibariyle Avrupa Birliği tarafından ilk kez Yapay Zekâ Yasası (Artifical Intelligence Act) kabul edilmiş olup 2026 yılında yürürlüğe girecektir. Diğer ülkelerde ise yapay zekâ uygulamaları etik rehberler ve mevzuatta yer alan halihazırdaki yasalar çerçevesinde yürütülmektedir. Ülkemizde yapay zekânın kullanımında etik ve hukuki gelişmeler ise 2016 yılında Kişisel Verileri Koruma Kanunu çıkarılmış, 2019’da Türkiye Sağlık Veri Araştırmaları ve Yapay Zekâ Uygulamaları Enstitüsü kurulmuş, 2021’de Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025 yayınlanmış, 2024’de Yüksek Öğretim Kurumları Üretken Yapay Zekâ Kullanımında Etik Kılavuz, halen içinde bulunduğumuz 2025 yılı başında ise Yapay Zekâ Yasa tasarısı için Türkiye Büyük Millet Meclisi Yapay Zekâ Çalışma Komisyonu kurulmuştur.

Yapay zekânın tıpta kullanımı giderek kaçınılmaz hale gelmektedir. Ancak bu sistemlerin hekimliğin yerine tamamen geçmesi, yalnızca mesleksel beceri kazanımı olarak değil tıp etiği açısından da tartışmalı bir alandır. Başka bir deyişle tıp, yalnızca bir algoritmalar zinciri değildir; aynı zamanda etik ilişkiler bütünüdür. Bu doğrultuda tıbba yapay zekâ sistemlerinin girişiyle değişen ve dönüştürülmeye çalışılan etik değerlere yönelik durum tespiti çalışmalarının arttırılması, etik rehberler oluşturulması, Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı himayesinde tıpta yapay zekâ sistemlerinin kullanımında etik ilkeler taslağı oluşturulması, sağlık araştırmalarında yapay zekâ ve etik enstitüsü kurulması, yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinin her aşamasında etik uzmanlarının görevlendirilmesi önerilmektedir.