Nöbetçi Eczaneler
YZ Araçlarının Tıp Dünyasında Yaptığı Büyük Değişim
Yapay zeka araçları, insanların hem semptomlar hem de teşhisler hakkında tıbbi danışma alışkanlıklarını köklü bir şekilde değiştiriyor. Artık “Dr. Google” döneminden bahsetmek yeterli değil; şu anda, yeni bir çağ başlıyor: “Dr. ChatGPT” çağında. Tıp fakülteleri, doktorlar, hasta grupları ve sohbet botları, bu gelişmiş büyük dil modellerinin ne kadar doğru ve güvenilir olduğunu anlamaya ve bu araçları en etkili şekilde nasıl kullanabileceklerini araştırmaya başladı.
İşte burada, yapay zekanın potansiyeli ile insan uzmanlığının sınırlarını ölçen ciddi bir mücadele söz konusu. Bir yanda, birkaç çalışma yapay zekanın belirli koşullarda oldukça doğru tıbbi tavsiye ve teşhis sağlayabildiğini gösteriyor. Diğer yanda ise, bu araçlar insanların eline geçtiğinde doğruluk hızla düşüyor. İnsanlar, semptomlarını yeterince detaylı anlatmamaktan veya YZ’nin verdiği bilgileri göz ardı etmekten kaynaklanan hatalar yapabiliyorlar. Bir araştırmada, hekimlere çeşitli vakalar sunuluyor ve hastalık olasılıklarını tahmin etmeleri isteniyor. Bu değerlendirmeler, önce hastanın geçmişi ve semptomlarıyla başlıyor, ardından laboratuvar sonuçlarına geçiliyor. Bir grup, YZ yardımına erişirken, diğerleri klasik kaynaklara dayanıyor. Her iki grup da teşhis muhakemesinde benzer performans sergiliyor, ancak YZ destekli olanların ortalama tanısal muhakeme puanı %76 iken, sadece geleneksel kaynaklar kullananların puanı %74. İlginç olan şu ki, YZ tek başına test edildiğinde, bu oran %92 seviyesine çıkıyor—yani gerçekten de şaşırtıcı derecede yüksek bir doğruluk sağlıyor. Ancak, 2023 yılında yapılan araştırmalarda, bu sohbet botlarının henüz yeni olduğu ve doktorların bu araçlara alışkın olmaması nedeniyle doğruluğun tam anlamıyla sağlanamadığı görülüyor. Ayrıca, hekimler kendilerini hâlâ birincil bilgi kaynağı olarak görmeye devam ediyor. Kendileriyle aynı fikirde olduklarında kabul ediyor, farklı düşündüklerinde ise bu görüşleri göz ardı ediyorlar. YZ’nin yanlış yönlendirmelerine güvenmemek gibi eğilimler de mevcut. Bir başka çalışmada, 1.200’den fazla katılımcı yer alıyor ve yapay zekanın kendi başına teşhiste %95’e yakın doğruluk sağladığını ortaya koyuyor. Ancak, insanlar bu araçları kendi önyargılarına veya kendi düşüncelerini şekillendirmek için kullandıklarında, doğruluk oranı üçte bire düşüyor. Örneğin, ani ve şiddetli baş ağrısı ve boyun tutulması gibi ciddi semptomlar içeren bir senaryoda, doğru adım acil tıbbi yardım çağrısıdır. Ne yazık ki, bazı kullanıcılar, bu tür durumlarda YZ’yi yanıt almak veya sadece ağrı kesici almak için kullanıyor ve ciddi durumları göz ardı ediyorlar. Çalışma, YZ yanıtlarındaki temel farkın, verilen bilgilerden kaynaklandığını gösteriyor. Yanlış cevaplar, semptomların aniden başladığı ve kullanıcının bu durumu belirtmediği durumlarda ortaya çıkıyor. Güven ve Yanılgı: Yapay Zekanın Gücü ve Tehlikesi
Yapay zekanın en kritik sorunlarından biri, güvenilirliği ile ilgili. Bir internet araması, size çeşitli web siteleri ve kaynaklar önerir; ancak, YZ sohbet botları, net ve ikna edici ifadelerle yanıtlar sunuyor. Bu, bilgiyi daha yetkili ve güvenilir kılıyor gibi görünse de, aslında çoğu zaman yanlış bilgiyi de güvenilir gösteriyor. Doğru bilgi olsa bile, YZ cevaplarını kendine güvenerek sunuyor ve bu da kullanıcıların bu yanıtlara güvenmesini kolaylaştırıyor. Bir internet araması, çeşitli kaynaklar ve bağlantılar sunarken, YZ, cevaplarını yapılandırılmış bir metin şeklinde veriyor ve bu da onu daha etkileyici kılıyor. Ayrıca, bu yanıtlar çoğu zaman, hekimlerin deneyimle kazandığı bilgilerin yerine geçemiyor. Mesela, tüplerle aşılama veya embriyo transferi gibi özel durumlarda, sadece sayısal oranlara dayanmak, hastanın durumu ve geçmişteki tedavilerin detaylarını göz ardı etmek anlamına gelir. Bu nedenle, YZ’nin sağladığı bilgiler, gerçek klinik kararlar için yeterli değil; ancak, karar verme sürecini desteklemek için oldukça kullanışlı olabilir.
Gelişen Teknoloji ve Tıp Eğitimi
Bu gelişmeler ışığında, yapay zekanın tıp eğitimi ve klinik pratiğe entegrasyonu kaçınılmaz hale geliyor. Bu araçların geliştirilmesi ve kullanımı konusunda endişeleri gidermek adına, önde gelen teknoloji şirketleri çeşitli projeler yürütüyor. OpenAI, son dönemde tanı ve teşhis alanında önemli bir adım attı ve HealthBench adlı özel sistemini duyurdu. Bu sistem, 60 ülkeden 260’ı aşkın hekimin katkılarıyla oluşturuldu ve 5.000’e yakın sağlık konuşmasını içeren verilerle eğitildi. Bu sayede, yapay zekanın, zamanla, uzman doktorlardan bile daha iyi performans gösterebildiği ortaya konuyor. OpenAI’nin iddiasına göre, GPT-4.1 gibi en yeni modeller, zamanla uzman seviyesine ulaşmış durumda. Ancak, uzmanlar ve eğitimciler, bu araçların kullanımını sadece bir destek olarak görmenin ötesine geçip, yeni nesil doktorların bu teknolojiyi nasıl en iyi şekilde kullanacaklarını öğrenmeleri gerektiğinin altını çiziyor. Harvard Tıp Fakültesi’nin tıp eğitimi dekanı Bernard S. Chang, bu konuda oldukça iddialı: “Geleceğin doktorları, bu güçlü araçları nasıl kullanacaklarını ve hastalarını nasıl yönlendireceklerini öğrenmek zorunda. Üniversiteler, bu teknolojilerin eğitim programlarına entegre edilmesi konusunda öncü olmalı.” Bu durum, 20 yıl önce internetin tıbbi bilgiye erişimi nasıl dönüştürdüğünü hatırlatıyor. Hastalar artık doktora gelmeden önce, internette araştırma yapıyor ve bu da doktorların bilgi seviyesini yüksek tutmasını gerektiriyor. Chang, “Artık Google kullanan doktorlar, hastalarını daha iyi yönlendirebiliyor ve bu da tıbbi hizmet kalitesini artırıyor” diyor.