Yapay zeka, sağlık alanında teşhis ve risk değerlendirmesi gibi kritik görevlerde kullanılmaya başlanmıştır. Son yıllarda yapılan araştırmalar, bu sistemlerin bazı alanlarda başarılı sonuçlar vermesine rağmen, tek başına hastalık teşhisi için yeterli olmadığını ve uzman hekim değerlendirmesinin önemini koruduğunu ortaya koymaktadır.
Yapay zeka ve tıbbi görüntüleme
Yapay zeka, tıbbi görüntüleri analiz etmekten hastalık risklerini değerlendirmeye kadar geniş bir yelpazede doktorlara yardımcı olabilmektedir. Özellikle röntgen, tomografi, MR ve patoloji görüntülerinin incelenmesi gibi alanlarda, yapay zeka sistemleri büyük miktardaki tıbbi veriyi hızlı bir şekilde analiz edebilme kapasitesine sahiptir.
ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından yayımlanan listelerde, yapay zeka kullanan ve tıbbi kullanım için yetkilendirilmiş birçok cihaz bulunmaktadır. Ancak, “yapay zeka hastalık teşhisinde doktorlardan daha iyi” şeklindeki genellemeler, mevcut bilimsel verilerle desteklenmemektedir.
Yapay zekanın avantajları ve sınırlamaları
Yapay zekanın özellikle tıbbi görüntülerin değerlendirilmesi gibi belirli görevlerde önemli avantajları bulunmaktadır. Sistemler, insan gözünün kaçırabileceği küçük örüntüleri veya çok sayıda görüntü içerisindeki benzerlikleri tespit edebilmek için eğitilebilmektedir. FDA, yapay zekanın erken hastalık tespiti, tanı doğruluğunun artırılması ve hastalığın ilerleyişine ilişkin örüntülerin belirlenmesi gibi alanlarda kullanılabileceğini belirtmektedir.
Ancak, yapay zeka sistemleri yalnızca yanlış sonuç üretme riski taşımamakta, aynı zamanda bazen kendinden emin görünen ancak gerçeğe dayanmayan bilgiler de üretebilmektedir. Bu durum, özellikle genel amaçlı sohbet robotlarında kritik bilgilerin eksik olduğu durumlarda hata ihtimalini artırmaktadır.
Üretken yapay zeka ve performans değerlendirmesi
2025 yılında npj Digital Medicine dergisinde yayımlanan bir sistematik inceleme, üretken yapay zeka modellerinin genel tanısal doğruluğunu %52.1 olarak hesaplamıştır. Çalışmalarda, yapay zeka ile hekimler arasında genel olarak anlamlı bir fark bulunmamakla birlikte, uzman hekimlerle karşılaştırıldığında yapay zeka modellerinin daha düşük performans gösterdiği gözlemlenmiştir.
Bu sonuç, yapay zeka sistemlerinin bazı tıbbi sorularda başarılı olabileceğini, ancak her hastalıkta veya her hastada doğru teşhis koyabileceği anlamına gelmediğini göstermektedir. Bir modelin başarısı, hangi veriyle eğitildiğine ve hangi hasta grubunda test edildiğine bağlı olarak değişkenlik göstermektedir.
