Osman HAYRAN
Eskişehir Türk Dünyası Uygulama ve Araştırma Merkezi Halk Sağlığı Dergisi - 2026;11(1):104-110
Tıbbi uygulamalar ile araştırmalarda yapay zekadan (YZ) ve büyük veriden yararlanma konusunda her kesimde yarışa dönüşmüş bir acelecilik ve telaş gözlenmektedir. Ne var ki bu uygulamaların yararları yanında şimdiden ortaya çıkan sorunlu yanları ve ortaya çıkma olasılığı yüksek olan sakıncaları bulunmaktadır. YZ sorunlara insandan, profesyonellerden daha hızlı çözüm bulmakta, karmaşık işleri kolaylaştırmaktadır. Ancak bunu yaparken nasıl yaptığı, tercihlerinin gerekçeleri, alternatif seçenekler, durum değerlendirmeleri tüm ayrıntıları ile bilinemediği için bir tür kara-kutu uygulaması söz konusu olmaktadır. Bu da insan odaklı ve kanıta dayalı tıp uygulamalarına ters düşen bir durumdur. Abartılan ve yanlış kullanılan bir diğer konu da araştırma amacıyla büyük veriden yararlanma konusudur. Örnek büyüklüğü açısından büyük verinin temsil gücünün çok yüksek olabileceği düşünülse de bu doğru değildir. Öte yandan büyük veri analizi sonucu saptanan istatistiksel ilişkileri (korelasyonları) nedensel ilişkiler şeklinde değerlendirmek, kullanmak da mümkün değildir. Sağlık ve hastalıklarla ilgili durumların neredeyse tamamı çok değişkenli, birbiri ile doğrudan ya da dolaylı şekilde bağlantısı olan karmaşık ilişkilerin sonucu ortaya çıkmaktadır. YZ'nın temelini oluşturan büyük dil modelleri (LLM'ler) insanlar tarafından üretilen verilerle eğitildiğinden, bu modellerin mevcut sağlık hizmetlerindeki ayrımcılığı arttırarak sürdürme olasılığı bulunmaktadır. Eğitim verilerindeki çeşitli yanlılıklardan kaynaklanan ve algoritmik yanlılık olarak bilinen bu ayrımcılık belirli toplum gruplarının yeterince temsil edilmemesi ile daha da derinleşebilmektedir. Bu durumun hizmet sunumu ve kalitesinde eşitsizliklere yol açması kaçınılmazdır. Başka bir deyişle bir tür arama motoru olan YZ ile dijital atık çöplüğü niteliğindeki büyük veriden mucizeler beklememek, yüzyılların emeği ile oluşmuş bilimsel yöntemlerden ödün vermemek gerekir.
