Yapay zeka hastalık teşhis edebilir mi? Ne kadar güvenilir?

 

Yapay zeka, tıbbi görüntüleri analiz etmekten hastalık risklerini değerlendirmeye kadar birçok alanda doktorlara yardımcı olabiliyor. Ancak araştırmalar, özellikle üretken yapay zekanın tek başına güvenilir bir “doktor” olarak görülmemesi gerektiğini gösteriyor. Uzman hekim değerlendirmesinin yerini almak yerine karar destek aracı olarak kullanılması öne çıkıyor.

Yapay zeka sağlık alanında da hızla yaygınlaşıyor. Röntgen, tomografi, MR ve patoloji görüntülerinin incelenmesinden bazı hastalıkların erken belirtilerinin yakalanmasına kadar farklı görevlerde kullanılan sistemler, çok büyük miktardaki tıbbi veriyi kısa sürede analiz edebiliyor. ABD Gıda ve İlaç Dairesi’nin (FDA) yayımladığı listede de yapay zekâ kullanan ve tıbbi kullanım için yetkilendirilmiş çok sayıda cihaz bulunuyor.

Ancak “yapay zeka hastalık teşhisinde doktorlardan daha iyi” şeklindeki genelleme, mevcut bilimsel verilerle desteklenmiyor.

Bazı alanlarda güçlü sonuçlar veriyor

Yapay zekanın özellikle tıbbi görüntülerin değerlendirilmesi gibi belirli ve tanımlı görevlerde önemli avantajları bulunuyor. Sistemler, insan gözünün kaçırabileceği küçük örüntüleri veya çok sayıda görüntü içerisindeki benzerlikleri tespit etmek üzere eğitilebiliyor.

FDA da yapay zekanın erken hastalık tespiti, tanı doğruluğunun artırılması, risk değerlendirmesi ve hastalığın ilerleyişine ilişkin örüntülerin belirlenmesi gibi alanlarda kullanılabileceğini belirtiyor.

Bu nedenle günümüzde yapay zekanın en önemli rolü, çoğu durumda doktorun yerine geçmekten çok doktorun kararını desteklemek olarak değerlendiriliyor.

Üretken yapay zekâda tablo daha karmaşık

2025'te npj Digital Medicine dergisinde yayımlanan sistematik inceleme ve meta-analiz, 83 araştırmayı değerlendirdi. Çalışmalarda üretken yapay zeka modellerinin genel tanısal doğruluğu yüzde 52.1 olarak hesaplandı. Yapay zeka ile hekimler arasında genel olarak anlamlı bir fark bulunmazken, uzman hekimlerle karşılaştırıldığında yapay zekâ modelleri anlamlı biçimde daha kötü performans gösterdi.

Bu sonuç önemli bir ayrımı ortaya koyuyor. Bir yapay zeka sistemi bazı tıbbi sorularda oldukça başarılı olabilir ancak bu, her hastalıkta veya her hastada doğru teşhis koyabileceği anlamına gelmiyor.

Yanlış bilgi verme riski var

Yapay zeka sistemleri yalnızca yanlış sonuç üretme riski taşımıyor; bazen kendinden emin görünen ancak gerçeğe dayanmayan bilgiler de üretebiliyor. Özellikle genel amaçlı sohbet robotlarında hastanın yaşı, geçmiş hastalıkları, kullandığı ilaçlar, fizik muayene bulguları ve laboratuvar sonuçları gibi kritik bilgiler eksik olduğunda hata ihtimali daha da önem kazanıyor.

Ayrıca bir modelin başarısı, hangi veriyle eğitildiğine ve hangi hasta grubunda test edildiğine bağlı. Bir hastanede veya belirli bir toplumda yüksek doğruluk gösteren sistem, farklı yaş, etnik köken, hastalık sıklığı ya da görüntüleme cihazlarının kullanıldığı başka bir ortamda aynı performansı göstermeyebilir.

Bu nedenle FDA, yapay zeka destekli tıbbi sistemlerin güvenlik ve etkinliğinin kullanım amacına göre değerlendirilmesini ve klinik doğrulama süreçlerinin önemini vurguluyor.