Sağlıkta Yapay Zekâ: Verilerde Kimler Eksik?

İki insanın aynı şikâyetle bir sağlık kuruluşuna başvurduğunu düşünelim. Yaşları farklı, yaşadıkları şehirler farklı, belki de benzer belirtileri farklı şekillerde tarif ediyorlar. Her ikisinin sağlık verileri de yapay zekâ destekli bir sistem tarafından değerlendiriliyor.

Peki, sistem her ikisini de aynı doğrulukla değerlendirebilir mi?

Son dönemde sağlık teknolojileri üzerine yapılan tartışmalarda beni en çok düşündüren sorulardan biri bu. Çünkü yapay zekânın neler yapabildiğini konuşurken, bazen öğrendiklerinin nereden geldiğini gözden kaçırıyoruz.

Yapay zekâ sistemleri büyük miktarda veriden öğreniyor. Ancak bu verilerin toplumun her kesimini yeterince temsil etmemesi, ortaya çıkan sonuçların da herkeste aynı güvenilirlikte olmamasına yol açabiliyor.

Örneğin belirli yaş gruplarından elde edilen bilgilerle geliştirilen bir sistemin, ileri yaştaki bireylerde de aynı başarıyı göstermesi garanti değil. Benzer şekilde, cilt hastalıklarını değerlendiren bir uygulamanın farklı cilt tonlarında nasıl performans gösterdiği de önem taşıyor.

Bunlar yalnızca yazılım geliştiricilerinin üzerinde düşünmesi gereken teknik ayrıntılar değil. Sonuçta değerlendirdiğimiz şey bir alışveriş tercihi veya sosyal medya alışkanlığı değil, insan sağlığı.

Geçtiğimiz günlerde Dünya Sağlık Örgütü Avrupa Bölgesi'ndeki 53 ülkenin sağlıkta yapay zekâya yönelik 2026–2033 yol haritasını kabul etmesi de bu açıdan önemli bir gelişme. Yol haritasında veri kalitesi, dijital altyapı ve uygulamaların gerçek yaşam koşullarında değerlendirilmesi öne çıkıyor.

Aslında bu yaklaşım bize önemli bir şey söylüyor: Bir sağlık teknolojisinin başarılı olması için yalnızca laboratuvar ortamında iyi sonuç vermesi yeterli değil. Farklı toplumlarda, farklı hasta gruplarında ve gerçek sağlık hizmeti koşullarında da güvenilir olması gerekiyor.

Üstelik bu mesele yalnızca ülkeler arasındaki farklılıklardan ibaret değil.

Kadınlar ve erkekler, çocuklar ve yaşlılar, kronik hastalığı bulunan bireyler ya da daha az görülen hastalıklarla yaşayan insanlar aynı veri havuzunda yeterince temsil edilmeyebilir. Böyle bir durumda teknoloji mevcut sağlık eşitsizliklerini azaltmak yerine istemeden yeniden üretebilir.

Bana kalırsa sağlıkta yapay zekânın önümüzdeki yıllardaki en önemli tartışmalarından biri, hangi sistemin daha hızlı çalıştığından çok, hangi sistemin farklı insan gruplarında ne kadar doğru sonuç verdiği olacak.

Türkiye açısından da bu konu üzerinde düşünmeye değer. Farklı bölgelerde yaşayan, farklı yaş gruplarından ve sağlık geçmişlerinden gelen milyonlarca insanın ihtiyaçlarını dikkate alan teknolojiler geliştirmek önemli bir fırsat. Yerel sağlık verileriyle yapılan araştırmalar, farklı hasta gruplarını kapsayan çalışmalar ve bağımsız performans değerlendirmeleri bu sürecin değerli parçaları olabilir.

Elbette hiçbir teknolojiden her koşulda kusursuz sonuç bekleyemeyiz. Tıp biliminin kendisi de sürekli gelişen, yeni bilgilerle değişen bir alan. Ancak bir sistemin hangi koşullarda iyi çalıştığını ve nerelerde sınırlı kaldığını bilmek, onu geliştirebilmenin ilk adımı.

Bugün yapay zekâ ile ilgili haberlerde çoğunlukla yeni başarıları görüyoruz. Daha hızlı analizler, daha güçlü modeller, daha kapsamlı uygulamalar... Bunların her biri heyecan verici gelişmeler.

Fakat ben artık bu haberleri okurken başka bir sorunun da yanıtını merak ediyorum: Bu başarıdan kimler yararlanabiliyor?

Çünkü sağlıkta gerçekten değerli bir yenilik, yalnızca en yaygın hasta profilinde başarılı olan değil, farklı ihtiyaçları da hesaba katabilen yeniliktir.

Belki de sağlıkta yapay zekâ için sormamız gereken yeni soru, ne kadar çok şey bildiği değil, henüz kimler hakkında yeterince şey bilmediğidir.v