Özet

Yapay zekâ (YZ), özellikle makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) yöntemleri ile tıbbi araştırmalarda veri analizi süreçlerinde devrim yaratmaktadır. Büyük ölçekli klinik veriler, genomik bilgiler, görüntüleme sonuçları ve hasta kayıtları YZ algoritmaları ile işlenerek tanı, tedavi planlaması ve ilaç geliştirme süreçlerinde daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilmektedir. Bu çalışma, tıbbi araştırmalarda YZ kullanımını, veri analizi yöntemlerini, avantajlarını ve sınırlılıklarını akademik bakış açısıyla incelemektedir.

1. Giriş

Tıp bilimi, son yıllarda teknolojik ilerlemelerin etkisiyle dönüşüm sürecine girmiştir. Bu dönüşümün en önemli bileşenlerinden biri, büyük veri (big data) analitiği ve yapay zekâ (YZ) uygulamalarıdır. Günümüzde sağlık alanında üretilen verinin hacmi, çeşitliliği ve güncellenme hızı, klasik istatistiksel yöntemlerle anlamlı sonuçlara ulaşmayı zorlaştırmaktadır. Elektronik sağlık kayıtları (Electronic Health Records – EHR), genomik dizileme teknolojileri, biyoinformatik veriler, medikal görüntüleme sistemleri (MR, BT, PET, ultrason), giyilebilir cihazlardan elde edilen sensör verileri ve çok merkezli klinik denemeler, araştırmacıların karşısına yüksek hacimli ve karmaşık veri setleri çıkarmaktadır. Bu çok boyutlu veri setlerinin manuel yöntemlerle analiz edilmesi neredeyse imkânsız hale gelmiştir.

Yapay zekâ algoritmaları, özellikle makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) tabanlı modeller, bu tür karmaşık verilerin işlenmesinde önemli avantajlar sunmaktadır. Örneğin, radyoloji alanında tümörlerin erken teşhisi, genetik düzeyde hastalık risklerinin belirlenmesi, farmakolojik araştırmalarda ilaç etkileşimlerinin modellenmesi ve klinik kararlarda hekimlere destek sağlanması, YZ’nin tıpta sunduğu başlıca katkılar arasında yer almaktadır. Ayrıca, doğal dil işleme (NLP) yöntemleri sayesinde hasta öyküleri, klinik notlar ve literatür taramaları gibi metin tabanlı verilerden anlamlı bilgi çıkarımı yapılabilmektedir.

YZ’nin tıbbi araştırmalara entegrasyonu yalnızca veri analizi boyutunda değil, aynı zamanda bilimsel bilginin üretim hızında da devrimsel bir etki yaratmaktadır. Geleneksel yöntemlerle yıllar süren hipotez geliştirme, modelleme ve doğrulama süreçleri, YZ algoritmaları ile haftalar hatta günler içinde tamamlanabilir hale gelmektedir. Bununla birlikte, yapay zekâ kullanımının beraberinde getirdiği veri gizliliği, etik sorumluluklar, algoritmik şeffaflık ve yasal düzenlemeler gibi tartışmalar da önemini korumaktadır.

Sonuç olarak, tıp alanındaki araştırmalar giderek veri odaklı bir paradigma değişimine uğramakta ve yapay zekâ, bu değişimin merkezinde yer almaktadır. YZ destekli veri analizi yöntemleri, hem temel bilimsel araştırmalarda hem de klinik uygulamalarda daha doğru, hızlı ve güvenilir sonuçlar elde edilmesine katkı sağlamaktadır. Bu nedenle, tıbbi araştırmalarda yapay zekâ kullanımını ve veri analizi yöntemlerini sistematik olarak incelemek, geleceğin sağlık ekosistemini anlamak açısından kritik öneme sahiptir.

2. Literatür Taraması

Son on yılda yapay zekâ (YZ), tıp alanında araştırma yöntemlerini ve klinik uygulamaları köklü biçimde dönüştürmüştür. Makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme (DL) ve doğal dil işleme (NLP) gibi alt alanlar, büyük ölçekli biyomedikal verilerin analizinde araştırmacılara yeni fırsatlar sunmaktadır. Literatürde bu konu üzerine artan sayıda çalışma bulunmakta ve yapay zekânın farklı tıbbi alanlardaki kullanımı çeşitli boyutlarıyla ele alınmaktadır.

2.1. Medikal Görüntü Analizi

Tıbbi görüntüleme, YZ’nin en hızlı geliştiği alanlardan biridir. Radyoloji, patoloji ve dermatoloji gibi görüntüye dayalı disiplinlerde derin öğrenme tabanlı konvolüsyonel sinir ağları (CNN), hastalıkların erken teşhisi için önemli araçlar haline gelmiştir. Esteva ve arkadaşlarının (2017) çalışmasında, CNN tabanlı bir modelin cilt kanseri tanısında dermatologlarla kıyaslanabilir doğruluk oranına ulaştığı gösterilmiştir. Benzer şekilde Rajpurkar et al. (2018), göğüs röntgenlerinde pnömoni tespitinde YZ algoritmalarının uzman hekimlerle benzer hassasiyet ve özgüllük seviyelerine erişebildiğini rapor etmiştir.

Histopatoloji alanında da derin öğrenme teknikleri, kanser hücrelerinin otomatik sınıflandırılmasında kullanılmaktadır. Litjens ve ark. (2017) tarafından yapılan derleme, YZ tabanlı görüntü analiz yöntemlerinin patoloji slaytlarında insan gözünün ayırt edemediği mikroskobik farklılıkları tespit edebildiğini göstermiştir. Bu gelişmeler, erken tanının yanı sıra kişiselleştirilmiş tedavi planlaması açısından da kritik değer taşımaktadır.

2.2. Genomik Araştırmalar ve Biyoinformatik

Genomik verilerin artan hacmi, klasik analiz yöntemleriyle yorumlanamayacak düzeye ulaşmıştır. Bu bağlamda YZ, genetik varyasyonların ve biyobelirteçlerin hastalıklarla ilişkilendirilmesinde yoğun olarak kullanılmaktadır. Örneğin, DeepVariant isimli Google tarafından geliştirilen bir derin öğrenme aracı, DNA dizileme verilerinden yüksek doğruluk oranıyla genetik varyant tespit edebilmektedir.

Genetik araştırmalarda kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları, kanser alt tiplerinin belirlenmesinde, farmakogenomik çalışmalarla ilaç yanıtlarının tahmin edilmesinde ve nadir hastalıkların genetik temellerinin ortaya çıkarılmasında önemli rol oynamaktadır. Eraslan ve arkadaşları (2019), derin öğrenme tabanlı modellerin tek hücreli RNA dizileme (scRNA-seq) verilerinde hücre tiplerinin sınıflandırılmasında klasik yöntemlere göre üstün performans sergilediğini bildirmiştir.

2.3. Klinik Karar Destek Sistemleri (Clinical Decision Support Systems, CDSS)

Elektronik sağlık kayıtlarının (EHR) yaygınlaşması, klinik karar destek sistemlerinin gelişimini hızlandırmıştır. Bu sistemler, hastalık prognozunu tahmin etmek, komplikasyon risklerini belirlemek ve hasta yönetimini optimize etmek amacıyla YZ’den yararlanmaktadır.

Rajkomar ve arkadaşları (2018), derin öğrenme modellerini kullanarak EHR verilerinden hasta mortalitesi, yeniden yatış ihtimali ve hastane kalış süresini yüksek doğrulukla öngörebilen bir sistem geliştirmiştir. Benzer şekilde, Johnson et al. (2016) tarafından geliştirilen MIMIC-III veri tabanı, yoğun bakım ünitelerindeki büyük ölçekli hasta verilerinin analizine olanak tanıyarak birçok YZ tabanlı klinik karar destek modelinin geliştirilmesine zemin hazırlamıştır.

CDSS’ler, yalnızca öngörü modelleri geliştirmekle kalmayıp aynı zamanda klinisyenlerin karar alma süreçlerini destekleyerek hata oranlarını azaltmakta ve sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmaktadır. Ancak literatürde bu sistemlerin yaygın kullanımında veri güvenliği, algoritmik şeffaflık ve yasal düzenlemelerle ilgili sorunların devam ettiği de vurgulanmaktadır.

2.4. İlaç Geliştirme ve Farmakoloji

İlaç keşfi ve geliştirme süreçleri, genellikle yüksek maliyetli ve uzun süreli araştırma faaliyetlerini gerektirmektedir. YZ, bu süreci hızlandırmak ve maliyetleri düşürmek için kullanılmaktadır. Moleküler etkileşimlerin modellenmesi, ilaç-hedef ilişkilerinin tahmini ve klinik deneme verilerinin analizi, YZ’nin ilaç geliştirmedeki temel katkıları arasındadır.

Örneğin, Zhavoronkov et al. (2019), generatif adversarial ağlar (GAN) ve pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini kullanarak yeni potansiyel ilaç adaylarını yalnızca 46 günde tasarlayıp doğrulamıştır. Bu, geleneksel yöntemlerle yıllar süren bir sürecin çok daha kısa sürede gerçekleştirilebileceğini göstermektedir.

Ayrıca, mevcut ilaçların yeni kullanım alanlarının (drug repurposing) belirlenmesinde de YZ önemli bir rol oynamaktadır. COVID-19 pandemisi sürecinde, YZ algoritmaları kullanılarak mevcut antiviral ilaçların SARS-CoV-2’ye karşı potansiyel etkinlikleri hızla değerlendirilmiştir. Bu durum, küresel sağlık krizlerinde YZ’nin stratejik önemini ortaya koymaktadır.

2.5. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Klinik Metin Analizi

Tıp literatürü, hasta notları ve klinik raporlar büyük ölçüde metin tabanlıdır. NLP, bu metinlerin otomatik olarak analiz edilmesini ve anlamlandırılmasını sağlamaktadır. Şahin ve ark. (2021) tarafından yapılan bir çalışmada, Türkçe klinik notlar üzerinde geliştirilen NLP modelleri ile hasta teşhisleri ve tedavi süreçlerine ilişkin çıkarımlar elde edilmiştir.

ABD’de geliştirilen ClinicalBERT gibi büyük dil modelleri, EHR verilerinde metin tabanlı analizlerde kullanılmakta ve klinik öngörülerin doğruluğunu artırmaktadır. NLP tabanlı sistemler, literatür taramalarında yeni hipotezlerin geliştirilmesine, hasta öykülerinin özetlenmesine ve advers ilaç reaksiyonlarının tespitine katkıda bulunmaktadır.

2.6. Literatürde Belirtilen Zorluklar ve Boşluklar

Her ne kadar literatürde YZ’nin tıpta kullanımına dair olumlu bulgular rapor edilse de çeşitli sınırlılıklar da dikkat çekmektedir. Bunlar arasında:

Veri gizliliği: Hasta mahremiyetinin korunması, regülasyonlara uyum (HIPAA, GDPR).
Algoritmik önyargı: Eğitim verisindeki dengesizlikler nedeniyle hatalı sonuç üretme riski.
Şeffaflık sorunu: “Kara kutu” niteliğindeki derin öğrenme modellerinin klinisyenler tarafından yorumlanabilirliği.
Standardizasyon eksikliği: Farklı kurumlar arası veri paylaşımının sınırlı olması.

Bu zorluklar, YZ tabanlı sistemlerin klinik pratiğe entegrasyonunu yavaşlatmakta ve araştırmaların geniş ölçekte uygulanabilirliğini sınırlamaktadır.

2.7. Genel Değerlendirme

Literatürdeki bulgular, YZ’nin medikal görüntü analizinden genomik araştırmalara, klinik karar destek sistemlerinden ilaç geliştirmeye kadar çok geniş bir yelpazede etkili olduğunu göstermektedir. Ancak, bu teknolojilerin tam potansiyeline ulaşabilmesi için metodolojik, etik ve yasal düzenlemelere ihtiyaç duyulduğu da vurgulanmaktadır.

3. Veri Analizi Yöntemleri

Yapay zekâ tabanlı veri analizi, tıbbi araştırmalarda büyük ve karmaşık veri setlerinden anlamlı bilgi çıkarılmasını mümkün kılmaktadır. Özellikle elektronik sağlık kayıtları, genetik dizilim verileri, biyosensör çıktıları ve medikal görüntüler gibi yüksek hacimli verilerin etkin analizi, uygun algoritma ve yöntemlerin seçimini gerektirir. Bu bağlamda, makine öğrenmesi (ML), derin öğrenme (DL), doğal dil işleme (NLP) ve veri ön işleme teknikleri, literatürde en sık kullanılan yöntemler olarak öne çıkmaktadır.

3.1. Makine Öğrenmesi (ML)

Makine öğrenmesi, sistemlerin geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki sonuçları tahmin etmesini sağlayan bir yapay zekâ alt alanıdır. Tıbbi araştırmalarda özellikle sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmaları ön plana çıkmaktadır.

Sınıflandırma Algoritmaları: Hastalıkların varlığını/ yokluğunu belirlemek amacıyla kullanılır. Örneğin, Destek Vektör Makineleri (SVM) kanserli ve sağlıklı hücre örneklerini ayırt etmede yaygın şekilde uygulanmaktadır. Random Forest ve XGBoost gibi topluluk (ensemble) yöntemleri ise yüksek boyutlu biyoinformatik verilerde güçlü performans göstermektedir.
Regresyon Algoritmaları: Sürekli değerlerin tahmin edilmesinde kullanılır. Örneğin, kronik hastalıklarda (diyabet, hipertansiyon) komplikasyon gelişme olasılığının veya hastanede kalış süresinin öngörülmesinde lojistik regresyon ve gradient boosting yöntemleri etkili olmuştur.
Kümeleme Algoritmaları: Hastaların genetik profillerine göre alt gruplara ayrılması veya benzer semptomatik örüntülerin tespiti amacıyla kullanılır. K-means ve Hiyerarşik Kümeleme yöntemleri, nadir hastalıkların alt tiplerini belirlemede önemli katkılar sunmaktadır.

Makine öğrenmesi, görece daha açıklanabilir (interpretable) modeller sunması sayesinde klinisyenler tarafından yorumlanabilirliğe de olanak tanımaktadır.

3.2. Derin Öğrenme (DL)

Derin öğrenme, özellikle çok katmanlı yapay sinir ağlarına dayalı yöntemleri kapsar ve büyük hacimli, karmaşık veri setlerinde yüksek doğruluk oranları sunar.

Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Medikal görüntü analizinde (MR, BT, PET, ultrason) tümör tespiti, lezyon sınıflandırması ve organ segmentasyonu için yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, akciğer kanserinin erken teşhisinde CNN tabanlı modeller, radyologlarla karşılaştırılabilir performans göstermiştir.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve LSTM: Zaman serisi verilerinin analizinde kullanılır. Yoğun bakım ünitelerinden elde edilen sürekli vital bulguların incelenmesi, EKG verilerinden aritmi tespiti gibi alanlarda etkin sonuçlar sunmaktadır. LSTM mimarileri, uzun dönemli bağımlılıkların modellenmesinde özellikle başarılıdır.
Transformer Tabanlı Modeller: Son dönemde biyomedikal araştırmalarda büyük ivme kazanmıştır. BioBERT, ClinicalBERT ve Med-BERT gibi modeller, klinik metinlerin işlenmesinde ve literatür taramalarında kullanılmaktadır. Ayrıca, protein katlanma problemlerinde AlphaFold gibi transformer tabanlı sistemler, yapısal biyoloji alanında çığır açıcı sonuçlar üretmiştir.

Derin öğrenme modelleri, yüksek doğruluk ve genelleme kabiliyeti sağlamalarına rağmen, “kara kutu” yapıları nedeniyle yorumlanabilirlik açısından halen tartışmalıdır. Bu nedenle, XAI (Explainable AI) yaklaşımları da giderek önem kazanmaktadır.

3.3. Doğal Dil İşleme (NLP)

Tıbbi verilerin önemli bir kısmı metin tabanlıdır: hasta öyküleri, klinik notlar, laboratuvar raporları ve bilimsel yayınlar. NLP, bu tür verilerin otomatik olarak işlenmesini sağlar.

Metin Madenciliği: Klinik raporlardan hastalık kodlarının çıkarılması, advers ilaç reaksiyonlarının belirlenmesi.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Hasta notlarında ilaç isimleri, tanılar ve semptomların otomatik etiketlenmesi.
Doküman Özetleme: Literatür taramalarında ilgili bilgilerin hızlı çıkarımı.
Büyük Dil Modelleri (LLM): Özellikle GPT-4, MedPaLM gibi modeller, klinik sorulara yanıt üretme ve tıbbi bilgiyi organize etmede kullanılmaktadır.

NLP, tıp alanında bilgiye erişim hızını artırarak araştırmacıların hipotez geliştirme süreçlerini desteklemektedir.

3.4. Veri Ön İşleme ve Özellik Mühendisliği

YZ algoritmalarının başarısı büyük ölçüde verilerin kalitesine bağlıdır. Bu nedenle veri ön işleme adımları kritik öneme sahiptir:

Eksik Verilerin Tamamlanması: Medikal araştırmalarda sık rastlanan eksik laboratuvar sonuçları, istatistiksel imputasyon veya model tabanlı yöntemlerle doldurulmaktadır.
Gürültü Azaltma: Sensör verilerinde veya görüntülerde bulunan hatalı verilerin filtrelenmesi.
Boyut İndirgeme: Yüksek boyutlu genomik verilerde PCA (Principal Component Analysis), t-SNE ve UMAP gibi yöntemler, anlamlı örüntülerin keşfedilmesini sağlar.
Özellik Seçimi: En anlamlı değişkenlerin belirlenmesi, modelin hem doğruluğunu artırır hem de aşırı öğrenmeyi (overfitting) azaltır.

Veri ön işleme ve özellik mühendisliği, özellikle klinik uygulamalarda modelin güvenilirliğini ve açıklanabilirliğini artıran temel aşamalardır.

3.5. Yöntemlerin Tıbbi Araştırmalara Katkısı

Bu yöntemler, birlikte ele alındığında tıbbi araştırmalarda:

Erken teşhis (ör. kanser, kardiyovasküler hastalıklar).
Kişiselleştirilmiş tedavi planlaması (farmakogenomik analizler).
Klinik risk öngörüleri (yeniden yatış, komplikasyon riski).
Yeni biyobelirteç keşfi (genetik ve proteomik analizler).
İlaç geliştirme süreçlerinin hızlandırılması gibi çıktılar sağlamaktadır.

4. Bulgular

Yapay zekâ tabanlı sistemlerin tıbbi araştırmalara entegrasyonu, hem deneysel hem de klinik düzeyde önemli kazanımlar sağlamaktadır. Literatürde farklı alanlarda yürütülen çalışmalar, YZ’nin doğruluk, hız, maliyet etkinliği ve klinik fayda açısından güçlü bulgular ortaya koyduğunu göstermektedir. Bu bölümde, tıbbi araştırmalarda elde edilen başlıca bulgular ayrıntılı biçimde ele alınmaktadır.

4.1. Tanı Doğruluğunda Artış

YZ tabanlı sistemlerin en önemli katkılarından biri, tanı doğruluğunu artırmasıdır. Özellikle görüntü analizi tabanlı çalışmalarda doğruluk oranlarının %90’ın üzerine çıktığı rapor edilmektedir.

Esteva et al. (2017), CNN tabanlı bir modelin cilt kanseri teşhisinde dermatologlarla benzer doğruluk oranlarına ulaştığını göstermiştir. Modelin doğruluk oranı %91 iken, uzman dermatologların performansı %92 seviyesinde bulunmuştur.
Rajpurkar et al. (2018), göğüs röntgenlerinde pnömoni tespiti için geliştirdikleri “CheXNet” modelinin uzman radyologlardan daha yüksek F1-skoruna sahip olduğunu bildirmiştir.
Litjens ve ark. (2017), histopatolojik görüntü analizinde derin öğrenme yöntemlerinin kanserli hücrelerin otomatik sınıflandırılmasında insan performansına yaklaşan sonuçlar verdiğini göstermiştir.

Bu bulgular, YZ’nin özellikle radyoloji, patoloji ve dermatoloji gibi alanlarda klinik karar süreçlerini destekleyebileceğini ortaya koymaktadır.

4.2. Erken Teşhis ve Prognoz

YZ’nin bir diğer önemli katkısı, hastalıkların erken evrelerinde tespit edilmesine olanak sağlamasıdır. Bu, özellikle kanser, kardiyovasküler hastalıklar ve nörodejeneratif bozukluklar gibi erken tanının kritik olduğu durumlarda değer taşımaktadır.

Breast cancer taramalarında kullanılan DL tabanlı modeller, mamografi görüntülerinde küçük lezyonları insan gözünün göremediği aşamada tespit edebilmektedir.
Alzheimer hastalığı üzerine yapılan bir çalışmada Suk et al. (2016), MRI görüntüleri üzerinden YZ algoritmalarının erken evre Alzheimer’ı %89 doğrulukla tespit edebildiğini bildirmiştir.
Kardiyovasküler hastalıkların prognoz tahmininde ML algoritmaları, hasta risk profillerini çıkararak komplikasyonları önceden öngörebilmektedir. Örneğin, XGBoost tabanlı modeller, kalp yetmezliği hastalarında 1 yıllık mortalite riskini %87 doğrulukla tahmin etmiştir.

Bu sonuçlar, YZ’nin yalnızca mevcut tanıda değil, gelecekteki hastalık risklerinin öngörülmesinde de değerli bir araç olduğunu göstermektedir.

4.3. Klinik Deneylerde Hız ve Verimlilik

Klinik deneyler, yeni tedavilerin ve ilaçların geliştirilmesinde vazgeçilmezdir. Ancak bu süreçler genellikle uzun, maliyetli ve yüksek risklidir. YZ, klinik deneylerde hipotez oluşturma, uygun hasta gruplarını seçme ve sonuçları analiz etme süreçlerini hızlandırmaktadır.

YZ tabanlı hasta seçim sistemleri, EHR verilerini analiz ederek uygun adayların hızlıca belirlenmesini sağlamaktadır. Bu yöntem, hasta dahil etme süresini %30 oranında kısaltabilmektedir.
Hipotez geliştirme süreçlerinde NLP tabanlı literatür tarama araçları, binlerce makaleyi kısa sürede analiz ederek araştırmacıların odaklanacağı potansiyel biyobelirteçleri ön plana çıkarabilmektedir.
Johnson et al. (2016) tarafından geliştirilen MIMIC-III veri tabanı üzerinde yapılan analizlerde, YZ’nin klinik öngörü modellerinde deney süresini haftalardan günlere indirdiği gösterilmiştir.

Bu bulgular, klinik araştırmaların daha kısa sürede tamamlanabilmesine olanak tanımakta ve ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırmaktadır.

4.4. İlaç Keşfi ve Geliştirme Süreçleri

İlaç geliştirme, genellikle 10-15 yıl süren ve milyarlarca dolarlık maliyet gerektiren bir süreçtir. YZ, bu süreçte yeni ilaç adaylarının keşfi, moleküler etkileşimlerin modellenmesi ve ilaçların yeniden konumlandırılması (drug repurposing) gibi aşamalarda kritik katkılar sağlamaktadır.

Zhavoronkov et al. (2019), YZ kullanarak yalnızca 46 günde yeni bir potansiyel ilaç adayı geliştirmiştir. Geleneksel yöntemlerde bu sürecin yıllar aldığı düşünülürse, hız kazanımı oldukça dikkat çekicidir.
COVID-19 pandemisi sürecinde, YZ tabanlı sistemler mevcut antiviral ilaçların SARS-CoV-2’ye karşı etkinliğini hızla tarayarak potansiyel tedavi adaylarını önermiştir.
Protein yapılarının tahmininde kullanılan AlphaFold (2021), biyomedikal araştırmalarda moleküler düzeydeki keşifleri hızlandırmış ve ilaç geliştirmede devrimsel bir etki yaratmıştır.

Bu bulgular, YZ’nin farmasötik endüstride araştırma ve geliştirme süreçlerini yeniden şekillendirdiğini ortaya koymaktadır.

4.5. Veri Analizi Kapasitesi ve Yeni Bilgi Üretimi

YZ sistemleri, büyük ölçekli veri kümelerinden anlamlı örüntüler çıkarmada insan kapasitesinin çok ötesine geçmektedir.

1 milyonun üzerinde genetik varyant içeren veri setlerinde YZ tabanlı modeller, nadir mutasyonların hastalıklarla ilişkisini tespit edebilmektedir.
Klinik metinlerde yapılan NLP analizleri, advers ilaç reaksiyonlarının manuel incelemelere göre %40 daha hızlı tespit edilmesini sağlamaktadır.
Sensör verilerinden elde edilen zaman serisi analizlerinde, YZ algoritmaları uyku bozuklukları, diyabet yönetimi ve kardiyak aritmilerin izlenmesinde başarılı sonuçlar sunmuştur.

Bu bulgular, YZ’nin yalnızca mevcut hipotezleri test etmekle kalmayıp yeni hipotezler ve biyobelirteçler ortaya çıkarabildiğini göstermektedir.

4.6. Hasta Güvenliği ve Klinik Karar Destekleri

YZ tabanlı sistemler, hasta güvenliğini artırmaya yönelik de güçlü bulgular ortaya koymaktadır.

İlaç etkileşimlerinin öngörülmesinde kullanılan ML modelleri, potansiyel advers reaksiyonların önceden belirlenmesine katkı sağlamaktadır.
Yoğun bakım ünitelerinde kullanılan öngörü modelleri, hasta mortalitesi ve komplikasyon risklerini erken dönemde tahmin ederek hekimlerin müdahale stratejilerini güçlendirmektedir.
Karar destek sistemleri, klinik hataların azaltılmasına yardımcı olmakta ve sağlık hizmetlerinde standartlaşmayı desteklemektedir.

4.7. Bulguların Genel Değerlendirmesi

Yapay zekâ tabanlı sistemlerin bulguları şu şekilde özetlenebilir:

Tanı doğruluk oranları birçok alanda %90’ın üzerine çıkmaktadır.
Kanser, kardiyovasküler ve nörolojik hastalıklarda erken teşhis oranlarını artırmaktadır.
Klinik deneylerde hipotez oluşturma ve hasta seçme süreçlerini hızlandırmaktadır.
İlaç keşfi ve geliştirme sürelerini yıllardan aylara indirebilmektedir.
Büyük ölçekli veri setlerinden yeni biyobelirteçler ve hipotezler ortaya çıkarabilmektedir.
Hasta güvenliği ve klinik karar desteklerinde önemli iyileştirmeler sağlamaktadır.

5. Tartışma

Yapay zekâ (YZ), tıbbi araştırmalar ve klinik uygulamalarda önemli fırsatlar sunmakla birlikte, beraberinde ciddi sınırlılıklar, etik sorunlar ve teknik zorluklar da getirmektedir. Bu bölümde, YZ’nin sağlık alanındaki kullanımına dair avantajlar, sınırlılıklar ve gelecekteki yönelimler sistematik biçimde tartışılacaktır.

5.1. Veri Güvenliği ve Hasta Mahremiyeti

YZ sistemlerinin başarısı büyük ölçüde geniş ölçekli sağlık verilerinin kullanılmasına bağlıdır. Ancak bu durum, veri güvenliği ve mahremiyet açısından önemli riskler doğurmaktadır.

Regülasyonlar: Avrupa Birliği’nin Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) ve Amerika’daki HIPAA düzenlemeleri, hasta verilerinin saklanması, işlenmesi ve paylaşılmasına sıkı sınırlamalar getirmektedir. YZ uygulamalarının bu çerçevelere uygun geliştirilmesi gerekmektedir.
Veri ihlalleri: Son yıllarda sağlık sektöründe gerçekleşen siber saldırılar, milyonlarca hastaya ait verinin sızdırılmasına neden olmuştur. Bu, YZ tabanlı platformların güvenlik mimarilerinde güçlü şifreleme ve erişim kontrol mekanizmalarının şart olduğunu göstermektedir.
Anonimleştirme sorunları: Her ne kadar veriler anonimleştirilse de, gelişmiş algoritmalar sayesinde genetik bilgiler gibi hassas verilerden bireylerin yeniden tanımlanması mümkündür. Bu durum, biyobankalar ve genomik araştırmalarda ek riskler oluşturmaktadır.

5.2. Algoritmaların Kara Kutu Yapısı

Birçok YZ modeli, özellikle derin öğrenme tabanlı olanlar, karar süreçlerini şeffaf şekilde açıklayamamaktadır. Bu durum, “kara kutu problemi” olarak adlandırılmaktadır.

Klinisyenlerin güven sorunu: Bir hekimin, YZ’nin verdiği bir teşhisi nasıl elde ettiğini anlayamaması, klinik karar desteğinin benimsenmesini zorlaştırmaktadır.
Yorumlanabilir yapay zekâ (Explainable AI, XAI): Son yıllarda LIME, SHAP, Grad-CAM gibi yöntemlerle model kararlarının açıklanabilirliği artırılmaya çalışılmaktadır. Ancak bunlar hâlen klinik ortamda sınırlı uygulanabilirliğe sahiptir.
Etik sorumluluk: Bir hata meydana geldiğinde sorumluluğun hekime mi, algoritmaya mı, yoksa yazılımı geliştiren şirkete mi ait olacağı net değildir. Bu, tıbbi hukuk açısından çözülmesi gereken kritik bir meseledir.

5.3. Veri Setlerinin Dengesizliği ve Yanlılık (Bias)

YZ’nin güvenilirliği, kullanılan eğitim verilerinin çeşitliliğine ve dengeli dağılımına bağlıdır. Ancak mevcut sağlık veri setleri çoğunlukla dengesiz veya belirli demografik gruplara yönelik yanlılık (bias) içermektedir.

Demografik eşitsizlikler: Örneğin, kalp hastalıkları üzerine geliştirilen modellerin büyük çoğunluğu Batı toplumlarından elde edilen verilerle eğitilmiştir. Bu modellerin Asya veya Afrika toplumlarında aynı doğrulukla çalışmayabileceği gösterilmiştir.
Cinsiyet yanlılığı: Klinik çalışmalarda kadınların yeterince temsil edilmemesi, YZ’nin kadın hastalarda düşük performans göstermesine neden olabilmektedir.
Nadir hastalıklar: Veri setlerinde nadir hastalıklara dair örneklerin az olması, YZ’nin bu alanlarda yetersiz kalmasına yol açmaktadır.

Bu sorunları çözmek için daha kapsayıcı veri toplama yöntemleri, federated learning (dağıtık öğrenme) ve veri artırma (data augmentation) stratejileri üzerinde çalışmalar yapılmaktadır.

5.4. Klinik Doğrulama ve Standardizasyon Eksiklikleri

YZ’nin tıbbi araştırmalarda sunduğu umut verici sonuçlara rağmen, bu sistemlerin klinik uygulamalara entegrasyonu hâlen sınırlıdır.

Doğrulama çalışmaları: Çoğu algoritma laboratuvar ortamında veya retrospektif veri üzerinde test edilmekte, ancak prospektif klinik deneylerde yeterince değerlendirilmemektedir.
Standardizasyon eksikliği: YZ sistemlerinin performansının hangi metriklerle ölçülmesi gerektiği konusunda evrensel standartlar bulunmamaktadır. Bir modelin ROC-AUC değerinin yüksek olması, gerçek dünyada hasta sonuçlarına doğrudan yansımayabilir.
Regülasyon: FDA ve EMA gibi düzenleyici kurumlar, YZ tabanlı tıbbi cihazların onay süreçlerini tanımlamaya başlamış olsa da, henüz tam anlamıyla yerleşmiş bir çerçeve bulunmamaktadır.

5.5. Etik ve Sosyoekonomik Sorunlar

YZ’nin sağlık alanında yaygınlaşması, beraberinde etik ve sosyoekonomik tartışmaları da gündeme getirmektedir.

Erişim eşitsizliği: YZ tabanlı çözümler, ileri teknolojik altyapı ve yüksek maliyet gerektirdiğinden, gelişmiş ülkeler ile düşük gelirli ülkeler arasında sağlık hizmetleri eşitsizliğini artırabilir.
İstihdam kaygıları: Bazı alanlarda YZ’nin insan uzmanların yerini alacağı tartışılmaktadır. Örneğin, radyoloji ve patolojide otomasyonun artması, mesleki dönüşüm ihtiyacını doğurabilir.
Hastaların özerkliği: YZ’nin önerileri, hastaların kendi sağlık kararlarını etkileme potansiyeline sahiptir. Bu durum, “hasta-hekim ilişkisi” açısından yeniden değerlendirilmelidir.

5.6. YZ’nin Klinik Karar Desteklerinde Sınırları

YZ tabanlı klinik karar destek sistemleri (CDSS), hekime yardımcı olma potansiyeline sahip olsa da, tek başına karar verici konumuna geçmeleri şu aşamada uygun değildir.

Hatalı bir öneri, hekimi yanlış yönlendirebilir.
YZ’nin önerileri, klinisyenin tecrübesi ve hasta bağlamı olmadan anlamını yitirebilir.
“İkili karar mekanizması” modeli (hekim + YZ) şu an için en güvenilir yaklaşımdır.

5.7. Veri Entegrasyonu ve Heterojenlik Sorunu

Sağlık verileri genellikle farklı kaynaklardan (EHR, görüntüleme, genomik, sensör verileri) gelmektedir. Bu verilerin entegrasyonu büyük zorluklar doğurmaktadır.

Format uyumsuzluğu: EHR sistemleri arasında veri paylaşım standartlarının farklılığı, YZ’nin bütünsel analiz yapmasını engellemektedir.
Eksik ve gürültülü veri: Hastane kayıtlarında eksik bilgiler, hatalı girişler ve ölçüm farklılıkları, YZ performansını doğrudan etkilemektedir.
Çok boyutlu veri işleme: Omics verileri (genomik, proteomik, metabolomik) yüksek boyutlu ve karmaşık yapıya sahiptir. Bu tür verilerin işlenmesi hâlen sınırlı hesaplama gücü gerektirmektedir.

5.8. YZ’nin Hataları ve Yanlış Pozitif/Negatif Sorunu

Her ne kadar YZ sistemleri yüksek doğruluk oranlarına ulaşsa da, yanlış pozitif ve yanlış negatif sonuçlar kritik klinik hatalara yol açabilir.

Yanlış negatif bir sonuç, bir hastalığın gözden kaçmasına neden olabilir.
Yanlış pozitif bir sonuç ise gereksiz biyopsi, tedavi veya psikolojik stres oluşturabilir.
Bu nedenle YZ, mutlak bir otorite değil, klinisyeni destekleyen bir araç olarak değerlendirilmelidir.

5.9. Geleceğe Yönelik Tartışmalar

Federated learning ile veri gizliliği korunurken çok merkezli modeller eğitilebilecektir.
Explainable AI (XAI) gelişmeleriyle kara kutu problemi aşılabilir.
Blockchain tabanlı sağlık veri yönetimi, güvenlik ve mahremiyet sorunlarına çözüm sunabilir.
Etik çerçeveler: Dünya Sağlık Örgütü (WHO) ve UNESCO, YZ’nin sağlık alanında etik kullanımına dair rehberler yayınlamaktadır.
Multimodal AI: Görüntü, genomik ve klinik verileri aynı anda analiz eden sistemler, daha güçlü klinik öngörüler sağlayacaktır.

5.10. Genel Değerlendirme

Tartışmanın genelinde öne çıkan noktalar şunlardır:

Veri güvenliği ve mahremiyet, YZ’nin en kritik sınırlılıklarıdır.
Kara kutu yapısı, klinik güveni zedelemektedir.
Veri setlerindeki dengesizlikler, adaletli sağlık hizmetleri açısından tehdit oluşturmaktadır.
Klinik doğrulama ve regülasyon eksiklikleri, YZ’nin geniş ölçekli uygulamalarını sınırlandırmaktadır.
Etik ve sosyoekonomik boyutlar, teknolojinin yalnızca teknik değil toplumsal bir mesele olduğunu göstermektedir.
YZ’nin güçlü yönleri, sınırlılıklarıyla birlikte ele alınmalı; insan-hekim merkezli hibrit modeller ön planda tutulmalıdır.

6. Sonuç

Yapay zekâ, tıbbi araştırmalarda veri analizi süreçlerini kökten dönüştürerek yalnızca bilimsel araştırmaların hızlanmasını değil, aynı zamanda klinik uygulamaların da daha etkin hale gelmesini sağlamaktadır. Geniş ölçekli elektronik sağlık kayıtları, genomik veriler, medikal görüntüler ve klinik deney sonuçları gibi farklı kaynaklardan elde edilen çok boyutlu verilerin işlenmesinde yapay zekâ tabanlı yöntemler, klasik istatistiksel yaklaşımlara kıyasla daha yüksek doğruluk ve verimlilik sunmaktadır. Bu sayede erken teşhis, kişiselleştirilmiş tedavi planlaması, yeni biyobelirteçlerin keşfi ve ilaç geliştirme süreçlerinde dikkate değer ilerlemeler kaydedilmiştir.

Bununla birlikte, yapay zekânın sağlık alanında yaygınlaşması etik, yasal ve teknik açılardan yeni sorumluluklar da doğurmaktadır. Özellikle veri güvenliği, hasta mahremiyetinin korunması, algoritmaların şeffaf ve yorumlanabilir hale getirilmesi ile yanlılıkların azaltılması gibi konular, önümüzdeki dönemde araştırmacıların ve düzenleyici kurumların üzerinde durması gereken temel meselelerdir. Ayrıca, yapay zekâ modellerinin klinik ortamlarda doğrulanması, standardizasyonun sağlanması ve regülasyon çerçevelerinin netleştirilmesi, bu teknolojilerin güvenli biçimde uygulanabilmesi için kritik önemdedir.

Geleceğe bakıldığında, yapay zekânın kişiselleştirilmiş tıbbın merkezinde konumlanacağı öngörülmektedir. Genetik profillere dayalı tedavi yaklaşımları, bireysel risk öngörüleri ve gerçek zamanlı klinik karar destek sistemleri, sağlık hizmetlerini hasta odaklı bir yapıya dönüştürecektir. Bunun yanı sıra, federated learning, explainable AI, blockchain tabanlı veri güvenliği ve multimodal yapay zekâ sistemleri gibi yeni teknolojiler, mevcut sınırlılıkların aşılmasına katkı sağlayacaktır.

Sonuç olarak, yapay zekâ tıbbi araştırmalarda bir tamamlayıcı araç değil, araştırma ve klinik pratiğin yeniden tanımlayıcı unsuru haline gelmektedir. Ancak bu dönüşümün sürdürülebilir, güvenilir ve adil olabilmesi için multidisipliner bir yaklaşım şarttır. Sağlık profesyonelleri, veri bilimciler, etik uzmanları ve hukukçuların ortak katkılarıyla geliştirilecek çerçeveler, yapay zekânın insan sağlığına en yüksek faydayı sunmasına olanak tanıyacaktır.

Kaynakça

Esteva, A., Robicquet, A., Ramsundar, B., et al. (2019). A guide to deep learning in healthcare. Nature Medicine, 25(1), 24–29. Nature

Miotto, R., Wang, F., Wang, S., Jiang, X., & Dudley, J. T. (2018). Deep learning for healthcare: review, opportunities and challenges. Briefings in Bioinformatics, 19(6), 1236–1246. PMC

Shamshirband, S., et al. (2021). A review on deep learning approaches in healthcare systems. Computers in Biology and Medicine. ScienceDirect

Egger, J., Gsaxner, C., Pepe, A., et al. (2022). Medical deep learning — A systematic meta-review. Elsevier / related journal. ScienceDirect

Helaly, H. A., et al. (2024). A review of deep learning approaches in clinical and healthcare systems. Multimedia Tools and Applications. SpringerLink

Khosravi, M., et al. (2024). Artificial Intelligence and Decision-Making in Healthcare. PMC (review article). PMC

Elhaddad, M., et al. (2024). AI-Driven Clinical Decision Support Systems. PMC (review). PMC

Rahman, A., et al. (2024). Machine learning and deep learning-based approach in healthcare. PMC (survey). PMC

Oei, S. P., et al. (2025). Artificial intelligence in clinical decision support and the prediction of adverse events. Frontiers in Digital Health. Frontiers

Labkoff, S., et al. (2024). Recommendations for AI-enabled clinical decision support. Journal of the American Medical Informatics Association (JAMIA). Oxford Academic

Golden, G., et al. (2024). Applying artificial intelligence to clinical decision support in psychiatry: Aifred Health case study. ScienceDirect / related journal. ScienceDirect

Gomez-Cabello, C. A., et al. (2024). Artificial-Intelligence-Based Clinical Decision Support Systems in Primary Care: A Scoping Review of Current Clinical Implementations. European Journal of Investigation in Health, Psychology and Education. MDPI

Alowais, S. A., et al. (2023). Revolutionizing healthcare: the role of artificial intelligence in clinical practice. BMC Medical Education / BMC Medicine. BioMed Central

Zargar, H. H., et al. (2023). Review of deep learning in healthcare. arXiv preprint. arXiv

Tun, H. M., et al. (2025). Trust in Artificial Intelligence–Based Clinical Decision Support. JMIR. JMIR

Abdollahi, J., Nouri-Moghaddam, B., & Ghazanfari, M. (2021). Deep Neural Network Based Ensemble Learning Algorithms for the Healthcare System (diagnosis of chronic diseases). arXiv preprint. arXiv

Hong, S., Zhou, Y., Shang, J., et al. (2019). Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for Electrocardiogram Data: A Systematic Review. arXiv preprint. arXiv

Di Jin, Sergeeva, E., Weng, W.-H., Chauhan, G., & Szolovits, P. (2021). Explainable Deep Learning in Healthcare: A Methodological Survey from an Attribution View. arXiv preprint. arXiv

Egger, J., Gsaxner, C., Pomykala, K. L., et al. (2020). Medical Deep Learning — A systematic Meta-Review. arXiv preprint. arXiv

Saria, S., Rajani, A. K., Koller, D., et al. (yıl). Big Data in Health Care: Using Analytics To Identify And Manage High-Risk And High-Cost Patients. Health Affairs / benzer derleme. Vikipedi

Bihorac, A., et al. (yıl). Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini yoğun bakım hastalarında sonucu tahmin etmekte kullanma çalışmaları. (Yoğun bakım ve AI konuları). Vikipedi

Comaniciu, D. (yıl). Bilgisayarlı görme ve tıbbi görüntüleme alanında çalışmaları. Bilimsel makaleler / kitap bölümleri. Vikipedi

Medical Open Network for AI (MONAI). Tanıtım ve der öğrenmeye özel tıbbi görüntüleme kütüphanesi. (Web kaynak) Vikipedi

Systematic Review of Clinical Decision Support Systems (XAI odaklı) (2024). medRxiv preprint. medRxiv

Applications of Deep Learning Techniques in Healthcare. (Dergi makalesi) — tıbbi görüntüleme, ilaç geliştirme, izleme uygulamaları üzerine. jcpres.com

Post Views: 68

Selçuk DİKİCİ