Yapay Zeka Alanındaki Son Gelişmeler: Tıp ve Bilim Odaklı Bir Bakış

Özet

Yapay zeka (YZ), tıp, sağlık hizmetleri ve temel bilimler alanlarında bir dönüşüm gücü olarak hızla yükselmektedir. PubMed'den derlenen son araştırmalar, YZ'nin teşhis süreçlerini iyileştirme, tedavi planlamasını kişiselleştirme, klinik ve operasyonel verimliliği artırma ve temel biyolojik mekanizmaları anlama konularında devrim niteliğinde bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir. 

Başlıca çıkarımlar, YZ'nin özellikle tıbbi görüntüleme analizinde (kanser tespiti, lezyon segmentasyonu, prognostik belirteçlerin ölçümü gibi) teşhis doğruluğunu önemli ölçüde artırdığını ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, tedavi süreçlerinde cerrahi güvenliği artırmaktan ilaç keşfini hızlandırmaya kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Sağlık sistemleri düzeyinde YZ, iş akışlarını optimize ederek, sistematik derlemeler gibi araştırma süreçlerini otomatikleştirerek ve salgın gözetimi gibi halk sağlığı araçlarını güçlendirerek verimlilik sağlamaktadır. Ancak bu ilerlemeler, model güvenilirliği, veri kalitesi, etik kaygılar, hasta-hekim ilişkisi üzerindeki etkiler ve "Yeşil YZ" kavramıyla ele alınan çevresel maliyetler gibi önemli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Yapay zekanın sorumlu ve etkili bir şekilde entegrasyonu, bu teknik, etik ve pratik engellerin aşılmasını ve insan uzmanlığının merkezi rolünün korunmasını gerektirmektedir.

---

Yapay Zekanın Tıbbi Teşhis ve Görüntülemedeki Rolü

Yapay zeka algoritmaları, özellikle derin öğrenme modelleri, tıbbi görüntülerin analizinde ve yorumlanmasında insan kapasitesini aşan veya tamamlayan yetenekler sergileyerek teşhis süreçlerinde devrim yaratmaktadır.

• Otomatik Görüntü Analizi ve Segmentasyon: YZ modelleri, PET/CT görüntülerinde onkolojik lezyonların tam otomatik segmentasyonunda (Özet #10), kolon kanserinde tümör-stroma oranının kantitatif olarak belirlenmesinde (#40) ve 3 boyutlu ultrason damar görüntülerindeki gürültünün azaltılmasında (#92) başarıyla kullanılmaktadır. Bu otomasyon, hem zaman tasarrufu sağlamakta hem de öznelliği azaltarak standartlaşmayı artırmaktadır.

• Teşhis Doğruluğunun Artırılması: Radyografilerdeki kırıkların tespitinde YZ desteğinin, klinisyenlerin hassasiyetini %77'den %87'ye, özgüllüğünü ise %88'den %92'ye çıkardığı gösterilmiştir (#60). Benzer şekilde, prostat kanseri yönetiminde YZ, geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek hassasiyet ve özgüllükle klinik olarak anlamlı kanserleri tespit edebilmektedir (#73). İnflamatuar bağırsak hastalığının (IBD) değerlendirilmesinde intestinal ultrason (IUS) ile entegre edilen YZ, görüntü analizini otomatikleştirerek operatörler arası değişkenliği azaltma potansiyeli taşımaktadır (#18).

• Yeni Teşhis Yöntemleri ve Biyobelirteçler: YZ, geleneksel teşhis yöntemlerinin ötesine geçerek yeni veri türlerinden anlamlı sonuçlar çıkarmaktadır. Örneğin, el yazısı verilerinden Alzheimer hastalığını %91 doğrulukla tahmin eden SMART-Pred uygulaması geliştirilmiştir (#44). Benzer şekilde, akıllı telefon görüşmelerinden elde edilen konuşma biyobelirteçleri, REM uyku davranış bozukluğu ve Parkinson hastalığının ilerlemesini izlemek için pasif ve etkili bir yöntem olarak öne çıkmaktadır (#68).

Tedavi Süreçleri ve Cerrahi Destekte Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay zeka, sadece teşhiste değil, aynı zamanda tedavi planlaması, cerrahi müdahaleler ve ilaç keşfi gibi alanlarda da klinik karar verme süreçlerini desteklemektedir.

• Kişiselleştirilmiş Tedavi ve Tahmin Modelleri: Kolon kanserinde radikal rezeksiyon sonrası nüks oranını %92 doğrulukla tahmin eden "TabNet" isimli YZ modeli, adjuvan kemoterapi endikasyonlarını iyileştirme potansiyeli sunmaktadır (#11). Parkinson hastalığında bireysel prognozu tahmin etmek için çok değişkenli modellerin geliştirilmesi ve değerlendirilmesi üzerine protokoller oluşturulmuştur (#13).

• Cerrahi ve Prosedürel Destek: Laparoskopik kolesistektomi (LC) sırasında anatomik yapıların tanınması ve prosedürün alt görevlere bölünmesi gibi uygulamalarla YZ, cerrahi güvenliği artırmayı ve hasta sonuçlarını iyileştirmeyi vadetmektedir (#8). Böbrek koruyucu cerrahi (NSS) geçiren hastalarda perioperatif sonuçları tahmin etmek için CT tabanlı bir YZ skorlama modeli geliştirilmiş ve doğrulanmıştır (#96). Ayrıca, dış iskelet desteklerinin yürüme sırasında optimizasyonu gibi alanlarda da YZ tabanlı yöntemler, geleneksel yaklaşımlardan 16 kat daha hızlı sonuçlar vermektedir (#4).

• İlaç Keşfi ve Biyomoleküler Araştırmalar: YZ, yeni ilaçların keşfini hızlandırmaktadır. Tirozinaz inhibitörlerini hedefleyen "de novo" moleküler üretim için bir takviyeli öğrenme (RL) modeli geliştirilmiş ve bu model, nanomolar düzeyde etkili bileşiklerin keşfedilmesini sağlamıştır (#36). Duchenne musküler distrofi (DMD) gibi hastalıklarda, otofajiyi hedefleyen yeni terapötik stratejilerin geliştirilmesi için YZ'nin multi-omik entegrasyonu ile hassas tedaviler sunabileceği öngörülmektedir (#9).

Tıp Eğitimi, Araştırma ve Sağlık Sistemlerinde Yapay Zeka

YZ'nin dönüştürücü etkisi, klinik uygulamaların yanı sıra tıp eğitimi, bilimsel araştırma metodolojileri ve sağlık sistemlerinin genel işleyişine de yayılmaktadır.

• Eğitim ve Öğrenim: Cerrahi eğitimde, perkütan transforaminal endoskopik diskektomi (PTED) için gerekli becerilerin tanımlanmasında ve yüksek sadakatli fiziksel modeller ile sanal gerçeklik (VR) simülatörlerinin geliştirilmesinde YZ'den yararlanılmaktadır (#1). Uganda'daki tıp ve hemşirelik öğrencilerinin ChatGPT gibi araçları öğrenme ihtiyaçları için yaygın olarak kullandığı, ancak doğruluk ve güvenilirlik endişeleri taşıdığı rapor edilmiştir (#50). Japonya'daki fizik tedavi öğrencilerinin, YZ tarafından oluşturulan "few-shot" geri bildirimleri, standart "zero-shot" geri bildirimlere göre daha faydalı bulduğu ve bu yaklaşımın algoritmik çekinceyi azaltabileceği gösterilmiştir (#43).

• Araştırma Süreçlerinin Optimizasyonu: Sağlık alanındaki araştırma hacminin hızla artması, kanıt sentezini zorlaştırmaktadır. Bu bağlamda, ileri pratik hemşirelerinin liderlik davranışlarının belirleyicilerini ve sonuçlarını incelemek üzere YZ destekli bir karma yöntemli sistematik derleme protokolü geliştirilmiştir (#27). Bu tür araçlar, araştırma sentezinde verimliliği ve zamanlılığı artırma potansiyeli sunmaktadır.

• Sağlık Sistemleri ve Yönetim: Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki faydaları, bireysel, organizasyonel ve sistem düzeylerinde incelenmiştir. YZ'nin iş yükünü %19-%50 oranında azalttığı, okuma sürelerini %21-%54 iyileştirdiği ve kanser tespitini %20 artırdığı belirtilmiştir (#71). Ayrıca, BEACON gibi sistemler, salgınları erken tespit etmek için gayriresmi olay tabanlı gözetimde YZ'yi kullanarak halk sağlığını desteklemektedir (#62).

Yapay Zekanın Teknik, Etik ve Metodolojik Boyutları

Yapay zekanın yaygınlaşması, beraberinde önemli teknik zorluklar, etik tartışmalar ve metodolojik sınırlılıklar getirmektedir. Bu konuların ele alınması, teknolojinin güvenli ve adil bir şekilde benimsenmesi için kritik öneme sahiptir.

• Teknik Zorluklar ve Sınırlılıklar: Tıbbi görüntüleme modellerinde, tek bir kaynaktan elde edilen verilerle eğitilen modellerin farklı kurumlar, patolojiler ve popülasyonlar üzerinde performansını koruması (domain genellemesi) önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir (#10). Genel amaçlı çok modlu büyük dil modellerinin (LLM), sıfır atışlı (zero-shot) yaklaşımla doğrudan tıbbi görüntü yorumlamasında, özellikle intrakraniyal kanama tespitinde sınırlı bir hassasiyet gösterdiği ve klinik kullanımdan önce alana özgü ince ayar gerektirdiği vurgulanmıştır (#79).

• Etik Kaygılar ve Güvenilirlik:  Yapılandırılmış yönlendirme (prompting) stratejileri olmadan verilen yanıtlar genel ve hasta odaklı olmaktan uzak olabilir. Tek değerlendiriciye dayalı sonuçlar öznellik riski taşır. | #32 | ChatGPT, Google Gemini | Periodontoloji hasta soruları | Google Gemini modellerinin (1.5 Flash, 1.5 Pro) periodontoloji ile ilgili konularda ChatGPT-4'e göre daha doğru bilgi sağladığı bulunmuştur. | #53 | | ChatGPT-5 | Evre II kolon kanseri adjuvan tedavi | YZ, multidisipliner tümör konseylerinin (MDT) kararlarıyla orta düzeyde uyum göstermiş, ancak özellikle yaşlı ve kırılgan hastalarda tedaviyi artırma eğiliminde olmuştur.  #70  Google Gemini, UpToDate | Ventriküler taşikardi yönetimi | Google Gemini içeriğinin cümle yapısı daha basitken, teknik kelime yoğunluğu UpToDate'e göre daha yüksek bulunmuştur. #80 

• Sürdürülebilirlik ve Sorumlu Kullanım: "Yeşil YZ" paradigması, YZ'nin yüksek hesaplama taleplerinden kaynaklanan enerji tüketimi, CO₂ emisyonları ve elektronik atık gibi çevresel maliyetlerine dikkat çekmektedir. Sağlık kurumlarının bu etkiyi azaltmak için enerji izleme araçları ve döngüsel yaklaşımlar benimsemesi gerektiği belirtilmektedir (#59). Akademik yayıncılıkta üretken YZ'nin kullanımının ne zaman ve nasıl beyan edileceğine dair pratik bir rehber sunularak, araştırma bütünlüğünü korumak için şeffaflığın önemi vurgulanmıştır (#65).

Temel Bilimler ve Biyolojide Ufuk Açan Yapay Zeka Çalışmaları

Yapay zeka, klinik uygulamaların ötesinde, temel biyolojik süreçleri anlama ve doğadan ilham alan yeni hesaplama paradigmaları geliştirme konusunda da çığır açıcı bir rol oynamaktadır.

• Biyolojik Sistemlerin Modellenmesi: Zamansız transkriptomik verilerden sirkadiyen fazı doğru bir şekilde yeniden yapılandırmak için geliştirilen DCPR adlı denetimsiz derin öğrenme çerçevesi, mevcut yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir (#28). Bilincin doğasını anlamak için Küresel Çalışma Alanı Teorisi (GWT) ve Bütünleşik Bilgi Teorisi (IIT) gibi önde gelen teorileri entegre etme potansiyeli, gelişmiş bir beyaz cevher traktografi yöntemiyle araştırılmıştır (#21).

• Biyolojiden Esinlenen Yapay Zeka: Biyolojik zekanın doğasında var olan adaptasyon yeteneğinden ilham alınarak, çevresel geri bildirimlere yanıt olarak eylemlerini sürekli ayarlayabilen "uyarlanabilir zeka" geliştirilmesi, yapay zekadaki bir sonraki sınır olarak görülmektedir. Bu yaklaşım, hayvanların dünyayı nasıl öğrendiği ve modellerini nasıl uyarladığına dair sinirbilimdeki son gelişmelerden beslenmektedir (#30).

• Disiplinlerarası Uygulamalar: Yapay zekanın geniş uygulama alanı, tatlı su ekosistemlerinde önemli rol oynayan kerevitlerin demografik yapılarının analizi için cinsiyet sınıflandırmasında kullanılmasından (#24), zararlı alg çoğalmalarının (HAB) erken uyarısı için mikroalg görüntü veritabanları oluşturulmasına kadar uzanmaktadır (#39). Bu çalışmalar, YZ'nin ekoloji ve çevre yönetimi gibi alanlarda da değerli bir araç olduğunu göstermektedir.