Müzeyyen İNCİ
ABD’nin dev kamu hastane zincirlerinden NYC Health + Hospitals’ın CEO’su Mitchell Katz, tıp dünyasında infial yaratan bir iddiada bulundu. Yapay zekanın (AI) görüntüleme teknolojilerindeki hızına ve isabet oranına dikkat çeken Katz, gelecekte radyologların büyük bir kısmının yerini algoritmalara bırakabileceğini savundu. Bu açıklama, radyoloji camiasında “teknolojik determinizm” eleştirileriyle sert bir tepki dalgasına yol açtı.
ABD’de sağlık sisteminde yapay zekanın rolü yeniden tartışma konusu oldu. New York’taki kamu hastanelerini yöneten NYC Health + Hospitals’ın CEO’su Mitchell Katz, X-ray ve görüntüleme analizlerinde yapay zekanın insan radyologların yerini alabileceğini savundu.
Katz, bir panelde yaptığı açıklamada, “Düzenleyici engeller aşılırsa bugün bile radyologların büyük bir kısmını yapay zeka ile değiştirebiliriz” dedi.
‘Büyük tasarruf’ hedefi
Katz’a göre özellikle meme kanseri taramaları gibi alanlarda yapay zeka sistemleri, ilk değerlendirmeyi yaparak yalnızca şüpheli vakaları uzmanlara yönlendirebilir. Bu modelin sağlık sisteminde ciddi maliyet avantajı sağlayacağını savunan Katz, hastanelerin bu yönde adım atması gerektiğini belirtti.
Tıp dünyasından sert tepki
Ancak bu yaklaşım, radyoloji uzmanları tarafından sert şekilde eleştirildi. San Diego’daki bir görüntüleme merkezinde görev yapan radyolog Mohammed Suhail, öneriyi “hastalar için tehlikeli” olarak nitelendirdi.
Suhail, “Yapay zekaya tamamen dayalı bir sistem doğrudan hasta zararına ve ölümlere yol açar. Bunu ancak radyolojiden hiç anlamayan biri söyleyebilir” diyerek yöneticilerin teknoloji şirketlerinin vaatlerine fazla kolay inandığını savundu.
Araştırmalar da uyarıyor
Yapay zekanın tıbbi görüntüleme alanındaki sınırlarına dair bilimsel çalışmalar da bu tartışmayı destekliyor. Stanford Üniversitesi araştırmacılarının henüz hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir çalışmasına göre, bazı yapay zeka sistemleri gerçek X-ray görüntülerini görmeden bile doğruymuş gibi sonuçlar üretebiliyor.
Araştırmacılar bu durumu klasik “halüsinasyon” hatalarından farklı olarak “yapay zeka serabı (mirage)” olarak tanımlıyor. Sistemler, sanki görüntüyü analiz etmiş gibi tutarlı ve ikna edici açıklamalar üretse de, bu sonuçlar gerçekte hiçbir veriye dayanmıyor.
Uzmanlara göre bu bulgular, hastanelerin maliyetleri düşürmek adına yapay zekayı hızla devreye alma eğiliminin risklerini ortaya koyuyor.
22:28
