Sağlık Politika Atölyesi’nde Büyük Dil Modellerinin Karar Alma Süreçlerindeki Rolü Değerlendirildi

Sağlık Politika Atölyesi’nin 24. buluşması, “Çok Kriterli Karar Vermede Büyük Dil Modelleri: Yapay Zekâ, Uzmanın Yargısının Yerini Alabilir mi?” başlıklı sunumla gerçekleştirildi. Arş. Gör. Ahmed Arif Şengil tarafından yapılan sunumda, 2024-2026 yılları arasında yayımlanan 16 güncel akademik çalışma üzerinden büyük dil modellerinin çok kriterli karar verme süreçlerine entegrasyonu ele alındı.

Sunumda, hastane yeri seçimi gibi maliyet, ulaşım, hizmet erişilebilirliği ve deprem riski gibi birbiriyle ilişkili ve kimi zaman çelişen çok sayıda kriterin birlikte değerlendirilmesini gerektiren karar problemlerinde, ChatGPT ve Claude gibi büyük dil modellerinin sunduğu imkânlar tartışıldı. Bu kapsamda, uzman görüşüne dayalı geleneksel analiz süreçlerinin zaman ve maliyet açısından çeşitli sınırlılıklar taşıdığı; buna karşılık büyük veri kümeleriyle eğitilen yapay zekâ modellerinin düşük maliyet, hızlı çıktı üretimi ve kesintisiz erişilebilirlik gibi avantajlarla araştırmacılar için yeni bir destek alanı oluşturduğu ifade edildi.

Literatürdeki uygulamalı çalışmalar doğrultusunda, büyük dil modellerinin çok kriterli karar verme süreçlerinde farklı roller üstlenebildiği belirtildi. Bu modellerin; kriterlerin ağırlıklandırılması, alternatiflerin puanlanması, sanal uzman panelleri aracılığıyla tartışma zemini oluşturulması, karar tablolarının yapılandırılmasına destek verilmesi ve bazı senaryolarda otonom karar verici olarak kurgulanması gibi çeşitli işlevlerle kullanıldığı aktarıldı. Böylece yapay zekânın yalnızca bilgi üreten bir araç olmanın ötesinde, karar süreçlerinin farklı aşamalarına entegre edilebilen analitik bir destek mekanizması olarak konumlandığı vurgulandı.

Bununla birlikte sunumda, büyük dil modellerinin karar süreçlerinde tamamen bağımsız bir otorite olarak kullanılmasına yönelik önemli sınırlılıklar bulunduğuna da dikkat çekildi. Modellerin zaman zaman gerçeğe aykırı bilgileri yüksek bir güven tonuyla üretebilmesi, basit matematiksel işlemlerde hata yapabilmesi ve soruların ifade biçimindeki küçük değişikliklere karşı tutarsız çıktılar verebilmesi, karar süreçlerinde dikkatle yönetilmesi gereken riskler arasında değerlendirildi. Ayrıca uzun metin ve veri setleriyle çalışırken bağlam penceresi sınırlarının sonuçların bütünlüğünü etkileyebildiği ifade edildi.

Sunumda öne çıkan temel değerlendirmelerden biri, yapay zekânın karar vericinin yerine geçen bağımsız bir otorite olarak değil, insan uzmanlığını destekleyen bir yardımcı unsur olarak ele alınması gerektiği oldu. İncelenen çalışmalar doğrultusunda, büyük dil modellerinin özellikle “asistan” veya “eş çalışan” rolünde konumlandırıldığı hibrit iş akışlarının daha güvenilir sonuçlar ürettiği belirtildi. Bu yaklaşımda yapay zekâ, veri işleme, ön analiz, alternatif geliştirme ve karar tablosu oluşturma gibi süreçlerde katkı sunarken; nihai değerlendirme ve onay mekanizmasının insan uzman tarafından yürütülmesi gerektiği vurgulandı.

Toplantı, sağlık sektöründe hasta güvenliği, kaynak dağıtımı, hizmet planlaması ve klinik iş akışları gibi yüksek hassasiyet gerektiren alanlarda yapay zekânın doğrudan karar verici olarak kullanılmasının henüz erken olduğu değerlendirmesiyle tamamlandı. Bu çerçevede, insan denetimini merkeze alan hibrit modellerin, büyük dil modellerinin karar alma süreçlerine güvenli ve sorumlu biçimde entegrasyonu açısından daha uygun bir yaklaşım sunduğu ifade edildi.