Yapay Zekanın Bilimsel Araştırmaya Etkisi Sağlık Politika Atölyesi'nde Tartışıldı

Sağlık Politika Atölyesi'nin 19. buluşması, Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Kaplan'ın “Bilimsel Araştırmalarda Yapay Zeka Kullanımı” başlıklı sunumuyla gerçekleştirildi. Buluşmada, yapay zekanın bilimsel araştırmaya entegrasyonunun yalnızca bir araçsal dönüşüm olmadığı; bilginin nasıl üretildiğine, nasıl doğrulandığına ve nasıl uygulamaya aktarıldığına dair köklü bir paradigma değişimini temsil ettiği vurgulandı.

Sunumda, geleneksel araştırma yönteminin geçmişin verisinden anlam çıkarmaya dayalı reaktif yapısından, algoritmik modeller aracılığıyla henüz gerçekleşmemiş olanı öngörmeyi merkeze alan “veri yoğun bilim çağı”na geçişin önemi ele alındı. Analiz sürelerinin yıllardan saniyelere inmesinin salt bir hız kazanımının ötesinde, araştırma süreçlerini temelden dönüştüren paradigmatik bir değişimi temsil ettiği ifade edildi. Bu dönüşümün omurgasını oluşturan makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme teknolojilerinin tıp araştırmalarının farklı aşamalarında nasıl işlevsel biçimde devreye girdiği ayrıntılı olarak aktarıldı.

Söz konusu teknolojik altyapının tıp alanındaki yansımaları kapsamında ilaç keşfi, tıbbi görüntüleme, hassas tıp ve klinik araştırmalar ele alındı. Geleneksel ilaç geliştirme süreçlerinin 10-12 yıl ve milyarlarca dolarlık yatırım gerektirdiği; yapay zeka destekli moleküler simülasyon yaklaşımının bu süreci köklü biçimde kısalttığı belirtildi. 2024 Nobel Kimya Ödülü'nün antikor ve protein dizaynı alanında yapay zeka algoritmalarını kullanan ekibe verilmesinin, bu dönüşümün bilim tarihindeki ağırlığını simgelediği vurgulandı. Klinik araştırmalar alanında dijital ikizlerin ve otonom laboratuvarların araştırma süreçlerini hem hızlandıran hem de etik açıdan daha sürdürülebilir kılan yeni modeller olarak öne çıktığı aktarıldı.

Buluşmada ayrıca yapay zeka destekli araçların akademik üretim döngüsünü nasıl dönüştürdüğü incelendi. Anahtar kelime tabanlı aramadan semantik ilişki keşfine geçişin araştırmacıya sağladığı stratejik avantajlar üzerinde duruldu. Literatür keşfinden sistematik derlemeye, veri analizinden yazım ve atıf doğrulamaya uzanan araştırma döngüsünün her aşamasında farklı yapay zeka araçlarının nasıl kullanılabileceği somut örneklerle paylaşıldı. Bu araçların araştırmacının entelektüel süzgecinin yerini almak için değil, verimliliğini artırarak özgün fikir üretimine odaklanmasına zemin hazırlamak amacıyla kullanılması gerektiği ifade edildi.

Sunumun önemli başlıklarından birini yapay zekanın etik sınırları ve hukuki sorumluluk meselesi oluşturdu. Algoritmaların karar süreçlerindeki şeffaflık eksikliğine işaret eden “kara kutu” problemi ve eğitim verisindeki çeşitlilik eksikliğinden kaynaklanan algoritmik önyargı, kritik risk unsurları olarak ele alındı. Yapay zekanın robotik cerrahi ve uzaktan tıbbi işlemler gibi doğrudan müdahaleci alanlara yayılmasıyla birlikte malpraktis başta olmak üzere mevcut hukuki sorumluluk mekanizmalarının yetersiz kalmaya başladığı ve yeni düzenleyici çerçevelerin tanımlanmasının zorunlu hale geldiği vurgulandı.

Atölye, bilgisayarlardan büyük dil modellerine uzanan sürecin veri ve bilgiyi işleme kapasitesini adım adım makinelere devrettiği, bu hiyerarşide geriye kalan ve yalnızca insana özgü olanın “hikmet” olduğu mesajıyla sona erdi. Yapay zekanın araştırmacının özgün yorumunun ve eleştirel ferasetinin yerini dolduramayacağı; sağlık politikası perspektifinden bakıldığında söz konusu dönüşümün klinik araştırma altyapısının geliştirilmesi, araştırmacı yetkinliklerinin güncellenmesi ve algoritmik karar destek sistemlerinin düzenlenmesi gibi somut politika önceliklerini beraberinde getirdiği ifade edildi.