“Yapay Zekâ Halüsinasyonu” olarak adlandırılan yanlış ve gerçek dışı çıktılar, sağlık alanında hasta güvenliğini tehdit eden yeni bir risk unsuru olarak gündemde.
Yapay zekâ teknolojileri, sağlık sektöründe teşhis, tedavi planlaması ve operasyonel süreçlerde önemli bir dönüşüm potansiyeli sunarken, son dönemde gündeme gelen “yapay zekâ halüsinasyonu” yeni ve ciddi riskleri beraberinde getiriyor.
Uzmanlar, yapay zekâ sistemlerinin gerçek dışı veya yanlış bilgiler üretme eğiliminin, hasta güvenliğini, klinik karar alma süreçlerini ve sağlık profesyonellerinin teknolojiye olan güvenini olumsuz etkileyebileceği konusunda uyarıyor.
Yapay Zekâ Halüsinasyonu Nedir ve Sağlıkta Nasıl Ortaya Çıkar?
Sağlık sektörüne yönelik yapay zekâ teknolojileri çözümleri sunan Opinion AI’ın Kurucu Ortağı ve CTO’su Burhan İnal konu hakkında şunları söyledi:
“Yapay zekâ halüsinasyonu, bir yapay zekâ sisteminin (özellikle büyük dil modelleri ve üretken yapay zekalar), kendisine sunulan verilerle tutarlı görünse de aslında gerçekte var olmayan veya yanlış olan bilgileri üretmesidir. Bu durum, yapay zekanın karmaşık örüntüleri öğrenirken veya eksik veriyi tamamlarken mantık hatası yapmasıyla ortaya çıkabilir.
Sağlık sektöründe bu halüsinasyonlar, yapay zekanın tıbbi görüntülerde var olmayan lezyonları görmesi, yanlış teşhisler önermesi, bilimsel dayanağı olmayan tedavi yöntemleri önermesi veya hasta kayıtlarında gerçek dışı bilgiler üretmesi şeklinde kendini gösterebilir.”
Olası Olumsuz Etkiler ve Riskler
Yapay zekâ halüsinasyonlarının, sağlık sektöründe birden fazla kritik alanda olumsuz etkilere yol açabileceğine dikkat çeken Burhan İnal, olası riskleri şöyle sıraladı:
- Hatalı Teşhis ve Tedavi Planlaması: Yapay zekanın halüsinasyon üretmesi, yanlış teşhislere ve dolayısıyla uygunsuz veya zararlı tedavi planlarının oluşturulmasına neden olabilir. Bu durum, hastaların sağlığını doğrudan tehlikeye atar ve geri dönüşü olmayan sonuçlar doğurabilir.
- Hasta Güvenliğinin Tehlikeye Girmesi: Yapay zeka sistemlerinin ürettiği yanlış bilgiler, klinik kararları etkileyerek hasta güvenliğini riske atabilir. Özellikle kritik durumlarda veya acil müdahale gerektiren vakalarda, yapay zeka halüsinasyonları ölümcül sonuçlara yol açabilir.
- Hekimlerin ve Sağlık Profesyonellerinin Güven Kaybı: Yapay zeka sistemlerinin güvenilmez çıktılar üretmesi, hekimlerin ve diğer sağlık profesyonellerinin bu teknolojilere olan güvenini sarsar. Bu durum, yapay zekanın sağlık hizmetlerine entegrasyonunu yavaşlatabilir ve potansiyel faydalarının tam olarak kullanılamamasına neden olabilir.
- Kaynak İsrafı ve Operasyonel Verimsizlik: Yanlış teşhisler ve tedavi önerileri, gereksiz testlerin yapılmasına, yanlış ilaçların kullanılmasına ve hastaların gereksiz yere hastanede kalmasına yol açarak sağlık sisteminde büyük bir kaynak israfına neden olabilir.
- Yasal ve Etik Sorumluluklar: Yapay zeka halüsinasyonlarından kaynaklanan hatalı kararlar, ciddi yasal sorumlulukları ve etik ikilemleri beraberinde getirebilir. Bu durum, hem yapay zeka geliştiricileri hem de sağlık kuruluşları için önemli hukuki riskler oluşturur.
- Hasta Güveninin Zedelenmesi: Hastaların, sağlık hizmetlerinde kullanılan yapay zeka sistemlerinin güvenilirliği konusunda endişe duyması, genel olarak sağlık sistemine olan güvenlerini azaltabilir.
Çözüm Yolları ve Riskleri Minimize Etmek
Burhan İnal, “Yapay zekâ halüsinasyonu riskini minimize etmek ve sağlık sektöründe yapay zekanın güvenli kullanımını sağlamak için acil ve çok yönlü bir yaklaşım gerekmektedir” dedi ve çözüm yollarını şöyle anlattı:
- Yüksek Kaliteli ve Doğrulanmış Veri Setleri: Yapay zekâ modelleri, halüsinasyon riskini azaltmak için kapsamlı, çeşitli, güncel ve insan uzmanlar tarafından doğrulanmış veri setleriyle eğitilmelidir.
- Şeffaf ve Açıklanabilir Algoritmalar: Yapay zekâ sistemlerinin karar süreçleri şeffaf olmalı ve neden belirli bir çıktıya ulaştığı açıklanabilir olmalıdır. Bu, halüsinasyonların tespit edilmesini ve düzeltilmesini kolaylaştırır.
- İnsan Gözetimi ve Sürekli Denetim: Yapay zekâ sistemleri, her zaman insan uzmanların (hekimler, veri bilimcileri) sıkı gözetimi ve denetimi altında çalışmalıdır. Yapay zekanın önerileri, klinik uzmanlar tarafından doğrulanmadan uygulamaya geçirilmemelidir.
- Güçlü Doğrulama ve Test Mekanizmaları: Yapay zekâ modelleri, gerçek dünya senaryolarında kapsamlı bir şekilde test edilmeli ve potansiyel halüsinasyon eğilimleri proaktif olarak belirlenmelidir.
- Etik YZ Çerçeveleri ve Düzenlemeler: Sağlıkta yapay zekâ kullanımı için, halüsinasyon riskini ele alan ve bu tür durumların sorumluluğunu netleştiren ulusal ve uluslararası düzeyde etik kılavuzlar ve düzenlemeler oluşturulmalıdır.
- Sürekli Eğitim ve Farkındalık: Sağlık profesyonelleri, yapay zekanın yetenekleri ve sınırlılıkları, özellikle de halüsinasyon riski konusunda eğitilmeli ve bu risklere karşı farkındalıkları artırılmalıdır.
Alan Uzmanlığının Kritik Önemi
Son olarak, yapay zekâ halüsinasyonlarının temel nedenlerinden birinin, genel amaçlı dil modellerinin sınırsız bilgi iddiasında bulunması olduğunu da belirten Opinion AI’ın Kurucu Ortağı Burhan İnal bu konuda şu uyarıyı yapıyor: “Genel amaçlı yapay zekâ modelleri, her konuda uzman olduklarını iddia ederek tehlikeli bir yanılsama yaratabilirler. Ancak gerçek şu ki, sağlık gibi kritik alanlarda derin uzmanlık gerektiren konularda, bu modeller yeterli derinlikten yoksundur. Sağlıkta yapay zekâ uygulamaları, tıp literatürü, klinik deneyim ve hasta güvenliği protokollerini derinlemesine anlayan, alanına özel olarak tasarlanmış sistemler gerektirir.”
İnal, genel yapay zekâ çözümlerinin sağlık alanındaki tehlikelerini şöyle açıklıyor:
“Bir dil modeli hem şiir yazabildiği hem de hukuki tavsiye verebildiği için kendisini tıp uzmanı sanabilir. Ancak sağlık alanında her hata, doğrudan insan yaşamını etkiler. Bu nedenle Opinion AI gibi sadece sağlık ve sigorta alanlarına odaklanan, uzman hekimlerle geliştirilen ve sürekli olarak tıbbi standartlarla doğrulanan özelleşmiş çözümler, hasta güvenliği açısından hayati önem taşır. Genel amaçlı modellerin ‘her şeyi bilirim’ yaklaşımı yerine, ‘sağlık alanında uzmanım ve sınırlarımı bilirim’ diyen sistemlere ihtiyacımız var.”
