Güvenilir Tıbbi Yapay Zekanın Etiği ve Yönetişimi: Tasarım ve Uygulama Düzeyinde Çok Disiplinli Bir Çerçeve

Yapay zekanın sağlık sektörüne hızla entegre olması, tanı ve tedavi süreçlerinde verimliliği ve hassasiyeti artırarak geleneksel tıp modelinde devrim niteliğinde gelişmeler sunmaktadır. Ancak teknolojinin bu hızlı ilerleyişi, teknik karmaşıklıklar ve belirsizliklerle birlikte etik, hukuki ve sosyal riskleri de beraberinde getirmektedir. Yapay zeka sistemlerinin klinik ortamlarda yaygınlaşması, hekimlerin karar verme yetkisini desteklerken veri gizliliği, algoritmik taraflılık ve otonomi tehditleri gibi sorunlar nedeniyle klinik güvenin zedelenmesine yol açmaktadır. Bu durum, teknolojinin toplumsal sonuçlarının erken aşamada öngörülmesinin zorluğunu ifade eden Collingridge dilemması ile açıklanmakta ve teknolojinin kontrol edilemez bir boyuta ulaşmadan önce etik ve hukuki bir çerçevede yönetilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Bu çalışmanın temel amacı, tıbbi yapay zekanın güvenilirliğini belirleyen etik, hukuki ve teknik dinamikleri sistematik bir biçimde incelemek ve uygulamaya aktarılabilir bir etik yönetişim modeli sunmaktır. Yazarlar, konuyu çok disiplinli bir yöntemle ele alarak yapay zeka sistemlerini tasarım ve uygulama boyutlarında iki ana düzeyde çözümlemiştir. Tasarım düzeyinde teknolojinin teknik güvenilirliği ve emniyeti veri kalitesi, algoritmik sapma ve kapalı kutu (opaklık) sorunları üzerinden değerlendirilmiştir. Uygulama düzeyinde ise yapay zekanın insan hakları, insan onuru, hasta özerkliği ve sorumluluk dağılımı üzerindeki etkileri hukuki ve etik açıdan analiz edilmiş; etik değerler, etik ilkeler ve etik normlar kademelenmesine dayalı bütüncül bir yönetişim yaklaşımı önerilmiştir.

Çalışmada elde edilen temel çıkarımlar, tıbbi verilerin büyük oranda yapılandırılmamış olmasının ve standart olmayan veri etiketleme süreçlerinin yapay zeka modellerinin doğruluğunu doğrudan olumsuz etkilediğini göstermektedir. Algoritmik sapmaların hekimlerin klinik kararlarını etkileyerek sağlık eşitsizliklerini derinleştirdiği, derin öğrenme algoritmalarının opak yapısının ise hekim ve hastaların yapay zeka kararlarına duyduğu güveni sarstığı saptanmıştır. Ayrıca yapay zeka sistemlerinin henüz ahlaki bir özne ya da bağımsız bir hukuki sorumluluk taşıyıcısı olmadığı, bu nedenle meydana gelebilecek tıbbi hatalarda sorumluluğun insan öznelerde kalması gerektiği vurgulanmıştır. Yanıltıcı etik aklama (Ethics Bluewashing) girişimlerinin önüne geçilmesi için sıkı denetim ve şeffaflık mekanizmalarının kurulması gerektiği ifade edilmiştir.

Tartışma ve sonuç bölümünde, tıbbi yapay zekanın güvenilir kılınması için üst düzey tasarımda insan sağlığı ve refahını artırma etik değerinin temel alınması gerektiği belirtilmektedir. Yazarlar, mevcut hukuki düzenlemelerin teknolojinin gerisinde kaldığını vurgulayarak veri yönetişiminin güçlendirilmesi, algoritmik izlenebilirliğin sağlanması ve tüm yapay zeka ürün süreçlerinin sürekli denetlenmesi gerektiğini savunmaktadır. Bu çalışma, literatürde parçalı olarak ele alınan teknik, etik ve hukuki boyutları tek bir teorik çerçevede birleştirerek Türk araştırmacılar için yapay zeka etiği, veri koruma hukuku ve klinik karar destek sistemlerinin yönetişimine yönelik araştırmalarda temel bir başvuru kaynağı niteliği taşımaktadır.