İhlas Haber Ajansı (İHA) kaynaklarından alınan bilgilere göre, Biruni Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Damla Övek Baydar, sağlık alanında kullanılan yapay zekâ sistemlerinde yüksek doğruluk oranlarının tek başına yeterli olmadığını belirtti.

Yapay Zekânın Sağlık Sektöründeki Yeri

Tıbbi görüntülerin değerlendirilmesinden hastalık risklerinin tahminine kadar pek çok alanda yapay zekânın sağlık profesyonellerine yardımcı olduğunu belirten Baydar, sistemlerin başarısının genellikle tahmin doğruluğuyla ölçüldüğüne dikkat çekti. İnsan yaşamını doğrudan etkileyen bir alanda yalnızca doğru sonuca ulaşmanın yeterli olmayabileceğini vurgulayan uzman, doğru tahmin ile güvenilir tahminin her zaman aynı şey olmadığını ifade etti.

Kara Kutu Modelleri ve Açıklanabilirlik

Derin öğrenme modellerinin karar süreçlerinin anlaşılabilir olması gerektiğine işaret eden Baydar, bu modellerin çok miktarda veriden örüntüler öğrenebildiğini ancak hangi bilgilere dayanarak sonuca vardıklarının her zaman kolayca görülemediğini aktardı. Bir modelin yüksek doğrulukla tahmin yapabileceğini, ancak bu tahmini biyolojik ya da klinik olarak anlamlı bir işarete mi yoksa yanıltıcı bir örüntüye mi dayandırdığının bilinmesi gerektiğinin altını çizdi.

Uzman Görüşü / Editöryel Değerlendirme

Sağlık alanında yapay zekâ uygulamaları, klinik karar destek sistemlerinin geliştirilmesi ve hasta verilerinin analizi süreçlerinde büyük bir dönüşüm yaratmaktadır. Ancak bu teknolojilerin klinik pratiklere entegre edilebilmesi için şeffaflık, denetlenebilirlik ve bilimsel geçerlilik gibi temel etiketlerin titizlikle ele alınması gerekmektedir.