Sağlıkta Yapay Zeka Devrimi: Etik İkilemler ve Hukuk

Yapay zeka (AI), sağlık hizmetleri sektöründe bir paradigma dönüşümünün habercisi olarak kabul edilmektedir. Teşhis süreçlerini hızlandırma, kişiselleştirilmiş tedavi protokolleri geliştirme ve klinik verimliliği artırma potansiyeli, YZ teknolojisini tıp dünyasının merkezine yerleştirmektedir. Ancak bu teknolojik devrim, madalyonun diğer yüzünde karmaşık etik ikilemleri ve mevcut yasal çerçeveleri zorlayan ciddi düzenleyici boşlukları da beraberinde getirmektedir. Yapay zekanın sağlık ekosistemine entegrasyonu, yalnızca teknik bir başarı değil, aynı zamanda derin bir sosyo-hukuki değerlendirmeyi zorunlu kılmaktadır.

​Bu tartışmaların merkezinde, yapay zekanın yaşam kaynağı olan veri yer almaktadır. Sağlık verileri, doğası gereği en hassas kişisel bilgileri içerir. Türkiye'de 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), sağlık verilerini "özel nitelikli kişisel veri" olarak tanımlayarak bu verilerin işlenmesini son derece katı kurallara, özellikle de ilgili kişinin "açık rızası" şartına bağlamıştır. Yapay zeka algoritmalarının eğitilmesi için gereken muazzam hacimli veri setlerinin, KVKK'nın "amaçla sınılılık" ve "veri minimizasyonu" gibi temel ilkeleriyle nasıl uyumlu hale getirileceği, önümüzdeki dönemin en kritik hukuki sorularından biridir. Verilerin anonimleştirilmesi bir çözüm gibi görünse de, yeniden kimliklendirme (re-identification) riskleri ve bu verilerin güvenliğinin sağlanması, veri sorumluları olan sağlık kurumları için ciddi bir yükümlülük teşkil etmektedir.

​Teknik altyapı kadar önemli bir diğer etik sorun ise algoritmik yanlılıktır (algorithmic bias). Yapay zeka modelleri, eğitildikleri verilerdeki mevcut toplumsal önyargıları ve eşitsizlikleri farkında olmadan öğrenebilir ve hatta pekiştirebilir. Türkiye'nin demografik ve genetik çeşitliliği düşünüldüğünde, belirli bir popülasyon grubundan toplanan verilerle eğitilmiş bir teşhis algoritmasının, ülkenin farklı bölgelerindeki veya farklı etnik kökenlere sahip bireylerde ne kadar isabetli çalışacağı meçhuldür. Bu durum, mevcut sağlık hizmeti eşitsizliklerini daha da derinleştirme ve belirli hasta gruplarını sistematik olarak dezavantajlı duruma düşürme potansiyeli taşımaktadır.

​Yapay zekanın karar mekanizmalarındaki şeffaflık eksikliği, "kara kutu" (black box) problemi olarak bilinen bir başka zorluk alanıdır. Derin öğrenme gibi karmaşık modellerin bir sonuca nasıl ulaştığını tam olarak açıklamak her zaman mümkün olmayabilir. Bu durum, hem hekimin yapay zeka tarafından sunulan öneriyi eleştirel bir süzgeçten geçirme yetisini kısıtlar hem de bir hata durumunda hukuki sorumluluğun kime atfedileceği sorununu doğurur. Tıbbi bir malpraktis vakasında kusur; algoritmayı kullanan hekime mi, sistemi onaylayan sağlık kurumuna mı, yoksa yazılımı geliştiren teknoloji şirketine mi aittir? Türk Borçlar Kanunu ve mevcut tıbbi uygulama hatalarına ilişkin düzenlemeler, bu çok katmanlı sorumluluk zincirini çözümlemede henüz yetersiz kalmaktadır.

​Son olarak, bu teknolojik entegrasyonun hasta-hekim ilişkisinin doğasını dönüştürme potansiyeli göz ardı edilmemelidir. Tıbbın empatik ve insani boyutunun, veri odaklı ve algoritmik bir verimlilik anlayışının gölgesinde kalma riski bulunmaktadır. Yapay zeka, hekime paha biçilmez bir destek aracı olarak hizmet etmeli, ancak onun yerini alan, hastayla arasına giren bir bariyere dönüşmemelidir.

​Neticede, Türkiye'nin sağlık alanında yapay zekanın sunduğu fırsatlardan tam olarak yararlanabilmesi, yalnızca teknolojik yatırımlara değil, aynı zamanda bu etik ve hukuki zorluklara yönelik proaktif, disiplinler arası ve bütüncül bir strateji geliştirmesine bağlıdır. Hukukçular, mühendisler, tıp profesyonelleri ve politika yapıcılar, güvenilir bir yapay zeka ekosistemi inşa etmek için birlikte çalışmak zorundadır.