Kartalkaya Sürecine Etik Bir Bakış

Sağlıkta yapay zeka etiği

İnsana ait bilişsel fonksiyonları ve otonom davranışları sergileyen işletim sistemleri yapay zeka olarak tanımlanmaktadır. 1970'li yıllardan sonra sağlık alanında ortaya çıkan değişim ve dönüşümlerle beraber yapay zeka kavramından sağlıkta bahsedilmeye başlanmıştır. Son 10 yıllık döngü içerisinde sağlıkta yapay zeka, ulusal ve uluslararası düzeyde mucizevi yaklaşımlarıyla ve birçok kullanım alanıyla dikkat çekmektedir. Ancak ilgili süreçler beraberinde sorunları ve özellikle de etik sorunları gündeme getirmiştir. Bu bağlamda uluslararası düzeyde hem Avrupa Birliği (AB) hem de Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından, ülkemizde ise Yüksek Öğretim Kurulu (YÖK) tarafından yapay zekanın etik yönüne ilişkin çeşitli yönetmelikler yayımlanmıştır. Özellikle yapay zeka ürünü olacak herhangi bir materyal, herhangi bir işletim sistemi için tasarım uygulama ve geliştirme aşamasında etik düşünüşün devrede tutulması ve etik yaklaşımla beraber etik duyarlılık ekseninde ve doğru etik karar verme süreciyle oluşturulmuş olan bir yapay zeka sistemi ortaya konması zorunludur.
Etik, aslında bizim düşüncelerimizde başlayan, yaşamımızın her alanında içselleştirmemiz gereken, iyiye ve doğruya ulaşma noktasında felsefenin bir alt disiplini olarak yer alan bir kavramdır. Mutlak iyi ve mutlak doğruya ulaşma noktasını hedef alan, etik düşünüşü seçen insanın meslek etiği bağlamında da etik davranmayı ve mesleğini icra ederken ya da mesleğine ait herhangi bir ürün geliştirirken ya da teknolojiyle iç içe olurken etik düşünüşle yol alması vicdani bir yükümlülüktür. İşte tüm bunlar bağlamında ele aldığımızda, sağlıkta yapay zekaya ait ürünlerin üretilmesi, kullanılması, yönetilmesi ekseninde de etik duyarlılıkla hareket edilmesi kaçınılmazdır. Peki bu, bizim mesleki ve vicdani yükümlülüğümüz müdür, etik sürece yönetebilmek bağlamında bizler ne yapacağız? Öncelikle yapay zekaya ait bir tasarım gerçekleştirirken bunun alt yapılarını oluşturduğumuzda tamamıyla ilgili verileri çoklu veri tabanı oluşturarak yerleştireceğiz ve bu verileri oluştururken asla bias yani yan tutmadan, neyi istiyorsak onun çoklu örnekleme ortaya koyarak gerçekleştireceğiz. Örneğin; bir hastalık grubuna ilişkin ön tanılama ya da tedavi seçenekleri sunabilen bir yapay zeka sistemi oluşturmak istiyorsak her yaş grubundan, her cinsiyetten, her ırktan, her etnik kökenden, her sosyoekonomik, sosyokültürel düzeyden bireylere ait verilerin dahil olduğu bir sistem oluşturmak zorundayız. Bu verileri oluştururken gerçekten bizi doğru sonuca götürecek nicelik olarak çokluğu seçmek zorundayız. Yani sadece niteliğini desteklemek değil nicel olarak ya da çoklu bir veri kaynağı oluşturmak zorundayız ki doğruya ulaşılabilsin. Yine, ilgili uygulamaları gerçekleştirirken muhakkak bireyler ve hastalar üzerinde bir karar verme sistemi oluştururken açıklanabilir yapay zeka sistemini devreye sokmak zorundayız. Açıklanabilir yapay zeka sistemi belirlediği tanı, belirlediği tedavi protokolü ya da herhangi bir konuda karar verme noktasında gerçekleştirdiğinde nedenleriyle, niçinleriyle bu ilgili belirlemiş olduğu başlıklara açıklama getirmektedir. Dolayısıyla hem sağlık profesyonellerine anlamlı bir rehber sağlarken hem de verdiği kararı belirli noktalara temellendirmektedir. Dolayısıyla açıklanabilir yapay zeka sistemi sağlık profesyonelleri için de daha güvenli bir alan yaratmakta ve hastaların ilgili noktalarda zarar görmesine de engel olabilmektedir.