The Ulutas Medical Journal p-ISSN 2149-0430 e-ISSN 2149-388X

The Ulutas Medical Journal · ISSN 2149-0430 (basılı), 2149-388X (çevrimiçi) · https://www.ulutasmedicaljournal.com/?mno=246747

Editöryal · Açık erişim

Yayın: Tıbbi Analiz ve Etik Sorunlarda Yapay Zekanın Uygunluğu

Başlık, özet ve tam metin makine çevirisidir. İngilizce aslı

  • Kemal Turker Ulutas1
  1. Department of Clinical Biochemistry, Hatay Reyhanli State Hospital, Ministry of Health, Hatay, Turkiye ROR
PDF indir (280.0 KB) Nasıl atıf yapılır doi:10.5455/umj.20250310075848

Özet

Yapay Zeka (AI) hızla gelişmiş teşhis görüntüleme, tahmin edici analitik ve kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerine olanak sağlayarak tıbbi analizleri dönüştürür. Bu editör, AI entegrasyonunun iki yönlü doğasını sağlık hizmetlerine inceliyor. Bir yandan, AI'nın geniş ve karmaşık veri setlerini işlemek için yeteneği, teşhis doğruluğunu ve klinik iş akışlarını önemli ölçüde artırabilir. Öte yandan, dağıtım, veri gizliliği, algoritmik önyargı ve birçok AI karar verme süreçleri dahil olmak üzere kritik etik konuları gündeme getirmektedir. Dahası, şeffaflık ve hesaplamadaki zorluklar bu teknolojilerin klinik kabulünü zorlamaktadır. Bu makale, son gelişmeler ve ilişkili etik ikilemleri inceleyerek sağlam düzenleyici çerçevelere ve disiplinler arası işbirliğine ihtiyaç duyuyor. Sonuçta, AI hasta bakımı devrime söz verirken, sürdürülebilir ve adil uygulama etik gözetimle teknolojik yenilikleri dengelemeye bağlıdır.

Anahtar kelimeler

Tam metin

Tam metnin makine çevirisidir; geçerli sürüm İngilizce asıldır. İngilizce aslı

Sevgili Okuyucular ve Yazarlar, yapay zekanın hızlı evrimi (AI) teknolojileri, bu devrimin ön saflarında sağlıkla birçok sektöre dönüşüyor. (1). AI-güdümlü araçlar artık tıbbi analizde giderek daha fazla istihdam edilmektedir - teşhis görüntüleme ve tahmin edilebilir analizlerden kişisel tedavi stratejilerinin formülasyonuna kadar. (2). AI'nın teşhis doğruluğunu ve operasyonel verimliliğini artırmak potansiyeli çok büyük olsa da, klinik uygulamadaki entegrasyon karmaşık etik soruları gündeme getiriyor (3)Bu editör hem dönüştürücü faydaları hem de tıbbi analizde AI'yı uygulamakla ilişkili etik zorlukları inceler. (4).

Son yıllarda, karmaşık veri kümelerini analiz ederek klinikleri desteklemek ve tıbbi görüntüleri yorumlamak için tasarlanmış AI uygulamalarında bir artış olmuştur. (1, 2)Makine öğrenme algoritmaları radyolojik görüntüleri yorumlamada, hasta verilerinde ince desenleri tespit etme ve hatta hastalık salgınlarını tahmin etme yeteneklerini göstermiştir. (4, 5)Gelişmiş sinir ağları ve derin öğrenme sistemleri de genomik verileri analiz etmek, erken hastalık tespiti ve kişisel tedavi stratejileri geliştirmek için kullanılmıştır. (6)Bu yenilikler, AI'nın geleneksel klinik yöntemleri tamamlamak ve karar verme süreçlerini geliştirmek için potansiyelini vurgulamaktadır. (4).

AI'nın geniş miktarda veri işleme yeteneği insan kapasitelerini aşıyor, böylece aksi takdirde göz ardı edilebilir desenlerin tanımlanmasına izin veriyor (5, 7). Yapay Zeka algoritmaları, uzman radyologların rakipleri olan accuracies'leri teşhis hatalarında azalmaya ve hasta bakımında hasta bakımına yol açan hasta bakımı (2, 4)Dahası, rutin görevleri otomatikleştirerek, AI, profesyonellerin karmaşık vakaları yönetmek ve doğrudan bakım sağlamak için daha fazla zaman ayırmasını sağlar. (8). AI odaklı analitik, belirli koşullar için yüksek risk altındaki bireyleri tanımlamak için gerçek zamanlı verileri analiz ederek önleyici tıp devrimidir, böylece zamanında müdahalelere ve potansiyel olarak genel sağlık maliyetlerini azaltır (7, 9).

Umut verici faydalara rağmen, AI'nın tıbbi analize entegrasyonu birkaç etik ikilem getiriyor. Önemli bir endişe veri gizliliği ve güvenliğidir, çünkü AI yüksek kaliteli, sık sık hassas hasta verileri gerektirir. Bu bilgilerin aggregasyon ve analizi, mahremiyet ihlallerinin risklerini oluşturur ve kötüye kullanılır (6)HIPAA ve GDPR gibi düzenlemelerle uyum, hasta verileri korumak için gereklidir (8)Başka bir meydan okuma önyargı ve adalettir. AI algoritmaları sadece onları eğitmek için kullanılan veriler olarak objektiftir; veri setlerinde tarihsel önyargılar çeşitli popülasyonlarda performansta eşitsizliklere yol açabilir. (3, 10)Önlemleri taklit etmek, temsilci veri setlerini geliştirmek ve sürekli olarak algoritma performanslarını değerlendirmek için devam eden çabaları gerektirir. (11).

Transparency ve güvenilirlik de önemli zorluklar yaratıyor. Birçok AI modellerinin “kara kutu” doğası, çıktılarının arkasındaki karar süreçlerini anlamak, hem klinik güven hem de hesap verebilirliklerini anlamak zorlaşır. (12). Bu, AI karar verme süreçlerini daha şeffaf ve anlaşılır hale getiren metodolojilere ihtiyaç duyuyor (12). Yasal çerçeveler, AI’nın tıpta yarattığı eşsiz zorlukları ele almak için de evrimmelidir. AI'nın dahil olduğu yanlış teşhis veya tedavi hataları nedeniyle sorumluluk, hasta güvenliği ile denge sağlayan açık yönergeleri gerektirir. (10).

AI'nın tıbbi analize entegrasyonu, artan teşhis doğruluğu, kişiselleştirilmiş tedavi stratejileri ve operasyonel verimlilik gibi faydaları temsil ediyor. (1)Bununla birlikte, bu avantajlar veri gizliliği, şeffaflık ve hesap verebilirlik dahil etik zorunluluklara karşı dikkatli bir şekilde dengelenmelidir. (3, 10, 11)En iyi uygulamalar, tıpta etik AI'ya ulaşmanın sadece teknik bir meydan okuma değil, aynı zamanda bir sosyal ve politika odaklı bir tek şey olduğunu öne sürüyor. (8, 12)Teknolojistleri, klinikleri, etikleri ve düzenleyici organları içeren Collaborative girişimler, hasta haklarını koruyan ve inovasyonu teşvik eden standartlar için önemlidir. (10).

AI, tıbbi analizleri veri işleme ve doğruluktaki benzeri yetenekleri sunarak dönüştürmek için hazırlanmaktadır. (1).Sağlıkya olan entegrasyonu, sağlam mahremiyet, önyargı, şeffaflığı artırmak ve açık düzenleyici standartlar oluşturmak dahil olmak üzere önemli etik zorlukların ele alınmasına bağlıdır. (3, 10, 11). Tıpta AI’nın vaadi çok büyüktür, ancak bu yüzden de ses ve hasta merkezli bir şekilde dağıtma sorumluluğu da budur. (1, 4)Araştırmacıların tıbbi analiz ve etik konularda yapay zekanın uygulanabilirliği hakkında makale göndermelerini teşvik ediyoruz ve bu konuyu aydınlatmak için raporlar gönderiyoruz.

Beyanlar

Yazar katkıları (CRediT)
Tüm yazarlar 14 CRediT rolünün tamamına eşit katkıda bulunmuştur (Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing).
Fon desteği

Funding information was not reported in the published version of this article.

Çıkar çatışması
A conflict of interest statement was not reported in the published version of this article.
Etik kurul onayı
Ethics committee approval was not required for this article, as it is based on previously published literature and does not involve human participants, patient data or animals.
Veri erişilebilirliği
Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analysed in this study.

Kaynaklar (12)

12 kaynağın 11 tanesi DOI bağlantılı.

  1. Topol E. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books; 2019. PubMed Google Scholar
  2. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017;542 (7639):115–118. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  3. Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care—Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018;378(11):981–983. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  4. Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future—Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016;375(13):1216–1219. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  5. Miotto R, Li L, Kidd BA, Dudley JT. Deep Patient: An Unsupervised Representation to Predict the Future of Patients from the Electronic Health Records. Sci Rep. 2016; 6:26094. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  6. Beam AL, Kohane IS. Big Data and Machine Learning in Health Care. JAMA. 2018;319(13):1317– 1318. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  7. Johnson AEW, Pollard TJ, Shen L, et al. MIMIC-III, a freely accessible critical care database. Sci Data. 2016; 3:160035. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  8. Shortliffe EH, Sepúlveda MJ. Clinical Decision Support in the Era of Artificial Intelligence. JAMA. 2018;320(21): 2199–2200. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  9. Krittanawong C, Zhang H, Wang Z, Aydar M, Kitai T. Artificial intelligence in precision cardiovascular medicine. J Am Coll Cardiol. 2017;69(21):2657– 2664. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  10. Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S. Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science. 2019; 366(6464): 447–453. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  11. Nemati S, Holder A, Razmi F, Stanley MD, Clifford GD, Buchman TG. An interpretable machine learning model for accurate prediction of sepsis in the ICU. Crit Care Med. 2018;46(4):547– 553. DOI Crossref PubMed Google Scholar
  12. Rajkomar A, Dean J, Kohane I. Machine Learning in Medicine. N Engl J Med. 2019;380(14):1347– 1358. DOI Crossref PubMed Google Scholar

Tam metni okuyun

PDF'yi burada aç

PDF yükleniyor…

PDF burada görünmezse yukarıdaki indirme düğmesini kullanın.

Bu makaleye nasıl atıf yapılır

Ulutas KT. Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues. Ulutas Med J. 2025;11(1):1-2. doi:10.5455/umj.20250310075848

Ulutas, K. T. (2025). Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues. The Ulutas Medical Journal, 11(1), 1–2. https://doi.org/10.5455/umj.20250310075848

Ulutas, K.T. (2025) 'Editorial: Applicability of Artificial Intelligence in Medical Analysis and Ethical Issues', The Ulutas Medical Journal, 11(1), pp. 1–2. doi: 10.5455/umj.20250310075848.

RIS (EndNote, Zotero) BibTeX JATS XML
Bu makaleyi sitenize ekleyin

Bu kodu sayfanıza yapıştırın. Kart başlığı, yazarları ve DOI'yi gösterir ve makaleye bağlantı verir.

Uyumsuzluk bildir
Makale gönder İletişim