haberler

OpenAI'nin ChatGPT'si (sohbet üreten önceden eğitilmiş dönüştürücü), tarihin en hızlı büyüyen internet uygulaması haline gelen yapay zeka (YZ) destekli bir sohbet robotudur. GPT gibi büyük dil modelleri de dahil olmak üzere üretken YZ, insanların ürettiğine benzer metinler üretir ve insan düşüncesini taklit eder. Stajyerler ve klinisyenler bu teknolojiyi zaten kullanıyor ve tıp eğitimi kararsız kalamaz. Tıp eğitimi alanı artık YZ'nin etkisiyle boğuşmak zorunda.

Yapay zekânın tıp üzerindeki etkisine dair birçok haklı endişe bulunmaktadır. Bunlar arasında, yapay zekânın bilgi üretip bunu gerçekmiş gibi sunma potansiyeli ("illüzyon" olarak bilinir), hasta mahremiyeti üzerindeki etkisi ve kaynak verilere önyargı eklenmesi riski yer almaktadır. Ancak, yalnızca bu acil sorunlara odaklanmanın, yapay zekânın tıp eğitimi üzerinde, özellikle de teknolojinin gelecek nesil stajyer ve hekimlerin düşünce yapılarını ve bakım modellerini nasıl şekillendirebileceği konusunda, daha geniş kapsamlı etkilerini göz ardı edeceğinden endişe duyuyoruz.

Tarih boyunca teknoloji, hekimlerin düşünme biçimini altüst etmiştir. 19. yüzyılda stetoskopun icadı, fizik muayenenin bir dereceye kadar iyileştirilmesini ve mükemmelleştirilmesini sağlamış ve ardından tanısal dedektiflik kavramı ortaya çıkmıştır. Daha yakın zamanlarda ise, sorun odaklı tıbbi kayıtların mucidi Lawrence Weed'in de belirttiği gibi, bilgi teknolojisi klinik akıl yürütme modelini yeniden şekillendirmiştir: Hekimlerin verileri yapılandırma biçimi, düşünme biçimimizi etkiler. Modern sağlık hizmetleri faturalandırma yapıları, kalite iyileştirme sistemleri ve mevcut elektronik tıbbi kayıtlar (ve bunlarla ilişkili sorunlar) bu kayıt yaklaşımından derinden etkilenmiştir.

ChatGPT, 2022 sonbaharında piyasaya sürüldü ve o zamandan beri geçen aylarda, potansiyelinin en az sorun odaklı tıbbi kayıtlar kadar yıkıcı olduğunu gösterdi. ChatGPT, ABD Tıp Lisanslama Sınavı'nı ve Klinik Düşünme Sınavı'nı geçti ve hekimlerin tanısal düşünme biçimine yakın. Yükseköğretim artık "üniversite ders kompozisyonları için yolun sonu" ile boğuşuyor ve tıp fakültesine başvururken öğrencilerin sunduğu kişisel beyanlar için de aynı şeyin yakında gerçekleşeceği kesin. Büyük sağlık şirketleri, yapay zekayı ABD sağlık sisteminde yaygın ve hızlı bir şekilde devreye almak için teknoloji şirketleriyle birlikte çalışıyor ve bu, yapay zekayı elektronik tıbbi kayıtlara ve ses tanıma yazılımlarına entegre etmek de dahil. Doktorların bazı işlerini devralmak üzere tasarlanan sohbet robotları piyasaya çıkıyor.

Tıp eğitiminin manzarası açıkça değişiyor ve değişmeye devam ediyor, bu nedenle tıp eğitimi varoluşsal bir seçimle karşı karşıya: Tıp eğitimcileri, yapay zekâyı hekim eğitimine entegre etmek ve hekim işgücünü bu dönüştürücü teknolojiyi tıbbi çalışmalarda güvenli ve doğru bir şekilde kullanmaya bilinçli bir şekilde hazırlamak için inisiyatif alacak mı? Yoksa operasyonel verimlilik ve kâr peşinde koşan dış güçler, ikisinin nasıl bir araya geleceğini belirleyecek mi? Ders tasarımcılarının, hekim eğitim programlarının, sağlık liderlerinin ve akreditasyon kuruluşlarının yapay zekâ hakkında düşünmeye başlaması gerektiğine inanıyoruz.

Tıp fakülteleri iki zorlukla karşı karşıya: Hem öğrencilere yapay zekâyı klinik çalışmalarda nasıl uygulayacaklarını öğretmeleri hem de yapay zekâyı akademiye uygulayan tıp öğrencileri ve öğretim görevlileriyle ilgilenmeleri gerekiyor. Tıp öğrencileri, bir hastalık hakkında yapılar oluşturmak ve öğretim noktalarını tahmin etmek için sohbet robotlarını kullanarak yapay zekâyı derslerinde kullanıyor. Öğretmenler ise yapay zekânın ders ve değerlendirme tasarlamalarına nasıl yardımcı olabileceğini düşünüyor.

Tıp fakültesi müfredatlarının insanlar tarafından tasarlandığı fikri belirsizliklerle karşı karşıya: Tıp fakülteleri, müfredatlarındaki insanlar tarafından tasarlanmamış içeriklerin kalitesini nasıl kontrol edecek? Öğrenciler ödevlerini tamamlamak için yapay zekâ kullanıyorsa, okullar akademik standartları nasıl koruyabilir? Öğrencileri geleceğin klinik ortamına hazırlamak için tıp fakültelerinin, yapay zekâ kullanımıyla ilgili öğretimi klinik beceri derslerine, tanısal akıl yürütme derslerine ve sistematik klinik uygulama eğitimine entegre etmek için sıkı bir çalışmaya başlaması gerekiyor. İlk adım olarak, eğitimciler yerel öğretim uzmanlarına ulaşabilir ve müfredatı uyarlamanın ve yapay zekâyı müfredata dahil etmenin yollarını geliştirmelerini isteyebilirler. Revize edilen müfredat daha sonra titizlikle değerlendirilecek ve yayınlanacaktır; bu süreç artık başlamıştır.

Lisansüstü tıp eğitimi düzeyinde, stajyer ve uzman hekimlerin, yapay zekânın bağımsız uygulamalarının ayrılmaz bir parçası olacağı bir geleceğe hazırlanmaları gerekmektedir. Stajyer hekimler, yapay zekâ ile çalışma konusunda rahat olmalı ve hem klinik becerilerini desteklemek hem de hastaları zaten yapay zekâ kullandığı için yapay zekânın yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamalıdır.

Örneğin, ChatGPT, hastaların anlayabileceği bir dil kullanarak kanser taraması önerileri sunabilir, ancak bu %100 doğru değildir. Hastaların yapay zeka kullanarak yaptığı sorgulamalar, tıpkı ticari genetik test ürünlerinin ve çevrimiçi tıbbi danışmanlık platformlarının yaygınlaşmasının ayakta tedavi kliniklerindeki iletişimi değiştirmesi gibi, kaçınılmaz olarak doktor-hasta ilişkisini de değiştirecektir. Günümüzün stajyer ve uzman doktorlarının önünde 30-40 yıl var ve klinik tıptaki değişikliklere uyum sağlamaları gerekiyor.

Tıp eğitimcileri, asistan hekimlerin ve uzman eğitmenlerin yapay zekâ konusunda "uyarlanabilir uzmanlık" kazanmalarına yardımcı olacak ve gelecekteki değişim dalgalarına uyum sağlamalarını sağlayacak yeni eğitim programları tasarlamak için çalışmalıdır. Lisansüstü Tıp Eğitimi Akreditasyon Konseyi gibi yönetim organları, yapay zekâ eğitimiyle ilgili beklentileri eğitim programı rutin gerekliliklerine dahil ederek müfredat standartlarının temelini oluşturabilir. Eğitim programlarını eğitim yöntemlerini değiştirmeye teşvik edebilir. Son olarak, klinik ortamlarda çalışan hekimlerin yapay zekâya aşina olmaları gerekmektedir. Mesleki dernekler, üyelerini tıp alanındaki yeni durumlara hazırlayabilir.

Yapay zekânın tıp pratiğinde oynayacağı rol hakkındaki endişeler hiç de önemsiz değil. Tıpta bilişsel çıraklık modeli binlerce yıldır varlığını sürdürüyor. Tıp öğrencilerinin eğitimlerinin ilk gününden itibaren yapay zekâ sohbet robotlarını kullanmaya başlaması durumunda bu model nasıl etkilenecek? Öğrenme teorisi, bilgi ve beceri gelişimi için sıkı çalışma ve bilinçli pratiğin şart olduğunu vurgular. Herhangi bir soru, başucundaki bir sohbet robotu tarafından anında ve güvenilir bir şekilde yanıtlanabildiğinde, hekimler nasıl etkili ve yaşam boyu öğrenenler haline gelecekler?

Etik kurallar tıp pratiğinin temelidir. Etik kararları şeffaf olmayan algoritmalar aracılığıyla filtreleyen yapay zeka modelleri tarafından desteklendiğinde tıp nasıl görünecek? Yaklaşık 200 yıldır, hekimlerin mesleki kimlikleri bilişsel çalışmalarımızdan ayrılamaz olmuştur. Bilişsel çalışmanın büyük bir kısmı yapay zekaya devredilebildiğinde, hekimlerin tıp pratiği yapması ne anlama gelecek? Bu soruların hiçbirine şu anda cevap veremeyiz, ancak sormamız gerekiyor.

Filozof Jacques Derrida, "ilaç" veya "zehir" anlamına gelen pharmakon kavramını ortaya atmıştır ve aynı şekilde, yapay zeka teknolojisi de hem fırsatlar hem de tehditler sunmaktadır. Sağlık hizmetlerinin geleceği için bu kadar çok şey tehlikedeyken, tıp eğitimi camiası yapay zekayı klinik uygulamaya entegre etmede öncülük etmelidir. Özellikle hızla değişen koşullar ve kılavuz literatür eksikliği göz önüne alındığında, bu süreç kolay olmayacaktır, ancak Pandora'nın Kutusu açılmıştır. Kendi geleceğimizi şekillendirmezsek, güçlü teknoloji şirketleri bu işi devralmaktan mutluluk duyacaktır.