Hanae Armitage / 11 Haziran 2026
Akademiden, endüstriden, hükümetten ve kar amacı gütmeyen kuruluşlardan konuşmacılar, yapay zekanın tıp alanında sorumlu, etkili ve güvenilir bir şekilde geliştirilmesi ve uygulanmasını ele aldılar.
“Yapay zeka” ve “Labubu” kelimeleri genellikle aynı cümle içinde telaffuz edilmez. Ancak Stanford Sağlık Yapay Zeka Haftası’nın ilk gününde, Tıp Eğitiminde Yapay Zeka sempozyumunun açılış konuşmacısı olan Dr. Laurah Turner, kızının çok sevdiği, dev gözlü, sivri dişli, sevimli bir oyuncak olan Labubu’nun resmini içeren bir slayt gösterdi.
Cincinnati Üniversitesi’nde tıp eğitimi alanında yardımcı doçent olan Turner, dinleyicilere koşu yaparken 9 yaşındaki kızının sesinin, yeni bir Labubu için ikna edici bir teklifle çalma listesini böldüğünü anlattı.
Turner, kızının matematik problemlerinde kendisine yardımcı olması için özel olarak tasarlanmış bir ödev robotunu nasıl kandırarak, yeni bir oyuncak için gerekçe oluşturmasına yardımcı olmasını sağladığını anlattı. Yapay zekânın yönlendirmesiyle Turner’ın kızı, bu tüylü arkadaşın neden kendisine faydalı olacağını tam olarak anlatan 10 dakikalık bir tez kaydetmeyi ve sunmayı başardı.
Turner konuşması sırasında, “Bu nasıl oldu?” diye sordu. “9 yaşındaki kızım, Labubu istediği için yapay zekayı kullanarak ses düzenleme, bulut dosya depolama ve ikna edici argümanlar geliştirme becerilerini kendi kendine öğrendi.”
Sağlık hizmetleriyle doğrudan bağlantılı olmasa da, bu öykü hafta boyunca devam eden önemli bir temanın analoğu niteliğindeydi: Yapay zeka bir güçlendirme aracıdır ve çocuklardan doktorlara, hastalara kadar herkese beklenmedik ve emsalsiz şekillerde yeni beceriler ve bilgiler kazandırıyor.
Bir hafta süren ve sekiz sempozyumdan oluşan etkinlikte konuşmacılar, yapay zeka araçlarının geliştirilmesinde hasta işbirliğinin gerekliliği, hem doktor hem de hasta topluluklarında yapay zekaya olan güvenin nasıl oluşturulabileceği ve yapay zekanın hastalık teşhis ve tedavisini etkileyen keşifleri nasıl hızlandırdığı gibi birçok konuyu ele aldılar.
Aşağıda, haftanın etkinliklerinden öne çıkan önemli noktalar yer almaktadır: Yapay Zeka ile Ruh Sağlığı Sempozyumu, Yapay Zeka ile Tıp Eğitimi Sempozyumu, Sorumlu Yapay Zeka ile Güvenli ve Eşit Sağlık (RAISE) Sempozyumu, Yapay Zeka ile Yaşam Bilimleri Sempozyumu, Yapay Zeka ile Tıbbi Görüntüleme (AIMI) Sempozyumu, AIMI Pediatri Sempozyumu, AIMI Akademik x Endüstri Zirvesi ve Yapay Zeka ile Çeviri Spektrumunda Sempozyum.
- Yapay zekâ sadece doktorlar için değil. Hastaların kendi sağlık yolculuklarına katılım biçimini değiştiriyor ve giderek daha fazla günlük kullanıcıyı sağlık ihtiyaçlarını daha iyi anlamaları ve savunmaları için bilgiyle güçlendiriyor. — RAISE Sağlık Sempozyumu
Birçok hasta için yapay zeka, ister randevuya akıllı sorularla donanmış olarak gitmek için sohbet robotlarına erişmek olsun, ister yapay zekadan laboratuvar sonucunu sade bir dille açıklamasını istemek olsun, kendi haklarını savunma ve güvenlik için kritik bir araç haline geliyor. Ancak ABD Hasta Güvenliği İçin Hastalar Derneği Başkanı ve CEO’su konuşmacı Sue Sheridan için yapay zeka bir can simidiydi.
2024 yılında Sheridan’da yüz sarkması gelişti ve acil servis doktoru ona “iyi niyetli ihmal” yani hiçbir şey yapmamasını söyledi. Bu tavsiyeden memnun kalmayan Sheridan, yapay zekâ destekli bir sohbet robotuna başvurdu. Sohbet robotu, ani yüz kası güçsüzlüğüne veya felcine neden olan Bell felcini olası bir neden olarak gösterdi ve durumun 72 saatlik bir tedavi penceresi olduğunu vurguladı. Bu yönlendirme onu ikinci bir acil servise yönlendirdi ve burada teşhis doğrulandı ve kalıcı felci sınırlayan hızlı bir tedavi aldı.
Sheridan’ın belirttiğine göre, milyonlarca insan zamanında klinik uzmanlara erişimden yoksun ve özellikle kırsal, sigortasız veya güvensiz topluluklarda yapay zekayı “çaresizlikten kaynaklanan bir hızla” kullanıyor. Dikkatlice kullanıldığında, yapay zeka hastalara kendi bakımlarına katılmaları için yetki, dil ve kanıt sağlayarak onları pasif alıcılardan hataları yakalayan, daha iyi sorular soran ve daha güvenli kararlar için baskı yapan aktif ortaklara dönüştürebilir.
- Yapay zekâ araçlarının kullanımı nedeniyle ortaya çıkan “beceri kaybı” veya beceri körelmesi, yapay zekâya yoğun olarak güvenen tüm klinisyenler için bir endişe kaynağıdır. Ancak tıp öğrencileri ve stajyerleri için gerçek risk “hiçbir zaman beceri kazanamamaktır.” — Tıp Eğitiminde Yapay Zekâ Sempozyumu
Konuşmacılar, kişinin kendi bilişsel ve öğrenme yeteneği yerine yapay zekaya aşırı derecede güvenmenin, kritik klinik becerilerin gelişimini aşındırabileceğini veya engelleyebileceğini öne sürdüler. Bununla birlikte, tıp ve eğitimde yapay zeka araçları giderek yaygınlaşıyor ve çok uzak olmayan bir gelecekte her yerde bulunması muhtemel. Bu gidişatı göz önünde bulundurarak, Stanford Tıp Fakültesi’nde klinik tıp profesörü olan Dr. Tracy Rydel ve Stanford Tıp Fakültesi’nde acil tıp klinik yardımcı profesörü olan Dr. Leonardo Aliaga , hasta randevularının özetlerini oluşturan ve konuşmaları kaydeden yapay zeka yazıcılarının uzmanlık eğitimi sırasında kullanılıp kullanılmaması gerektiği konusunda tartıştılar.
Tartışmada, azaltılmış dokümantasyon yükü ve iyileştirilmiş hasta katılımı, not yazımının dış kaynaklara devredilmesinin, stajyerlerin bağımsız klinik muhakeme geliştirmek için ihtiyaç duyduğu bilişsel “temsilcileri” baltalayacağı endişesiyle karşı karşıya geldi. Canlı bir izleyici anketi, yapay zekâ destekli sekreterlere verilen desteğin tartışmadan sonra %69’dan %54’e düştüğünü göstererek, tıp eğitiminde yapay zekâ kullanımına ilişkin daha temkinli bir bakış açısına işaret etti.
- Kanser, evrim konusunda ustadır ve aynı çeviklikle evrimleşebilecek bir tedavi sistemine ihtiyaç duyar. Bu henüz mevcut değil, ancak yapay zeka bu boşluğu doldurmaya hazır. — Yaşam Bilimlerinde Yapay Zeka Sempozyumu
Yapay zeka ve kanser konulu bir panelde, Genentech Araştırma ve Erken Geliştirme Başkanı Aviv Regev, onkolojinin benzersiz bir şekilde zorlu olduğunu, çünkü evrime karşı savaştığınızı söyledi. Regev, “Evrim her zaman kazanır,” dedi. “Evrimle evrime karşı savaşmalısınız. Bu, yapay zeka yaklaşımlarının doğasında var. Statik, önceden tanımlanmış ve sabit olmak yerine, öğrenme, evrimleşme ve değişme yeteneğine sahipler.”
Tümörler, mutasyon katmanlarını biriktirerek, tek bir modelin tam olarak yakalayamayacağı veya tedavinin ele alamayacağı, hastadan hastaya ve hatta tümör içinde bile büyük farklılıklar yaratır. Kanserin temelleri ve etkisi genleri, hücreleri ve dokuları kapsar. Regev’in dediği gibi, “sistematik olarak ölçüm yaparak sorunun üstesinden gelmek” mümkün olmayan, çok fazla olası kombinasyon ve sonuç içeren, sürekli değişen bir hastalıktır.
Yapay zekâ modelleri öğrenebilir, uyum sağlayabilir ve güncellenebilir; büyük, bağlam açısından zengin veri kümelerini entegre edebilir, karmaşık moleküler ilişkilere akıl yürütme uygulayabilir ve yeni veriler ve ölçümler kullanılabilir hale geldikçe yineleme yapabilir. Bu uyarlanabilir modellemeyi yüksek performanslı hesaplama, hastalık simülasyonu ve gerçek dünya deneyleriyle birleştirerek, doktorlar ve araştırmacılar yapay zekâyı kanserin evrimsel çevikliğine uygun bir öğrenme tedavi ekosistemi oluşturmak için kullanabilirler.
- İnsanlar, özellikle genç nüfus, duygusal destek için giderek daha fazla genel amaçlı yapay zekâya (örneğin ücretsiz sohbet botlarına) yöneliyor. Ruh sağlığı araçlarına geniş erişim bir kazanım olsa da, ciddi riskler hala mevcut. — Ruh Sağlığı için Yapay Zekâ Sempozyumu
Washington Üniversitesi Bilgi Okulu’nda doçent olan Dr. Alexis Hiniker, özellikle gençlerin, arkadaşlık, tavsiye ve diğer duygusal destek biçimleri için halihazırda yaygın, ruh sağlığına özgü olmayan sohbet robotlarını kullandığını vurguladı. Hiniker’in çalışmalarından birinde, özellikle yakın zamanda psikolojik sıkıntı yaşadığını bildiren veya yüksek düzeyde bağımlılık gibi kaygılı bağlanma stillerine sahip olan savunmasız kullanıcıların, yapay zeka sistemleriyle daha derin duygusal bağlar kurma ve onlara daha fazla güvenme eğiliminde olduklarını buldu.
Yapay zekâ, yapıcı ruh sağlığı becerilerini (olumlu iç konuşma veya şefkatli bir iç ses gibi) öğretebilse de, mevcut ticari tasarımlar genellikle Hiniker’in “ilişki temelli karanlık kalıplar” olarak adlandırdığı yöntemleri kullanmaktadır.
Bu karanlık kalıplar, aldatıcı öz-tanıtım (bir botun kullanıcıya bot olmadığını yemin etmesi) veya kâr odaklı etkileşim (bir chatbot’un kullanıcısını bir tartışmaya çekmesi ve kullanıcı yanıt vermeye çalıştığında ödeme duvarı uyarısı göstermesi) gibi konuşma taktiklerini içerir.
Hiniker, “Bu vakaların hepsinde, chatbot’un davranışının bir tür kar amacı güdüsüyle uyumlu olduğuna dair en azından bazı işaretler görüyoruz,” dedi. “En büyük ticari ürünlerde, bu [savunmasız nüfusa] bakmak yerine onları sömüren chatbot’ları rutin olarak görüyoruz. Düzenlemeyi kurarsak ve bu karanlık kalıpları tasarlama cazibesine direnmek için katılımcı tasarım yapıları oluşturursak, gençlere sağlayabileceğimiz birçok heyecan verici araç var.”
- Robotlar ve “kağıt üzerinde çalışan temsilciler” tarafından yönetilen bir biyoteknoloji şirketi, yapay zekanın bilimsel keşif süreçlerini nasıl hızlandırabileceğini gösteriyor. — Yaşam Bilimlerinde Yapay Zeka Sempozyumu
Stanford Tıp Fakültesi’nde biyomedikal veri bilimi alanında doçent olan Dr. James Zou , yapay zekanın aktif bir bilimsel işbirlikçi olarak potansiyelini sergileyen iki yeni projeyi anlattı: sanal bir biyoteknoloji şirketi ve bilimsel makaleleri, makalenin konusu hakkında etkileşimli bir uzmana dönüştüren bir model.
Sanal biyoteknoloji şirketi, yapısı itibariyle modern bir ilaç şirketini andırıyor, ancak on binlerce yapay zekâ ajanı tarafından yönetiliyor. Bu ajanlar, hedefli ilaç keşfi, klinik güvenlik, klinik deneme tasarımı ve daha fazlası gibi belirli biyoteknoloji odak alanlarında uzmanlaşmak üzere eğitiliyor. Biyoteknoloji şirketi ayrıca, makalelerden, kayıtlardan ve basın bültenlerinden klinik deneme sonuçlarını okumak ve analiz etmek için 37.000 ajan oluşturdu. Bu derlenmiş veri kümesi üzerinde sistem, bir ilacın pazara ulaşma olasılığında %48’lik bir artışa karşılık gelen tek hücreli genomik özellikler de dahil olmak üzere yeni başarı tahmincileri ortaya çıkardı.
Zou’nun Paper2Agent adını verdiği diğer ajan tabanlı yapay zeka projesinde, o ve ekibi yapay zekayı kullanarak araştırma makalelerinin statik PDF dosyalarını, sonuçları yeniden üretebilen, bir makaledeki yöntemleri yeni veri kümelerine uygulayabilen ve diğer makale ajanlarıyla işbirliği yapabilen etkileşimli “makale ajanlarına” dönüştürüyor. Bir örnekte, “ajanlaştırılmış” bir yöntem makalesi ve büyük bir dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu genetiği çalışması ajanı, araçlarını ve verilerini birleştirerek DEHB riskiyle bağlantılı daha önce bilinmeyen bir genomik hatayı ortaya çıkardı; bu, yapay zeka sistemlerinin mevcut bilimi otonom olarak bağlamasına ve genişletmesine bir örnektir.
- Yapay zekanın popülasyon düzeyindeki kanıtlardan dijital ikizler aracılığıyla bireysel hastalara aktarılması. —Yapay Zekanın Çeviri Spektrumunda Sempozyumu
Nüfus düzeyindeki verilere dayalı yapay zeka araçları, bireysel hastalar için körü körüne kullanılamaz. Stanford Tıp Fakültesi’nde hesaplamalı tıp, biyomedikal veri bilimleri ve cerrahi profesörü olan Tina Hernandez-Boussard’a göre, nüfus düzeyindeki deneme sonuçlarından (“Bu müdahale ortalama olarak işe yarıyor mu?”) hastaya özgü kararlara (“Önümdeki bu kişi için müdahale işe yarayacak mı?”) geçiş, yapay zekanın tıpta uygulanmasındaki temel çeviri zorluklarından biridir. Yapay zeka destekli dijital ikizler veya bireyin gerçek dünya verilerinden oluşturulan kişiselleştirilmiş, dinamik modeller, özellikle doktorların farklı tedavi yollarını simüle etmek için kullanabileceği önemli bir köprü olabilir.
Araştırmacılar, birçok bireysel dijital ikizi bir araya getirerek, özellikle nadir hastalıklar veya küçük pediatrik popülasyonlar için güçlü olan dijital denemeler için sentetik kohortlar ve kontrol grupları oluşturabilirler; bu da gerekli örneklem boyutlarını potansiyel olarak azaltabilir, kayıt sürelerini kısaltabilir ve protokollerin titizlikten ödün vermeden daha esnek olmasını sağlayabilir. Bununla birlikte, Hernandez-Boussard’ın vurguladığı gibi, sınırlamalar da vardır: Sentetik kontroller, yeni tedaviler için gerçek randomize kontrollü denemelerin yerini alamaz, altta yatan eğitim verilerindeki herhangi bir önyargıyı miras alırlar ve alan hala klinik fayda konusunda sağlam kanıtlardan yoksundur. Genel mesaj: Dijital ikizler ve sentetik kohortlar, denemeleri daha hasta merkezli ve verimli hale getirmek için umut vadeden araçlardır, ancak standart uygulama olarak güvenilmeden önce gerçek klinik ve topluluk ortamlarında titizlikle doğrulanmaları gerekir.
- Daha fazla veri (ve daha büyük modeller) her zaman daha iyi anlamına gelmez. Yüksek kaliteli, çeşitli veri türleri ve veri kümelerine geniş erişim, bazı durumlarda daha da önemli olmasa bile, aynı derecede önemlidir. — AIMI Sempozyumu
Stanford Tıp Fakültesi’nde biyomedikal veri bilimi ve dermatoloji alanlarında yardımcı doçent olan Dr. Roxana Daneshjou , klinik yapay zekanın gerçek motorunun sürekli büyüyen modeller değil, çeşitli veri türlerini içeren yüksek kaliteli, açık veri kümeleri olduğunu savundu. Günümüzün parçalanmış, çoğunlukla kapalı klinik veri kümelerini (her bir izole veri kümesi yalnızca tek bir yayına kaynaklık ediyor) Uluslararası Cilt Görüntüleme İşbirliği veri kümesi gibi nadir açık kaynakların olağanüstü bilimsel ve ticari etkisiyle karşılaştırdı. Konuşmasında Daneshjou, dünya çapındaki araştırmacıların ve şirketlerin daha küçük, alana özgü modeller ve hastanelerin gerçekçi bir şekilde kullanabileceği klinik olarak sağlam sistemler oluşturmasını sağlayan, derlenmiş, açık veri altyapısı için lobi yaptı.
AIMI’nin açılış konuşmacılarından, Stanford İnsan Merkezli Zeka Enstitüsü’nde kıdemli araştırmacı olan Dr. Yejin Choi de bu görüşü destekleyerek, tıbbi yapay zekadaki bir sonraki ilerleme dalgasının büyük yapay zeka sistemlerinden ziyade küçük ölçekli dil modellerinden gelebileceğini öne sürdü. Dikkatli veri düzenlemesi, düşünceli eğitim stratejileri ve sentetik (veya yapay zeka tarafından oluşturulan) verilerin akıllıca kullanımıyla, daha küçük modellerin uzmanlaşmış görevlerde günümüzün en büyük modellerinin performansına yaklaşabileceğini, aynı zamanda çok daha ucuza çalıştırılabileceğini, hastane veya üniversite altyapısına daha kolay entegre edilebileceğini ve hasta gizliliği ihtiyaçlarıyla daha iyi uyumlu olabileceğini gösterdi.
- Yapay zeka, aileler ve çocuk doktorları arasındaki ilişkileri güçlendirebilir. — AIMI Pediatri
Crescendo MD’nin kurucu ortağı ve baş tıp sorumlusu Dr. Alan Greene, yapay zekanın yükselen çağını çocuk doktoru-aile ilişkilerini geliştirme fırsatı olarak değerlendirdi. Bu, ebeveynlerin randevulara daha iyi hazırlanmalarına yardımcı olmak veya günün her saati sağlık bilgisine erişim sağlamak gibi faydalar anlamına gelebilir. Çocuk dijital sağlığı alanında otuz yıllık öncü deneyiminden yola çıkan Greene, ebeveynler tarafından gönderilen soruları yanıtlamak üzere tasarladığı DrGreene.com adlı web sitesi de dahil olmak üzere erken dönem internet araçlarının, ebeveynler arasında güvenilir, çocuğa özel rehberliğe duyulan derin ve küresel bir ihtiyacı ortaya çıkardığını anlattı. Hindistan’da endişeli bir ebeveynin çocuğuyla ilgili bir soru sormak için üç gün boyunca yürüyerek bir bilgisayara ulaştığı bir hikâyeyi aktardı. Soru, “Oturup cevabınızı bekleyeceğim” şeklinde bitiyordu. Greene, “Elbette yanıt verdik” dedi.
Bu deneyim ve diğerleri, Greene’i “katılımcı pediatri” olarak adlandırdığı, yani ailelerin çocuklarının sağlığında aktif ortaklar olarak ele alındığında çocukların daha iyi sonuçlar aldığı ve ailelerin bakım ekibinden daha fazla memnuniyet duyduğu fikrini desteklemeye yöneltti. Greene, yapay zekanın katılımcı pediatriye erişimdeki engelleri azaltabileceğini, çünkü ebeveynlerin ve ergenlerin “ceplerinde dünya standartlarında bir tıp eğitimcisine benzeyen” ve aynı zamanda çocuğun özel bağlamına uyarlanmış bir şeye erişebileceklerini savundu. Ancak çocuklar için risklerin daha yüksek olduğunu da belirtti. Yapay zeka, insan bağlantısını otomatikleştirmek yerine güven, muhakeme ve ortak karar alma süreçlerini geliştirmek için kullanılmalıdır. Ona göre, pediatrideki temel soru, yapay zekanın daha yetenekli, kendine güvenen genç hastalar ve aileler yetiştirirken, klinisyenleri daha mevcut ve ilişkisel hale getirecek şekilde nasıl tasarlanacağıdır.
- Doktorların, sorumlu yapay zeka iş akışlarını ve entegrasyonunu sürdürmenin temel bir yolu olarak sıklıkla “insanın dahil olması”nı öne süren insan-yapay zeka ikilisini yeniden düşünmeleri gerekiyor. Bu kavramın kusurları var ve şu soruyu akla getiriyor: Doktorlar ve yapay zeka, tıp pratiğini desteklemek ve geliştirmek için en iyi nasıl iş birliği yapabilirler? — RAISE Sağlık Sempozyumu
Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco Tıp Fakültesi Başkanı Dr. Robert Wachter, sağlık hizmetlerinde yapay zekâ için en önemli sorunun sadece “Model ne kadar iyi?” değil, “İnsanlar ve yapay zekâ nasıl birlikte çalışacak?” olduğunu iddia etti.
Wachter, şu anda yapay zekanın “faydalı olacak kadar sık doğru, tamamen güvenilmeyecek kadar da sık yanlış olduğunu ve bu nedenle doğal olanın, yapay zeka tarafından üretilen şeyi gözden geçiren son hakem olarak insanı görevlendirmek olduğunu” belirtti.
Ancak bu yaklaşımın bazı temel sorunları var. “Birincisi, insanların beceriksiz olduğu şeyleri sıralarsak, teknolojik bir araca güvenme konusunda sürekli tetikte kalmayı listenin en başına, belki de 1 numarasına koyardım,” dedi. “Model 25 kez üst üste doğru sonuç verdiyse, 26. kez dikkatlice inceliyor musunuz? İnsan olarak hayır. Dolayısıyla bu, yanlış bir güvence.”
İnsan-yapay zeka ikilisini doğru bir şekilde yönetmek – kimin neyi, ne zaman ve hangi güvenlik önlemleriyle yapacağı – bundan sonraki her şeyi şekillendirecektir: tıp eğitimi; teşhis ve tedavi karar destek düzenlemeleri; hasta bakım deneyimi; sorumluluk; ve nihayetinde, yapay zekanın sağlık hizmetlerini daha güvenli, daha adil ve daha uygun fiyatlı hale getirip getirmeyeceği veya güvensizlik ve uyumsuzluk altında tıkanıp tıkanmayacağı.
Not: Stanford Medicine, Stanford Tıp Fakültesi ile yetişkin ve çocuk sağlığı hizmeti sunan sistemleri kapsayan entegre bir akademik sağlık sistemidir . Birlikte, işbirlikçi araştırma, eğitim ve hastalar için klinik bakım yoluyla biyotıbbın tüm potansiyelini kullanırlar. Daha fazla bilgi için lütfen med.stanford.edu adresini ziyaret edin .
https://med.stanford.edu/news/all-news/2026/06/stanford-health-ai-week.html