Çinli araştırmacılardan oluşan bir ekip, yapay zeka modeli DeepSeek’in hastane ortamlarına hızla entegre edilmesiyle ilgili endişelerini dile getirdi. Analizleri, özellikle start-up şirketinin ekonomik açık kaynaklı modellerinin yaygın kullanımı nedeniyle klinik güvenliğe ve veri gizliliğine yönelik potansiyel tehlikeleri vurgulamaktadır.
Mart ayı başlarında, DeepSeek’in geniş dil modelleri (LLM’ler) klinik teşhis ve tıbbi karar desteği için Çin’deki en az 300 hastanede kullanılıyordu.
Journal of the American Medical Association (JAMA)‘da yayınlanan araştırma makalesi, DeepSeek’in inandırıcı görünen ancak gerçekte yanlış olan çıktılar üretme eğilimine dikkat çekiyor. Yapay zekanın güçlü muhakeme yeteneklerine rağmen, bu durum önemli klinik riskler yaratabilir. Pekin’deki Tsinghua Üniversitesi’ndeki bir araştırma bölümü olan Tsinghua Medicine’in kurucu başkanı Wong Tien Yin, araştırma ekibinin bir üyesidir.
Bu uyarı notu, Çin’deki DeepSeek coşkusunun aksine duruyor. Uygun fiyatlı ve yüksek performanslı V3 ve R1 modelleriyle kutlanan start-up, Çin’in yapay zeka alanındaki ilerlemelerinin sembolü haline geldi.
Wong ve ortak yazarları, sağlık profesyonellerinin DeepSeek’in çıktılarına aşırı bağımlı hale gelme veya eleştirel bir değerlendirme yapmadan kabul etme riski taşıdığını vurguladı. Bu durum tanı hatalarına veya yanlı tedavi planlarına yol açabilir. Aksine, temkinli davranan klinisyenler zaman kısıtlamaları altında yapay zeka çıktılarını doğrulama gibi ek bir yükle karşı karşıya kalacaktır.
Yerinde Uygulamada Güvenlik Riskleri
Hastaneler, güvenlik ve gizlilikle ilgili riskleri azaltmak için genellikle DeepSeek modellerinin özel, yerinde uygulamalarını tercih etse de, bu yaklaşım kendi karmaşıklıklarını beraberinde getiriyor. Araştırmacılara göre, bu durum “güvenlik sorumluluklarını, çoğu gerekli siber güvenlik savunmalarından yoksun olabilecek bireysel sağlık tesislerine kaydırıyor.”
Araştırmacılar ayrıca, yetersiz birinci basamak sağlık hizmetleri altyapısı ve Çin’de akıllı telefonların yaygın kullanımının, klinik güvenlikle ilgili endişeleri artıran bir “mükemmel fırtına” yarattığını belirtti.
Araştırmacılar, “Karmaşık tıbbi ihtiyaçları olan ve yeterince hizmet alamayan nüfuslar artık yapay zeka güdümlü sağlık önerilerine benzeri görülmemiş bir erişime sahip, ancak genellikle güvenli uygulama için gereken klinik gözetimden yoksun” diyor.
Sağlık Ortamlarında LLM’lerin İncelenmesi
Bu makale, LLM’lerin klinik ve tıbbi ortamlarda kullanımıyla ilgili büyüyen tartışmalara katkıda bulunuyor. Çin’deki diğer kuruluşlar da benimsemenin hızlanmasıyla LLM’leri incelemeye başlıyor. Hong Kong Çin Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geçen ay yayınlanan bir başka makale, yapay zeka ajanlarının siber güvenlik açığını inceledi ve yaygın olarak kullanılan LLM’ler tarafından desteklenenlerin çeşitli saldırılara karşı savunmasız olduğunu ve DeepSeek-R1’in en duyarlı olduğunu keşfetti.
Çin, üretken yapay zeka teknolojilerindeki artışın ortasında sağlık hizmetlerinde LLM’lerin benimsenmesini hızlandırdı. Geçen ay, bir Çinli finans teknolojisi şirketi olan Ant Group, Alipay ödeme uygulamasında yaklaşık 100 yapay zeka tıbbi aracıyı tanıttı. Bu aracılar, önde gelen Çinli hastanelerden tıbbi uzmanlar tarafından desteklenmektedir.
Tsinghua Üniversitesi’nde geliştirilen bir start-up olan Tairex, Kasım ayında sanal bir hastane platformunun dahili testlerine başladı. Platformda acil servis, solunum, pediatri ve kardiyoloji dahil olmak üzere 21 bölümü kapsayan 42 yapay zeka doktoru bulunuyor. Şirket, platformu yılın ilerleyen aylarında halka açmayı planladığını açıkladı.
Yapay Zekanın Sağlık Hizmetlerindeki Kullanımıyla İlgili Endişelerin Derinlemesine İncelenmesi
Yapay zekanın, özellikle DeepSeek gibi geniş dil modellerinin (LLM’ler), Çin’deki sağlık hizmetlerine hızla entegrasyonu, potansiyel faydalarını savunanlar ve ihtiyatlı davranılması gerektiğini söyleyenler arasında bir tartışma başlattı. Yapay zeka, teşhis, tedavi ve bakıma erişimi iyileştirme konusunda heyecan verici olasılıklar sunarken, çeşitli faktörler daha ölçülü bir yaklaşımı gerektirmektedir. Araştırmacılar tarafından dile getirilen endişeler, yapay zekanın bu kadar kritik bir alanda konuşlandırılmasının karmaşıklıklarını ve potansiyel tuzaklarını vurgulamaktadır.
Başlıca endişelerden biri, yapay zeka tarafından üretilen bilgilerin güvenilirliğidir. LLM’ler çok büyük veri kümelerinde eğitilir, ancak bu veri kümeleri önyargılar, yanlışlıklar veya güncel olmayan bilgiler içerebilir. Sonuç olarak, yapay zeka modelleri bazen makul görünen ancak aslında yanlış olan çıktılar üretebilir. Bu, tıbbi ortamlarda önemli bir risk oluşturmaktadır; burada tanı hataları veya yanlış tedavi önerileri hastalar için ciddi sonuçlara yol açabilir.
Yapay Zekaya Aşırı Güvenme Riski
Bir diğer endişe ise, sağlık profesyonellerinin yapay zekaya aşırı bağımlı hale gelme ve eleştirel düşünme becerilerini kaybetme potansiyelidir. Doktorlar ve hemşireler yapay zeka çıktılarını kusursuz olarak görmeye başlarsa, hastaların durumunu yeterince değerlendiremeyebilir, önemli ayrıntıları gözden kaçırabilir veya yapay zekanın önerilerini sorgulamayabilirler. Bu, tanı hatalarına, uygunsuz tedavilere ve bakım kalitesinde düşüşe yol açabilir.
Ayrıca, yapay zekanın yaygın olarak benimsenmesi, veri gizliliği, algoritmik önyargı ve işten çıkarma potansiyeli hakkında etik ve sosyal soruları gündeme getirmektedir. Hastalar, özellikle yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılıyorsa, sağlık verilerinin güvenliği ve gizliliği konusunda endişe duyabilirler. Algoritmik önyargı, yapay zeka modelleri nüfusun çeşitliliğini doğru bir şekilde yansıtmayan veriler üzerinde eğitilirse, mevcut sağlık eşitsizliklerini de sürdürebilir ve daha da kötüleştirebilir.
İnovasyon ve İhtiyat Arasında Bir Denge Kurma
Bu riskleri azaltmak için, yapay zekanın sağlık hizmetlerine entegrasyonuna daha ihtiyatlı ve sorumlu bir yaklaşım benimsemek çok önemlidir. Bu şunları içerir:
- Titiz Test ve Doğrulama: Yapay zeka modellerini klinik ortamlarda kullanmadan önce, doğruluklarını, güvenilirliklerini ve adaletlerini sağlamak için çeşitli popülasyonlarda kapsamlı bir şekilde test edilmeli ve doğrulanmalıdır.
- İnsan Denetimi: Yapay zeka, insan muhakemesinin yerini almak yerine onu tamamlayacak bir araç olarak kullanılmalıdır. Sağlık profesyonelleri, klinik kararlar almadan önce her zaman yapay zeka çıktılarını gözden geçirmeli ve doğrulamalıdır.
- Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Yapay zeka modelleri şeffaf ve açıklanabilir olmalıdır, böylece sağlık profesyonelleri önerilerine nasıl ulaştıklarını anlayabilirler. Bu, yapay zekaya güven oluşturmaya ve potansiyel hataları veya önyargıları belirlemeye yardımcı olabilir.
- Veri Gizliliği ve Güvenliği: Hasta verilerinin gizliliğini ve güvenliğini korumak için sağlam güvenlik önlemleri alınmalıdır. Bu, bilgilendirilmiş onay almak, güçlü güvenlik önlemleri uygulamak ve veri koruma düzenlemelerine uymayı içerir.
- Eğitim: Sağlık profesyonelleri, yapay zekayı etkili ve sorumlu bir şekilde nasıl kullanacakları konusunda kapsamlı eğitim almalıdır. Bu, yapay zekanın sınırlamalarını anlamayı, potansiyel önyargıları tanımayı ve yapay zeka çıktılarını eleştirel bir şekilde değerlendirmeyi içerir.
Siber Güvenlik Açıklarının Ele Alınması
Hong Kong Çin Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından vurgulanan yapay zeka ajanlarının siber güvenlik açıkları, sağlık sistemlerinin bütünlüğüne ve güvenliğine yönelik önemli bir tehdit oluşturmaktadır. Yapay zeka modelleri saldırılara karşı savunmasızsa, kötü niyetli aktörler potansiyel olarak yapay zekanın çıktılarını manipüle edebilir, hassas hasta verilerine erişebilir veya sağlık hizmetleri operasyonlarını bozabilir.
Bu açıkları gidermek için, aşağıdaki gibi sağlam siber güvenlik önlemleri uygulamak çok önemlidir:
- Güvenli Kodlama Uygulamaları: Yapay zeka modelleri, SQL enjeksiyonu, siteler arası komut dosyası çalıştırma ve arabellek taşmaları gibi açıkları önlemek için güvenli kodlama uygulamaları kullanılarak geliştirilmelidir.
- Düzenli Güvenlik Denetimleri: Yapay zeka sistemleri, potansiyel açıkları belirlemek ve gidermek için düzenli güvenlik denetimlerinden geçirilmelidir.
- Saldırı Algılama ve Önleme Sistemleri: Yapay zeka sistemlerini kötü amaçlı etkinlikler için izlemek ve yetkisiz erişimi önlemek için saldırı algılama ve önleme sistemleri uygulanmalıdır.
- Veri Şifreleme: Hassas hasta verileri, yetkisiz erişime karşı korumak için hem aktarım halindeyken hem de dinlenirken şifrelenmelidir.
- Erişim Kontrolleri: Yapay zeka sistemlerine ve verilerine erişimi yetkili personel ile sınırlamak için sıkı erişim kontrolleri uygulanmalıdır.
Etik Hususlar
Teknik zorlukların ötesinde, yapay zekanın sağlık hizmetlerine entegrasyonu bir dizi önemli etik hususu gündeme getirmektedir. Bunlar şunları içerir:
- Algoritmik Önyargı: Yapay zeka modelleri, nüfusun çeşitliliğini doğru bir şekilde yansıtmayan veriler üzerinde eğitilirse, mevcut sağlık eşitsizliklerini sürdürebilir ve daha da kötüleştirebilir. Yapay zeka modellerinin adil ve tarafsız olduğundan emin olmak çok önemlidir.
- Veri Gizliliği: Hastalar, özellikle yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılıyorsa, sağlık verilerinin gizliliği konusunda endişe duyabilirler. Bilgilendirilmiş onay almak ve hasta verilerini korumak çok önemlidir.
- Şeffaflık ve Açıklanabilirlik: Yapay zeka modelleri şeffaf ve açıklanabilir olmalıdır, böylece hastalar önerilerine nasıl ulaştıklarını anlayabilirler. Bu, yapay zekaya güven oluşturmaya yardımcı olabilir.
- Hesap Verebilirlik: Yapay zeka sistemleri tarafından alınan kararlar için açık hesap verebilirlik hatları oluşturmak önemlidir. Bir yapay zeka modeli yanlış bir tanı koyarsa veya uygunsuz bir tedavi önerirse kim sorumludur?
İleriye Doğru Yol
Yapay zekanın sağlık hizmetlerine entegrasyonu, hasta bakımını iyileştirme, maliyetleri düşürme ve sağlık sistemlerinin verimliliğini artırma konusunda muazzam bir potansiyele sahiptir. Ancak, bu entegrasyona dikkatli bir şekilde yaklaşmak ve potansiyel riskleri ve zorlukları ele almak çok önemlidir. Sorumlu ve etik bir yaklaşım benimseyerek, yapay zekanın gücünü sağlık hizmetlerini daha iyi hale getirmek için kullanabiliriz.