ACGME taslağı: Asistan eğitimine yapay zekâ maddesi önerildi

ACGME (Accreditation Council for Graduate Medical Education), ABD'de mezuniyet sonrası tıp eğitimini akredite eden kurul. Her uzmanlık dalının kendi şartları var, ancak tüm programlara uyan "Ortak Program Şartları" (Common Program Requirements) bu yapının temelini oluşturuyor.

Kurulun sitesindeki taslak, bu şartların asistanlık sürümü için "büyük revizyon" olarak etiketlenmiş. Belgeye göre taslak 8 Eylül 2026'da görüşe açıldı. ACGME'nin görüş sayfasında son tarih 22 Ekim 2026 olarak yer alıyor.

Gerekçe belgesine göre nihai taslak, Haziran 2027'de ACGME Şartlar Komitesi ve Yönetim Kurulu toplantılarında ele alınacak. Önerilen yürürlük tarihi 1 Temmuz 2028. Aynı gerekçe belgesi, revizyonun ortak şart sayısını yüzde 43 azalttığını belirtiyor.

Yapay zekâ taslakta iki yetkinlik alanında açıkça anılıyor. İlki, profesyonellik başlıklı 4.3 numaralı madde. Önerilen metne göre program, asistanlara profesyonellik ve etik ilkelere bağlılık konusunda eğitim vermeli ve bunu değerlendirmeli. Metin buna "teknoloji kullanımı dahil (örneğin yapay zekâ)" ifadesini ekliyor.

İkincisi, sistem temelli pratik başlıklı 4.9 numaralı madde. Burada program, asistanın sağlık sistemi kaynaklarını anlamasını öğretmek ve değerlendirmekle yükümlü. Bu kaynaklar arasında mevcut ve gelişmekte olan teknolojiler de sayılıyor; parantez içinde örnek yine yapay zekâ.

Gerekçe belgesi değişikliği açıkça savunuyor. Taslağı hazırlayan Ortak Program Şartları Görev Gücü'ne (Task Force) göre profesyonellik maddesinin teknoloji kullanımını kapsayacak şekilde genişletilmesi önemli bir değişiklik. Sağlık hizmetinde bu teknolojilerin artan rolünü yansıttığı belirtiliyor.

Taslak, yetkinlik maddelerinin dilini de değiştiriyor. Mevcut metin "asistanlar şunu göstermeli" diye kurulurken, önerilen metin "program şunu öğretmeli ve değerlendirmeli" diyor. Gerekçe, akreditasyonu yapan komitelerin tek tek asistanın değerlendirme verisine erişememesi.

Yani akreditasyonda hesap verme odağı asistandan programa kayıyor. Yapay zekâ açısından bunun anlamı şu: bir program akreditasyon sürecinde yapay zekâ etiği ve kullanımı üzerine eğitim ve değerlendirme yaptığını gösterebilmeli.

Bu bir araştırma değil, bir akreditasyon kurumunun görüşe açtığı taslak. Maddeler görüşler sonrası değişebilir ya da tamamen çıkarılabilir. Nihai kararı Haziran 2027'deki toplantılar verecek.

Taslağın önemli bir sınırlılığı ayrıntı eksikliği. Metin yapay zekâyı bir örnek olarak anıyor, ama hangi becerilerin öğretileceğini tanımlamıyor. Bu konuda asgari saat, müfredat ya da değerlendirme aracı yok. Gerekçe belgesine göre yetkinlik ayrıntıları ayrı bir rehber belgeye (Guidance Document) taşınacak; o belgeyi değerlendirmedik.

Görev Gücü, bu değişikliklerin ek kaynak gerektirmeyeceğini öngörüyor. Bizim yorumumuz ise şu: yapay zekâ etiği ve güvenli kullanımını öğretebilecek eğitici bulmak, pek çok program için ayrı bir yük olabilir. Bu varsayımı test eden bir veri belgede yer almıyor.

Taslağın ana fikri şu: yapay zekâ ayrı bir teknik beceri değil, profesyonelliğin ve etiğin parçası. Kabul edilirse programlar asistanı bu alanda eğitmekle kalmayıp değerlendirmek de zorunda olacak. Eğitimde bugünden uygulanabilecek adımlar:

• Eğiticiyseniz, vaka sunumunda kullanılan yapay zekâ çıktısının kaynağıyla birlikte gösterilmesini isteyin.
• Asistansanız, yapay zekâya danıştığınız klinik soruların yanıtını kılavuz ya da birincil kaynakla doğrulayın.
• Program yöneticisiyseniz, yapay zekâ kullanımını profesyonellik değerlendirmesine nasıl ekleyeceğinizi planlayın.
• Hasta bilgisinin genel amaçlı sohbet botlarına girilip girilemeyeceğini yazılı bir kurala bağlayın.

Türkiye'de tıpta uzmanlık eğitiminin müfredatları ve eğitim standartları, Sağlık Bakanlığı'na bağlı Tıpta Uzmanlık Kurulu'nun (TUK) sitesinde yayımlanıyor. ACGME kararlarının Türkiye'deki uzmanlık eğitimine doğrudan bir etkisi yok.

Bu yazı kapsamında TUK müfredatlarının yapay zekâya ilişkin maddeler içerip içermediğini sistematik olarak taramadık. Yine de ABD'deki bu adım, yerel müfredat güncellemelerinde tartışılabilecek bir örnek sunuyor. Asistanın hasta bilgisini bir sohbet botuna yazması, Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nun (KVKK) özel nitelikli saydığı sağlık verisinin işlenmesi demek.