DoktorClub Görüşü
Polonya'daki gözlemsel bir çalışmada yapay zekâya alışan endoskopistlerin yapay zekâsız işlemlerde adenom saptama oranı düştü. Ne anlama geliyor?
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
Yapay Zeka Haber
Yapay zekâyla çalışan hekim beceri kaybeder mi? Kolonoskopi verisi
Kapak görseli yapay zekâ ile üretilmiş temsili bir editoryal görseldir; gerçek hasta veya tanısal görüntü değildir. 30 Saniyede Özet Yapay zekâ destekli kolonoskopi daha çok adenom yakalamak için tasarlandı.…
Kapak görseli yapay zekâ ile üretilmiş temsili bir editoryal görseldir; gerçek hasta veya tanısal görüntü değildir.
30 Saniyede Özet
Yapay zekâ destekli kolonoskopi daha çok adenom yakalamak için tasarlandı. Polonya'da dört merkezde yapılan gözlemsel bir çalışma ise beklenmedik bir soruyu gündeme getirdi. Yapay zekâ rutine girdikten sonra aynı endoskopist grubunun yapay zekâsız işlemlerindeki adenom saptama oranı %28,4'ten %22,4'e indi. Bulgu nedensellik kanıtlamaz; yine de eğitim programlarının beceri kaybı ve hiç öğrenememe riskini gündemine alması akla yatkın.
Çalışma tam olarak ne buldu?
Budzyń ve arkadaşları bulgularını 2025'te The Lancet Gastroenterology & Hepatology dergisinde yayımladı. Çalışma Polonya'daki dört kolonoskopi merkezinde yürütüldü. Bu merkezler, işlem sırasında polipleri işaretleyen bir sistem (CADe, bilgisayar destekli saptama) kullanmaya başlamıştı. Araştırmacılar yapay zekânın gelişinden önceki ve sonraki dönemleri karşılaştırdı.
Analiz yalnızca yapay zekâ kullanılmadan yapılan 1443 kolonoskopiye odaklandı. Adenom saptama oranı (ADR, en az bir adenom bulunan kolonoskopilerin oranı) önceki dönemde %28,4 idi. Yapay zekânın kullanıma girdiği dönemde yapılan yapay zekâsız işlemlerde bu oran %22,4'e geriledi. Mutlak fark yaklaşık 6 puan, göreli düşüş ise yaklaşık %20.
Çok değişkenli analizde yapay zekâya maruziyet daha düşük ADR ile ilişkili bulundu. Düzeltilmiş olasılık oranı 0,69 olarak raporlandı. İşlemleri yapan 19 endoskopistin her biri 2000'den fazla kolonoskopi deneyimine sahipti. Yani düşüş acemi değil, deneyimli ellerde görüldü.
Bu sonuç ne kadar güçlü?
Gözlemsel tasarım (hekim ya da hastanın rastgele gruplara atanmadığı tasarım) neden-sonuç ilişkisi kuramaz. Yazarlar da yapay zekâ dışındaki etkenlerin sonucu etkilemiş olabileceğini belirtiyor. Amerikan Gastroenteroloji Koleji'nin (ACG) kanıta dayalı yorumu başka zayıflıklara da dikkat çekiyor. Yapay zekâ döneminde hangi hastaların yapay zekâsız işleme alındığı net değil ve geri çekilme süresi verisi yok.
Geri çekilme süresi, skop geri çekilirken mukozanın incelendiği süredir ve ADR'yi doğrudan etkileyebilir. Yorum ayrıca genel ADR düzeyinin görece düşük olduğunu not ediyor. Hekim başına ayrı analiz yapmak için işlem sayısı da yeterli değil. Yazarlar sonucun daha az deneyimli hekimlere genellenemeyebileceğini ayrıca vurguluyor.
Bu yüzden bulguyu "yapay zekâ hekimi köreltir" diye okumak aşırı olur. Daha doğru okuma şu: Rutin yapay zekâ kullanımı, yapay zekâsız performansın da izlenmesini gerektiren bir risk sinyali üretiyor.
Beceri kaybı, hiç öğrenememe, yanlış öğrenme: Fark ne?
Tıp eğitimi literatürü üç riski birbirinden ayırıyor. Abdulnour, Gin ve Boscardin 2025'te NEJM'de bu ayrımı klinik denetim açısından ele aldı. Ke ve arkadaşları ise 2026'da Nature Medicine'de hiç öğrenememe riskine odaklanan bir perspektif yayımladı.
- Beceri kaybı (deskilling): Deneyimli hekimin, araca yaslandıkça önceden edindiği beceriyi yitirmesi.
- Hiç öğrenememe (never-skilling): Asistanın temel klinik akıl yürütme becerisini hiç geliştirememesi.
- Yanlış öğrenme (mis-skilling): Yapay zekânın hatalarını sorgusuz kabul edip doğru bilgi gibi içselleştirmek.
Kolonoskopi çalışması birinci riske işaret ediyor. Asistanlar için ikinci risk daha kritik olabilir. Çünkü onlarda kaybedilecek bir temel henüz oluşmamıştır.
Bir senaryo: Yapay zekâ modülü devre dışı kaldığında
Şöyle bir durum düşünün. Endoskopi ünitenizde iki yıldır her işlemde yapay zekâ modülü açık. Bir sabah yazılım güncellemesi başarısız oluyor ve liste yapay zekâsız devam ediyor.
Ekip farkında olmadan ekranda uyarı kutusu beklemeye alışmış olabilir. Böyle bir durumda mukoza daha hızlı geçilebilir. Olası mekanizmalardan biri otomasyon yanlılığıdır (makinenin çıktısına aşırı güvenip kendi gözlemini azaltmak). Ancak Polonya çalışması mekanizmayı test etmedi; bu yalnızca akla yatkın bir açıklama.
Eğitim programları ve servisler ne yapabilir?
Ke ve arkadaşları üç aşamalı bir çerçeve öneriyor. Önce yapay zekâdan bağımsız temel yetkinlik kazanılmalı. Ardından yapay zekâ çıktısını eleştirel tartma becerisi geliştirilmeli. Son aşamada yapay zekâ denetim altında işe katılmalı.
Abdulnour ve arkadaşları ise eğiticilerin asistana iki soru sormasını öneriyor. Hangi istemi kullandın ve çıktıyı nasıl doğruladın? Bu önerileri servis düzeyinde şöyle uygulayabilirsiniz:
- Adenom saptama oranı gibi kalite göstergelerini yapay zekâlı ve yapay zekâsız işlemler için ayrı izleyin.
- Asistanın ilk dönemde belirli sayıda işlemi yapay zekâsız yapmasını planlayın; eşiği kurum belirlesin.
- Düzenli aralıklarla yapay zekânın kapalı olduğu oturumlar ve video tabanlı geri bildirim düzenleyin.
- Vaka tartışmalarında "yapay zekâ ne dedi, sen ne gördün?" sorusunu standart hâle getirin.
- Sistem arızası için yazılı bir yapay zekâsız çalışma prosedürü hazırlayın.
Bu adımlar çalışmanın kanıtladığı şeyler değil. Riski makul biçimde yönetmek için önerilen, düşük maliyetli önlemler.
Türkiye'deki hekim için ne anlama geliyor?
Türkiye'de 2 Haziran 2021 tarihli Tıbbi Cihaz Yönetmeliği, aktif cihaz tanımına yazılımları da dahil ediyor. Yönetmelikte "Kurum" olarak Türkiye İlaç ve Tıbbi Cihaz Kurumu (TİTCK) tanımlanıyor. Ancak bu düzenleme cihazın kendisini ele alır, hekimin becerisini değil. Beceri güvencesini eğitim programları ve hastane kalite birimleri kendi göstergeleriyle sağlamak zorunda.
Sık sorulan sorular
Bu çalışma yapay zekâlı kolonoskopiyi bırakmamız gerektiğini mi gösteriyor?
Hayır. Çalışma yalnızca yapay zekâsız işlemlerdeki performansa baktı ve gözlemsel bir tasarımdı. Doğru çıkarım, yapay zekâsız performansın da düzenli izlenmesi gerektiğidir.
Sonuç genç hekimler için de geçerli mi?
Bilmiyoruz. Çalışmadaki endoskopistlerin hepsi deneyimliydi ve yazarlar genellenebilirlik konusunda uyarıyor. Asistanlar için asıl kaygı, becerinin hiç oluşmaması riski.
Beceri kaybı başka alanlarda da tartışılıyor mu?
Evet, tıp eğitimi literatürü riski genel klinik akıl yürütme için de tartışıyor. Ancak bu yazıda aktardığımız doğrudan ölçüm kolonoskopiye ait. Kendi alanınızda benzer veri yoksa kendi göstergelerinizi izlemeye başlayın.
Kaynaklar
- Budzyń K ve ark. (2025) — Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study (The Lancet Gastroenterology & Hepatology): https://doi.org/10.1016/S2468-1253(25)00133-5
- The Lancet Gastroenterology & Hepatology / EurekAlert! (2025) — Routine AI assistance may lead to loss of skills in health professionals who perform colonoscopies, study suggests: https://www.eurekalert.org/news-releases/1094223
- American College of Gastroenterology, Evidence-Based GI (2025) — Artificial intelligence in colonoscopy: Could it be making us worse?: https://gi.org/journals-publications/ebgi/zhou_sep2025/
- Abdulnour RE, Gin B, Boscardin CK (2025) — Educational Strategies for Clinical Supervision of Artificial Intelligence Use (NEJM): https://doi.org/10.1056/NEJMra2503232
- Ke Y ve ark. (2026) — AI-induced never-skilling in medical education (Nature Medicine): https://doi.org/10.1038/s41591-026-04438-y
- Resmî Gazete (2021) — Tıbbi Cihaz Yönetmeliği: https://www.lexpera.com.tr/resmi-gazete/metin/tibbi-cihaz-yonetmeligi-31499-1-1
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
İlgili Yazılar
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler: