Yapay zekayı artık sadece şiir yazan, resim yapan, ödev hazırlayan bir şey gibi konuşmak biraz eksik kalıyor.
Çünkü iş oralardan çıktı.
Bugün yapay zeka ilaç sektöründe molekül arıyor, hastalık hedefi seçiyor, klinik deneme dosyası hazırlıyor, röntgen görüntüsünde şüpheli yerleri işaretliyor, hastane yönetiminde yatak hesabı yapıyor, tarımda kuraklık tahmini çıkarıyor, finansta dolandırıcılık arıyor, fabrikada arıza kokusu alıyor.
Yani konu artık “AI bize cevap veriyor” meselesi değil.
Bazı alanlarda doğrudan işin içine girmiş durumda. Hatta laboratuvar kapısından içeri girmiş, beyaz önlüğü giymiş gibi duruyor.
Ama bence o önlük hâlâ biraz bol geliyor.
İlaç sektöründe işler gerçekten ciddi
Yapay zekanın en ilginç kullanıldığı alanlardan biri ilaç geliştirme.
Bu alanda işin zorluğu şu: Bir hastalığa iyi gelebilecek doğru molekülü bulmak, samanlıkta iğne aramak gibi. Hatta bazen samanlık bile belli değil, iğne de belki iğne değil. Öyle karışık bir dünya.
Bu sistemler burada milyonlarca ihtimali daha hızlı süzmek için kullanılıyor. Hangi protein hedef alınabilir, hangi molekül o hedefe bağlanabilir, hangi aday daha zehirli olabilir, hangisi klinik denemeye yaklaşabilir… Bunların hepsinde artık yapay zekadan yardım alınıyor.
FDA’nın 2016 ile 2023 arasında yapay zeka bileşeni içeren 500’den fazla ilaç başvurusu deneyimi olduğunu söylemesi de boşuna değil. Bu sayı bana göre önemli. Çünkü artık ortada sadece konferanslarda gösterilen havalı slaytlar yok. Gerçek dosyalara, gerçek başvurulara, gerçek şirket işlerine girmiş bir teknolojiden bahsediyoruz.
Ama burada hemen frene basmak lazım.
Yapay zeka bir molekül önerebilir. Bir hedef gösterebilir. Bazı ilaç adaylarını klinik deneme aşamasına kadar taşıyan süreçte ciddi rol de oynayabilir. Fakat insan vücudu bir hesap tablosu değil. Hücreler de “tamam yapay zeka böyle dedi, biz de öyle davranalım” demiyor.
Bir molekül bilgisayarda güzel görünür, laboratuvarda biraz umut verir, insanda bambaşka sonuç çıkarabilir. İlaç işi biraz da bu yüzden zor. Kağıt üstünde umut veren şey, gerçek hayatta duvara çarpabiliyor.
O yüzden “AI ilaç keşfini çözdü” demek bana fazla aceleci geliyor. Ama “ilaç geliştirmede çok güçlü bir eleme ve yön bulma aracı oldu” dersek, o daha sağlam duruyor.
Sağlıkta ikinci göz gibi çalışıyor
Sağlık sektöründe yapay zekanın en oturmuş kullanıldığı yerlerden biri tıbbi görüntüleme.
Röntgen, MR, tomografi, mamografi, patoloji görüntüleri… Bunlar zaten veri dolu alanlar. Bir görüntünün içinde küçük bir leke, hafif bir yoğunluk farkı, gözden kaçabilecek bir anomali olabiliyor. Yapay zeka burada ikinci göz gibi çalışıyor.
FDA onaylı veya yetkili AI/ML tıbbi cihazların büyük kısmının görüntü verisiyle çalışması da bunu gösteriyor. Oran yüzde 80’in üzerinde. Bu bana şunu söylüyor: Sağlıkta yapay zekanın en rahat ilerlediği yer, ölçülebilir ve karşılaştırılabilir görüntülerin olduğu alanlar.
Çünkü model görüntüde örüntü yakalamayı seviyor. Binlerce, milyonlarca örnek üzerinden eğitildiğinde “burada normalden farklı bir şey var” diyebiliyor. Doktorun yerine geçmiyor ama doktora işaret fişeği atıyor.
Bence doğru kullanım şu: Yapay zeka görüntüyü tarar, şüpheli yeri gösterir, doktor da son kararı verir.
Yanlış kullanım ise şu: Yapay zeka işaretledi diye herkes rahatlar.
Çünkü sağlıkta hata, telefonda yanlış otomatik düzeltmeye benzemez. Mesajda “geliyorum” yerine “geliyom” yazsa dünya yıkılmaz. Ama sağlıkta yanlış negatif veya yanlış pozitif ciddi sonuç doğurabilir. Bir şeyi kaçırmak da kötü, olmayan şeyi var sanmak da kötü.
Doktorun evrak yükünü azaltırsa asıl orada rahatlatır
Yapay zekanın sağlıkta daha az gösterişli ama belki daha günlük etkisi olan başka bir tarafı daha var: evrak ve not işleri.
Hasta görüşmesini özetleme, doktor notu hazırlama, taburcu metni yazma, hasta mesajlarını sınıflandırma, randevu yönlendirme, sigorta evrakı, ön onay süreci… Bunlar tıp kadar parlak görünmüyor ama hastanenin günlük yükünü oluşturan işler.
Bana göre yapay zeka sağlıkta ilk büyük rahatlamayı belki de burada sağlayacak.
Çünkü doktorun hastaya bakması gerekirken ekrana bakması çok saçma bir düzen. Doktor hastayı dinleyecek, sonra sisteme not girecek, sonra başka form dolduracak, sonra başka kutucuğu işaretleyecek. Bir yerden sonra insan “doktor mu çalışıyor, bilgisayar memuru mu?” diye düşünüyor.
Bu evrak yükü azalırsa, hasta için de doktor için de gerçek fayda olabilir.
Yalnız tıbbi not dediğin şey sıradan metin değil. Yanlış bir ilaç adı, eksik bir alerji bilgisi, hatalı bir doz ifadesi baş ağrıtır. Hatta baş ağrısından fazlasını yapar.
Bilimde hızlı çırak dönemi başladı
Sağlık ve ilaç dışında bilim tarafında da tablo ilginç.
AlphaFold’un 200 milyondan fazla protein yapı tahminini açık erişime sunması, biyoloji tarafında gerçekten büyük olaylardan biri. Eskiden protein yapısını anlamak çok daha zor ve zaman isteyen bir işti. Şimdi yapay zeka araştırmacıya “şuna bir bak, burada bir ihtimal var” diyebiliyor.
Malzeme biliminde de benzer bir durum var. Yeni kristal yapı adayları öneriliyor. Pil, çip, güneş paneli gibi alanlarda “belki işe yarar” denecek malzemeler önceden daraltılabiliyor. Bu, keşfin kendisi değil belki ama aramaya nereden başlanacağını göstermesi bile büyük mesele.
Hava tahmininde de artık ciddi şekilde kullanılıyor. Bazı modeller çok hızlı tahmin üretebiliyor. Avrupa’daki hava tahmin merkezi ECMWF’nin AI tabanlı tahmin sistemini operasyonel kullanıma alması da bu işin sadece laboratuvar demosu olmadığını gösteriyor.
Sonra iş daha da yayılıyor. Astronomide teleskop verisi tarıyor, tarımda uydu görüntülerinden kuraklık ve hastalık riski arıyor, fabrikada makinenin arıza çıkarıp çıkarmayacağını tahmin etmeye çalışıyor. Hepsini tek tek sayınca biraz “kullanım alanları broşürü” gibi oluyor ama gerçek şu: Bu araçlar artık sadece teknoloji şirketlerinin oyun alanında değil.
Ama burada da aynı mesele var: Çok hızlı tarıyor, çok hızlı öneriyor, çok hızlı eşleştiriyor. Fakat “bu gerçekten doğru mu?” sorusu hâlâ insana kalıyor.
Bilim sadece hızlı tahmin yapmak değildir.
Bilim biraz da şüphe etmektir. Sonucu tekrar denemektir. “Bu veri güzel görünüyor ama bana bir tuhaf geldi” diyebilmektir. Yapay zekanın en zayıf olduğu yer de bence burası. Bazen fazla özgüvenli konuşuyor. Emin olmadığı yerde bile eminmiş gibi durabiliyor.
Bu da bilimde tehlikeli bir huy.
Her yerde aynı seviyede değil
Yapay zeka hakkında konuşurken yapılan en büyük hatalardan biri şu: Her alanda aynı seviyedeymiş gibi anlatılıyor.
Değil.
Radyolojide görüntü işleme tarafında daha oturmuş örnekler var. İlaç keşfinde güçlü aday üretme tarafı var ama nihai başarı hâlâ uzun klinik süreçlere bağlı. Hastane yönetiminde verimlilik sağlayabilir ama kötü veriyle kötü karar da verebilir. Tarımda kuraklık tahmini yapabilir ama çiftçinin tarlasındaki gerçek şartı her zaman tam bilemez. Finansta dolandırıcılık yakalayabilir ama bazen masum işlemi de şüpheli görebilir.
Yani bazı yerlerde baya iyi bir yardımcı.
Bazı yerlerde heyecan verici ama erken.
Bazı yerlerde de pazarlama broşürü biraz fazla çalışıyor.
Bunu ayırmak lazım. Her şeye “devrim” dersek, gerçek devrimleri de sıradanlaştırıyoruz. Her şeye “balon” dersek, gerçekten işe yarayan tarafları kaçırıyoruz.
İkisi de tembel bakış.
Benim gördüğüm tablo
Yapay zeka bugün bilim insanı oldu mu?
Bence hayır.
Ama sıradan bir araç da değil artık.
Eskiden hesap makinesi gibi düşünüyorduk. Veriyi ver, sonucu al. Şimdi biraz daha farklı bir yerde. Veri tarıyor, ihtimal kuruyor, öneri yapıyor, görüntü okuyor, deney planına yardım ediyor, doktorun evrakını azaltıyor, araştırmacının bakacağı yönü daraltıyor.
Ama bilim insanı olmak başka bir şey. Doktor olmak başka bir şey. Araştırmacı olmak başka bir şey.
Yapay zeka hızlı olabilir. Çok fazla veriyi aynı anda görebilir. İnsan gözünün kaçırdığı bazı örüntüleri yakalayabilir. Ama sorumluluk duygusu yok. Gerçek dünya sezgisi yok. Yanlış yaptığında yüzü kızarmıyor. Hastanın gözünün içine bakmıyor. Bir sonucun fazla güzel göründüğünde şüpheye düşmüyor.
En azından bugün için durum böyle.
Yapay zeka laboratuvara girdi, evet. Sağlık sektörüne de girdi, ilaç şirketlerinin dosyalarına da girdi, fabrikaya da, tarlaya da, bankaya da girdi.
Ama şimdilik baş köşede oturan bilim insanından çok, masanın kenarında deli gibi çalışan hızlı bir çırak gibi.
İyi yönlendirilirse çok iş yapar.
Başıboş bırakılırsa da ortalığı karıştırır.
Bence mesele tam burada.
Yorum Yaz