Yapay zekâ, artık yalnızca teknoloji dünyasının değil, sağlık ekosisteminin de merkezinde. Diş hekimliği ve ortodonti gibi yüksek uzmanlık gerektiren alanlarda bile tanıdan tedaviye kadar uzanan geniş bir etki alanı yaratıyor. Görüntüleme sistemlerinden istatistiksel analizlere, hasta kayıtlarının yorumlanmasından dijital simülasyonlara kadar her aşamada klinik süreçlere dâhil olan bu teknoloji, hem hekimlere zaman kazandırıyor hem de tanı doğruluğunu artırarak hataları minimize ediyor.
Bugün yapay zekâ, yalnızca bir yazılım değil; adeta ikinci bir hekim gibi çalışan bir asistan. Kimi zaman röntgen görüntülerini yorumluyor, kimi zaman literatür taramalarını saniyeler içinde tamamlıyor, kimi zaman da kişiselleştirilmiş tedavi planları öneriyor. Ancak bu dönüşüm yalnızca klinik verimliliği artırmakla kalmıyor; mesleğin doğasını, sorumluluk sınırlarını ve hekim-hasta ilişkisinin geleceğini de yeniden tanımlıyor. Harvard Business Review Türkiye olarak biz de, bu dönüşümün merkezinde çalışmalar yürüten Prof. Dr. Sertaç Aksakallı ile yapay zekânın ortodontide yarattığı değişimi, fırsatlarını ve etik sınırlarını konuştuk.
Son yıllarda teknoloji ekosistemi ile birlikte iş dünyasının gündeminin merkezine yerleşen yapay zekâ, bir hekim olarak sizin dikkatinizi nasıl çekti? Sizi bu alanda çalışmaya iten temel motivasyon ne oldu?
Benim için yapay zekâ yalnızca teknolojik bir yenilik değil, aynı zamanda bilimsel düşüncenin evrimini temsil eden bir dönüm noktası. Artık sağlıkta yapay zekâya yatırım yapan ülkeler ile bu alana uzak kalanlar arasında derinleşen bir fark oluşuyor. Aynı durum hekimler için de geçerli: yapay zekâyı anlayan ve uygulamalarına entegre edebilen hekimlerle, bu dönüşümün dışında kalanlar arasında ciddi bir mesleki uçurum olacak.
Bu nedenle hem bireysel olarak hem de ülkemiz adına bu sürecin içinde olmayı bir sorumluluk olarak görüyorum. Ekibimle birlikte, ortodontide yapay zekâ destekli tanı ve tedavi planlama sistemleri üzerine çok disiplinli çalışmalar yürütüyoruz. Amacımız, klinik kararları hızlandıran, hataları azaltan ve hasta deneyimini iyileştiren çözümler üretmek.
Kısacası, yapay zekâ artık geleceğin konusu değil; bugünün pratiğinin ayrılmaz bir parçası. Bu nedenle sadece takip eden değil, üreten ve yön veren hekimler arasında olmayı hedefliyorum.
Yapay zekâ destekli literatür tarama sistemleri, ortodonti alanındaki bilimsel araştırmaları nasıl hızlandırıyor? Sizin kendi çalışmalarınızda bu teknolojilerin sunduğu en büyük avantaj ne oldu?
Yapay zekâ destekli literatür tarama sistemlerinin yazarların, araştırmacıların işlerini kolaylaştırdığını belirtebilirim. Bunu daha iyi anlatabilmek için yapay zekâdan önce ne yaptığımızı anlatmamız gerekir. Önceki senelerde araştırmacılar olarak literatür taramasını internet üzerinden, basılı kaynaklardan ve kendi belirlediğimiz anahtar kelimeler veya konu başlıkları aracılığıyla yapmaktaydık. Bu taramalardan elde edilen sonuçlara göre konuyla ilgili makaleleri, kitapları bulabiliyorduk. Bu kaynakları kullanarak makalelerimizi yazmaktaydık. Buradaki sorun ve zaman alıcı durum; ilgili kaynakların yazar tarafından uzun saatlerce aranması, eksik kalan-gözden kaçan konu başlıklarının dolayısıyla da bazı makalelerin bulunmamış olmasıydı. Benzer şekilde bir konu ile ilgili araştırma yaparken veya planlarken referans alacağınız çalışmalar/makaleler araştırmacının ilgili kaynaklara erişme yeteneğiyle sınırlıydı. Bu şekilde planlanan çalışmalarda bazen araştırmaya dahil edilmemiş önemli konular atlanabilmekteydi. Çoğunlukla İngilizce makaleler yazdığımız için makaleyi yazdıktan sonra İngilizce açısından (akıcılık, anlam ve imla) mutlaka ilgili firmalardan son okuma desteği alıyorduk (Makalelerimizin reddedilme sebeplerinden biri de bu oluyor). Araştırmalarda kullanacağımız istatistik için de genelde hizmet alımı yapıyorduk.
Son yıllarda yapay zekâ destekli sistemler ile sadece araştırma başlığını veya anahtar kelimeleri yazarak konuyla ilgili onlarca makale saniyeler içinde bulunmakta ve önerilir. Daha da ilginci araştırmanın yazımı konusunda da bu sistemlerin hünerli olmasıdır. Örneğin sizin yazmakta zorlandığınız bir konunun devam cümlelerini oluşturup devamını getirmesi veya yazdığınız cümlelerin referansını bulması gerçekten çarpıcı! Genelde akıcı ve düzgün cümleler kurduğu için de son okuma için harcanan para ve zaman araştırmacıya kâr kalıyor. İstatistik konusunda da basit istatistik işlemler için öneriler sunar hatta görsel de oluştururlar (box plot gibi). Ben araştırma yaparken konuyla ilgili makalelerin taranması kısmında mutlaka yapay zekâyı da kullanırım (Connected Papers gibi platformlar) ve gözümden kaçan, atladığım kaynakları bulmak için destek alırım. İlaveten son okuma için fikrini alırım, yani yazdığım metnin İngilizce açısından değerlendirmesini sağlarım. Buradaki en önemli husus, araştırmacının araştırma yöntemleri, istatistik ve İngilizceye mümkün olduğunca hakim olmasıdır. Aksi takdirde kontrolü yapay zekâya bırakınca konunun bir süre sonra dağıldığı, hatalı bilgiler verdiği (halüsinasyon) veya sizin sonuçlarınızı sürekli övdüğü gibi absürt durumlarla karşılaşılabilir.
Ortodontide yapay zekâ tabanlı görüntüleme ve analiz araçları tanı doğruluğunu nasıl etkiliyor? Özellikle radyoloji ve sefalometrik analiz gibi alanlarda gözlemlediğiniz en önemli katkılar nelerdir?
Bizim alanımızda son yıllarda çokça yapay zekâ destekli tanı ve analiz araçları ortaya çıktı. Bunları belli aralıklarla test ediyor ve yeni çıkanları değerlendiriyorum. Bazı programların vaadedilenden uzak olduğunu görmekle beraber bazılarının da gayet kabul edilebilir sonuçlar verdiğini gördüm. Burada bir başka önemli husus ilgili yazılımları değerlendiren araştırmalardır. Bu araştırmalar bizlere bu tip programlar, yazılımlar hakkında bilgi verir. Kliniğimizde rutin olarak her hastada kullandığımız yapay zekâ destekli röntgen yazılımları mevcuttur. Biz bu programlar aracılığıyla hasta odaya girmeden çene ve diş açılarını ölçmüş oluyoruz. Önce yapay zekâ ölçümü yapıyor sonrasında biz ölçümü nasıl yaptığını kontrol edip, hata varsa düzeltip analizi bitiriyoruz. Dolayısıyla hem hastalar hem de bizler zamandan kazanmış oluyoruz. Bazı günler oldukça yoğun çalışıyoruz, burada dikkat eksikliğimiz, yorgunluğun verdiği mod düşüklüğü gibi durumlar olabiliyor. Bu durumda sadece hekimin yapacağı ölçümde doğal olarak hatalar oluşabilir, eğer yapay zekâyla beraber analiz yapılırsa bu negatif durum da ortadan kalkar. Tek hekimin çalıştığı bir klinikte analizlerin yapay zekâyla da yapılması aslında ikinci bir hekim varmış gibi analiz yapma fırsatı sağlar.
Kişiselleştirilmiş tedavi planlarında yapay zekâ hangi noktalarda devreye giriyor? Şeffaf plak tasarımı, dijital simülasyonlar ve 3D/4D şeffaf plak(aligner) teknolojileri bağlamında geleceği nasıl görüyorsunuz?
Kişiselleştirilmiş tedavi planı ortodonti açısından her zaman önemliydi ve gelecekte de öyle olacak. Biz geçmişte de hastanın beklentisi, bizden istedikleri, çene-diş ilişkileri, çene ve diş açıları, büyüme durumu gibi kişisel özelliklerine göre plan yapıyorduk. Bunlara göre şu diş şuraya gelmeli, üst çeneyi öne taşımalıyız gibi kararlar veriyorduk. Yani demek istediğim bu terim popüler oldu ama biz zaten yıllardır bunu yapıyorduk. Şimdi tedavi seçenekleri arttı ve iş daha da görselleştirildi. Örneğin şeffaf plak tedavisinde hastanın üç boyutlu ağız içi dijital taramasını yapıp bilgisayar programında dişleri düzeltip üç boyutlu yazıcıdan buna uygun plakları bastırabiliyoruz. Gerekli durumlarda hastanın tomografisini de bu programa atıp dişlerin kemikteki pozisyonlarını, tedavi sonunda hedeflenen konumlarını görebiliyoruz, görselleştirebiliyoruz.
İlaveten son iki yıldır şekil hafızalı polimerler vasıtasıyla şeffaf plak üretimi başladı. Bu yeni malzemelerle daha az sayıda plak kullanarak tedavileri bitirmeyi hedefliyoruz. Bundan altı yıl önce bizim şekil hafızalı polimerler (daha bilinen adıyla dört boyutlu şeffaf plaklar) hakkında patent başvurumuz olmuştu, ne yazık ki patenti alamadık bizden önce Almanya’dan bir başvuru olduğu için. Bu konuda başka patent çalışmalarımız devam ediyor. Özetle şeffaf plaklar ilerleme potansiyeli yüksek olan tedavi araçlarıdır, dünya pazarında da 2030 yılına kadar yüzde 31’lik bir büyüme bekleniyor. Örneğin gelecekte daha az plak kullanarak tedaviler yapacağız ve plak üretimi için hizmet almayacak, üretimi kendi kliniğimizde dakikalar içinde yapabileceğiz. Ancak burada iki önemli konuya dikkat çekmek istiyorum. Birincisi şeffaf plaklar plastik orijinli ve plastik atık olarak doğada bulunuyorlar. İkincisi de bu plastik şeffaf plaklardan kopan parçaların mikroplastik olarak vücudumuzda bulunma ihtimali. Bu konuda acil olarak yeniliklere ihtiyacımız var.
Yapay zekâ ile planlanan tedavilerde hata veya başarısızlık durumunda sorumluluk kime ait olacak? Sizce etik boyut ve regülasyonlar bu noktada nasıl şekillenmeli?
Bu konu bütün yapay zekânın girdiği alanlarda tartışılmakta. Bana göre ortodonti özelinde sorumluluk her zaman uygulayıcıdadır yani hekimdedir. Yapay zekâ önerir, gösterir ve son kararı hekime bırakır. Bu sebeple ChatGPT gibi programları kullanırken “Hata olabilir, kontrol ediniz” gibi uyarı yazılarıyla karşılaşırız. Hekimlerin mesleki anlamda donanımlı olması ciddi derecede önem arz eder. Dikkat ederseniz yapay zekâ “Bilmiyorum” demiyor hiç bir zaman, lügatında böyle bir kelime yok. Ama benim gibi sık kullananlar yanlış bilgi verdiğine şahit olmuştur. Etik konusunda geliştiricilerin de elbette sorumlulukları vardır. Burada atlanmaması gereken husus yapay zekânın geliştirilmesinde kullanılan kaynaklardır, yani eğitimidir. Tek yönlü, tek tip vakalarla, tek bir hekimin desteğiyle geliştirilen sistemlerde önyargı, yetersizlik veya farklı vakalarda yanlış öneride bulunma gibi sonuçlar ortaya çıkabilir. Bu sebepler yapay zekânın gelişim sürecinde çok yönlü, çok farklı kaynaklar, çok farklı hasta grupları gibi geniş perspektifler bulunmalı.
Yapay zekâ diş hekimliği pratiğinde hangi görevleri üstlenebilir? Sektörde “yapay zekâ direnci” olarak adlandırılan yaklaşımı nasıl değerlendiriyorsunuz?
Bu konuda bazı meslektaşlarımız “yapay zekâ ortodonti mi öğrenecek? Bizim yerimizi mi alacak?” şeklinde şaşkınlık ve korku hissine kapılıyorlar. Bu sebeple de bu konuya soğuk bakıyorlar. Bu bir direnç ve bunun en büyük sebebi bu konulara aslında uzak olmaları (Bu korkular yersiz çünkü yapay zekânın en geç ele geçireceği mesleklerden biri hekimlik, özellikle cerrahi branşlar). Yıllar önce bazı hekimler şeffaf plaklara da karşıydı ama bu konuda gayet güzel ilerlemeler oldu, hekimler daha çok kullanmaya başladı, hastalar daha çok sorup istemeye başladı ve atı alan Üsküdar’ı geçti. Hâlâ karşılar mıdır bilmiyorum ama şu an Amerika orijinali şeffaf plak firmalarından birinin değeri 9 milyar doları geçti!
Ülkemizin bu konuda proaktif olması gerek yani geliştiriciler bizler olmalıyız. Bizim bu konuda geliştirmekte olduğumuz bir yapay zekâ destekli tanı-teşhis yazılımı mevcut ve ilgili araştırmamıza dünya genelinden de bazı hekimlerden negatif yaklaşımlar olabiliyor, ki bu yazılımın verdiği cevaplar, tavsiyeler yüzde 85 in üzerinde doğruluk sunuyor. Otopilot özelliği çıkınca pilotluk mesleği bitmedi ama geliştiren firmalar-ülkeler her anlamda kazandılar.
Ortodontide önümüzdeki 10 yılda yapay zekânın en çok hangi alanı dönüştüreceğini öngörüyorsunuz? Türkiye’nin bu dönüşümde küresel ölçekte nasıl bir rol üstlenebileceğini düşünüyorsunuz?
Yapay zekâ teşhis ve tedavi planlamasında sürece daha fazla nüfuz edecek. Buna doğru kullanıldığı vakit olumlu bakıyorum çünkü ekstra bir hekim gibi yorum yapacak. Bizim alanımızda gelecekte tedavi planlanması da yapacak, hastanın fotoğrafları, röntgenleri, sağlık durumu, beklentisi, yaşı gibi özellikleri değerlendirip hekime tedavi planı sunacak. Devam eden vakalarda da anlık ihtiyaca göre (o seans ne yapılması gerekliyse) hekime tavsiyelerde bulunacak. Şeffaf plak tedavilerinde de planlama yazılımlarında yüzde yüzünü kendi yapıp hekimin onayına sunacak (böylece sorumluluk hekimde olacak).
Son yıllarda girişimcilik ekosisteminde yer almış, çeşitli yarışmalarda dereceye girmiş, ödüller almış bir hekim olarak daha çok çalışmamız gerektiğini düşünüyorum. Piyasada yer alan bazı yerli uygulamaların yeterli olmadığını, “minimum viable product” şeklinde piyasaya sunulduğunu düşünüyorum. Hekimlerin bu alana ilgisi orta seviyede diyebilirim. Bunun çeşitli sebepleri var elbette; öncelikler, zaman, maddiyat veya önlerinde başarılı örnekler olmaması olabilir. Ancak son yıllarda üniversitelerimizde Teknoloji Transfer Ofislerinin kurulması en azından bir farkındalık oluşmasını sağladı. Buralarda yapılan toplantılar ve yarışmalar, Teknofest gibi festivaller bir şeyleri tetikledi. İngiltere merkezli uluslararası bir diş hekimliği dergisinin yardımcı editörü olarak şunu mutlulukla arz etmem gerekir; son aylarda dergimize değerlendirilmeye yollanan yapay zeka çalışmalarında Türkiye’den gelen çalışma sayısı ciddi derecede arttı. İHA veya drone teknolojisinde kaydettiğimiz yolu diğer alanlara da taşıma ihtimalimizin olduğuna inanıyorum.
