Yapay Zeka Uygulamaları Bağlamında Hastanın Mahremiyeti

Yapay Zeka ve Tarihçesi


Yapay zekâ kısaca, bir bilgisayar veya bilgisayar destekli bir makinenin, genelde insana özgü nitelikler ile çözüm yolu bulma, anlama, bir anlam çıkartma, genelleme yapma ve geçmişteki deneyimlerden öğrenme gibi yüksek mantıki süreçlerle alakalı görevleri yerine getirme yeteneği olarak tanımlanabilir.


Yapay zeka kavramının ortaya çıkışı ve kronolojik olarak tarihlerine bakılacak olursa:


-Tarih Öncesi Dönem

M.Ö yunan mitolojisinde rüzgar tanrısı olarak düşünülen Daedelusun “yapay-insan” teşebbüsü söz konusudur.


-Karanlık Dönem (1965-1970)

Bu dönemde gelişimler yeni yeni ortaya çıkmaya başlamıştır. Bilgisayarda uzmanlaşan kişiler düşünen bir mekanizma geliştirmiş, sadece verileri yükleyip akıllı bilgisayar oluşturmayı ummuşlardır. Sonuçta bu dönem bir bekleme dönemi olmuştur.


-Rönesans Dönemi (1970-1975)

Gelişmelerin önünün büyük bir hızla artarak açıldığı bir dönemdir. Yapay zeka ile uğraşan kişiler hastalık teşhisi gibi sistemler geliştirmeye başlamışlardır. Günümüzdeki açılımların temelleri oluşmuştur.


-Ortaklık Dönemi (1975-1980)

YZ araştırmacıları, psikoloji ve dil gibi başka bilim dallarından da yararlanmaya başlamışlardır.


-Girişimcilik Dönemi (1980-?)

Yapay zeka laboratuvarlarının dışına çıkılmış, gerçek dünyanın ihtiyaçları göz önünde bulundurularak çok daha komplike uygulamalar düşünülmeye başlanmıştır. Bugün dahi devam eden bir dönemdir.


Mahremiyet ve Hasta Hakları


Mahremiyet, bir kişiye ait olan ve diğer tüm insanlara mahrem olan, gizli tutulması gereken bilgileri kapsar. Bireyin kişilik hakları, diğer kişilerle iletişim özgürlüğü ve özel hayata saygı kavramlarıyla ilişkili olan mahremiyet, gizlilik, dokunulmazlık, sır alanı gibi kişinin kendisine ait olan ve izni alınmadan kendisi dışında kimse ile paylaşılmaması gereken her şeyi kapsayan bir kavramdır.


Hasta mahremiyeti, hastaya ait tüm bilgilerin gizli olması durumudur. Hasta Hakları Yönetmeliği‘ne göre ise mahremiyet; hastaneye başvuran kişinin mevcut sağlık durumuyla alakalı olan tüm tıbbi müdahaleler, süreçler ve değerlendirmelerin bütününün gizlilik esasına dayalı olarak devam ettirilmesi, tedavi sürecinde bir sorun oluşturmadığı sürece yakınının refakat etmesine izin verilmesi, direkt olarak alakası olmayan kişilerin ise tedavi ortamında bulunmaması olarak tanımlanır. Bu nedenle kişisel sağlık verilerinin korunması ve depolanması hususunda mahremiyeti sağlamada kişinin kendisine ve bu verilere sahip kişi, kurum ve kuruluşlara büyük görev düşmektedir. Kişisel veriler bireylerin mahrem alanını içerdiğinden kişisel verilerin ihlali mahremiyet ihlali olarak nitelendirilmekte ve bireylerin hem kurum ve kuruluşlara hem de devlete olan güvenini sarsarak toplumu politik, ekonomik ve sosyal yönden etkilemektedir.


Genel olarak bakılacak olursa kişisel verilerin korunması ile ilgili yapılan ulusal düzenlemeler şu şekildedir:


Mahremiyetin Boyutları


Bilişsel mahremiyet ile son zamanlarda devletlerin kişisel verileri ve kişisel sağlık verilerini kaydettiği elektronik ve internet vb. sanal mecralarda hazır haldeki verilerin mahremiyeti ele alınmaktadır. Bilgi mahremiyeti veya diğer adıyla bilişsel mahremiyet, hastaya ait olan bilgileri kapsayan dokümanların yetkisiz kişilerce ulaşılmasının engellenmesi içermektedir. Bilgi mahremiyeti kişisel verilerin işlenme, toplanma, depolanma ve iletiminin yapılma süreçlerinin kontrolünü zorunlu kılmaktadır. Tıbbi müdahale esnasında hangi sağlık personellerinin bulunacağı beden mahremiyetinde önemli hususlardan biridir. Mekânsal mahremiyet kaynaklarda ve çoğu çalışmada bedensel-fiziksel mahremiyet ile beraber ele alınmaktadır. Psikolojik mahremiyet ise bilişsel ve bireyin duygusu ile alakalı sürecin kontrolü, değerlere yön verilmesi ve birey olarak varlığını devam ettirmesi olarak tanımlanabilmektedir.


Sağlıkta Yapay Zeka ve Uygulama Alanları


Her sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de tıbbi hizmetlere yönelik olarak artan talep, işlem gücü ve depolama teknolojilerindeki gelişmelerin sebep olduğu veri hacminin hızlıca artması ve bu büyük verinin işlenerek anlamlı veriler haline getirilmesi için insanın ve geleneksel yöntemlerin ötesinde işlevsel yapay zekâ teknolojileri sağlık sektöründe de kullanılmaya başlanmıştır.


Yapay zeka yüksek yaşam kalitesi ve sağlık hizmeti için bir araç olarak kullanılmakta, sağlamış olduğu karar destek sistemleri ile hastalık teşhislerini iyileştirmekte, maliyetleri düşürüp ekonomik açıdan katkı sağlamakta ve genel nüfus sağlığını olumlu yönde etkileyerek birçok fırsatları da beraberinde getirmektedir.



Bilindiği üzere hastalık teşhisi uzman doktorlar tarafından geleneksel yöntemlerle yapılmaktadır. Manuel olan bu tespit işlemi doğru sonucu vermekte fakat hem zaman alıcılığı hem de insan faktöründen kaynaklı potansiyel hatalara da açık durumdadır. İnsanın karar verici olduğu bir sistemde insanî faktörlerin -örneğin yorgunluk, duygusal durum vb.- devreye girme durumunda hataların meydana gelmesi her zaman olasıdır. Gelişen teknolojiyle birlikte bilgisayarlar algılama işlemi yapabilmektedir. Uzmanlara yardımcı olabilen bu sistemlere Bilgisayar Destekli Tanı (CAD) Sistemleri denilmektedir. Gelişmiş görüntü analizi gerektiren CAD sistemleri verilerin ön işlemden geçirilerek öznitelik çıkarma, özniteliklerin indirgenmesi ve sınıflandırma gibi pek çok aşamayı içinde barındıran karmaşık bir süreci kapsar. Zamanla bu cihaz geliştirilerek meme kanserinin erken teşhisi için kullanılan mamografi CAD cihazı da üretilmiştir. Akciğer ve meme kanseri teşhisinin yanında, CAD sistemi, Alzheimer gibi beyinle ilgili hastalıkların teşhisinde de kullanılmaktadır.


Sağlık sisteminde kullanılan yapay zekâ uygulamaları çok çeşitli olmasına rağmen, uygulamaların başlıcaları kardiyovasküler hastalıklar, sinir sistemi hastalıkları ve kanser türlerine odaklanmaktadır. Yapay zekâ, bu hastalıkların otomatik teşhisinde uzman personele yardımcı olmakta ve kronik sağlık sorunları ya da engelleri olan bireylerin kendi semptomlarını değerlendirmelerine olanak sağlayarak bu kişilerin bağımsızlığını ve yaşam kalitesini artırabilecek uygulama alanlarını da kapsamaktadır.


Günümüzde uzaktan hasta izleme vb. mobil sağlık hizmetleri için geliştirilmiş birçok proje ve binlerce tıbbi tabanlı mobil uygulama mevcuttur. Özellikle kalp atış hızı, glikoz, kan basıncı, uyku düzeni ve beyin aktivitesini izlemek için oluşturulmuş mobil tabanlı tıbbi cihazlar kullanılmaktadır.


Tıbbi görüntü işleme, hastalık teşhisi, karar destek sistemleri ve ilaç tasarımında en uygun çözümleri bulma önemli uygulama alanlarındandır. Yapay zekânın yüksek potansiyele sahip uygulama alanlarından bir diğeri de hastalık gelişim riskini değerlendirebilecek teknikler kullanarak hastalıkları önlemedir.


Yapay zeka uygulamalarından en çok faydalanan sağlık sektöründeki kişiselleştirilmiş hassas tıp uygulamaları gerçeklik haline dönüşme yolunda adım adım ilerlemektedir. Bahsi geçen kişiselleştirilmiş hassas tıp uygulamaları tedavi için kullanılan ilacın, hastaya en az yan etki ile en çok fayda sağlayacak uygun dozun verildiği ve olası en iyi tedavinin kullanıldığı sağlık düzenleyici uygulamalardır. Hastayı merkeze alan bu uygulamalarda genetik yapı, yaşam tarzı, çevresel faktörler ve kişisel farklılıklar göz önünde bulundurulmaktadır.


Bahsedilen gelişmelere eşdeğer şekilde kişiselleştirilmiş dijital sağlık cihazlarının medikal pazardaki payı da gün geçtikçe artmaya devam etmektedir.


Yapay Zeka ve Hasta Mahremiyeti


Yapay zeka teknolojilerinin modern sağlık hizmetleri alanında kullanılmasının sağladığı faydaların yanında bu teknolojilerin günlük klinik uygulamalarda gerçekleştirilmesinde bazı etik kaygılar, yasal hususlar, mevzuata uygunluk ihtiyaçlarından kaynaklanan durumlar ve modellerin iç mekanizması ile ilgili teknik durumlar mevzubahistir. İç işleyişlerinin tam anlamıyla bilinememesinden kaynaklı “Kara Kutu” olarak adlandırılan derin öğrenme modelleri, sağlık hizmetlerinde bu modellerin uygulanmasına engel olabilmektedir. Yine makine öğrenimi modellerinin klinik faaliyetlerini önemli ölçüde azaltan gizli sınıflanma problemi sebebiyle belirli bir görevde iyi performans gösteren görüntü analiz sistemlerinin klinik açıdan önemli vakaları belirlemede başarısız olabileceğini gösteren çalışmalar yapılmaktadır.


Gündemde olan aktüel konular arasında mevcut yazılımların şeffaflığı, nemalandığı verilerdeki önyargıların varoluşu, varlıkları temsil eden veri setlerinin sağlanması, veri paylaşımı, veri güvenliği ve gizliliği, veri standardizasyonu, birden fazla öğretide beraber çalışabilirlik, yapay zekânın yanlış ölçümleme yapma ihtimali ve kişisel verilerin korunması konusunun netleştirilmesi gibi konuları kapsamaktadır. Yapay zekâ sistemlerinde modelin doğruluğu verilerin güvenilirliğini büyük ölçüde etkilemektedir. Örneğin, modeli eğitmek için kullanılan veri öğesine farkında olmadan yanlış bir ilaç eklenirse ve model bu yanlış ilaç bir tedavi için önerilirse, bu hata telafisi mümkün olmayan sonuçlara sebep olabilir.


Yapay zekâlı sistemler aracılığıyla insanın müdahalesi olmadan verilen otonom kararlara dayalı davranışların neticesinde bireylerin hayat ve beden bütünlüğü, sağlık, özel hayatının gizliliği, kişisel verileri, şeref ve haysiyeti gibi kişilik hakkı dahilindeki kişisel değerlerine müdahale edilmesinin yanı sıra bazı etik olmayan ya da iktisadi sahadaki yanlış çözümlemeleri sonucunda verilen kararlar sebebiyle maddî ve manevî zararların oluşması muhtemeldir.


Bu bağlamda yapay zekânın, kişisel verileri nasıl ve hangi amaçlarla kullanabileceği, hangi durumlarda paylaşabileceği, en sonunda oluşabilecek hukuksuz ya da insan haklarına aykırı kullanımlarda yasal sorumluluğun kimde olacağı gibi birçok hukuki sorun neticeye bağlanmalıdır. Burada daha çok kişilerin özel hayatının gizliliği ve özel hayata saygı hakkı boyutunda mahremiyet ve giz alanı, büyük bir önem taşımaktadır. Mahremiyet hakkı, uluslararası sözleşmeler ve ulusal yasalarla korunmaya çalışılmış fakat günümüz teknolojisi ve yapay zekânın geleceğinin, bahsi geçen hakla ilgili en üst düzeyde müdahale edebilecek şekilde tasarlanması ve üretilmesi nedeniyle bu hukuksal koruma noksan kalacağa benzemektedir.


Şimdilik belirli bir düzeyde olsa da belirli fonksiyonlarını yapay zekâ ile yerine getirebilen günümüz robotlarının babası olarak görülen bir robotun ilk kez insanın ölümüne sebebiyet vermesiyle tazminat bedeline hükmedilmesinin üzerinden kırk yıldan fazla bir süre geçmiştir. Öte yandan bir robotun diğer bir robota karşı gerçekleştirdiği bir aksiyonun neticesinde ortaya çıkabilecek bir aksilikte günümüz hukuk düzeni içerisinde uygun bir yanıt bulmak da pek mümkün değildir.


Peki bunlara getirilecek çözüm önerileri nelerdir?


- YZ geliştiricileri, uygulayıcıları, kullanıcıları ve düzenleyicileri bir araya gelerek ihtiyaç duyulan standartları, yönergeleri ve stratejileri belirleyip işbirliği içerisinde bir çare bulmalıdırlar.

- Yapay zeka uygulamalarının sağlık sistemi içindeki rol ve sorumlulukları kesin bir şekilde ortaya konmalı ve bu hususta bilişsel farkındalık artırılmalıdır.

- Hastalık teşhisi de dahil birçok konuda teknolojik destek sağlayan ve güçlü bir araç olan makine öğrenimi yöntemlerinin yanlış uygulamasından kaynaklanan problemleri engellemek adına daha çok sayıda araştırma yapılıp bu araştırmaların geçerliliği, güvenilirliği, etkinliği ve klinik uygulanabilirliği yönünden değerlendirilmesi gerekmektedir.

- İnsanların bu sistemlere olan güvenine zarar veren önyargılı yapay zekâ araçlarından çok eşitlik, kapsayıcılık, şeffaflık ve açıklanabilirliği hedef edinen etik yapay zekâ yazılımlarının geliştirilmesi temel hedef haline getirilmelidir.

- Yapay zekâ sistemlerinin depolaması ve kullanması gereken önemli bilgiler için güvenli, istikrarlı ve tek bir yere bağlı olmadan çalışan bir sistem oluşturabilmesi için yapay zekâ ve blokchain yani blok zinciri teknolojileri birbiriyle iç içe şekilde çalışabilmektedir. Yapay zekâ teknolojisinin temelini oluşturan verinin güvenli olarak depolanması önemli bir yere sahiptir. Blok zinciri, hangi kullanıcıların verilerine ne zaman, kim tarafından ulaşıldığını şeffaf ve hesap verebilir kılması sebebiyle veri paylaşımını teşvik etmektedir. Çünkü blok zincirler, hassas ve kişisel verilerin disksiz bir ortamda depolanması imkanı sunmaktadır.


Kamu idarelerinde yoğun şekilde kullanılacağı öngörülen yapay zeka sistemleri ve uygulamalarını düzenleyecek olan gerekli etik ilkelerin ve hukuki çerçevenin nasıl olması gerektiği konusunda henüz uzlaşı sağlanamamıştır. Bu sebeple teknoloji ve yapay zekâ konusunda hukuki çalışmalara bir an evvel başlanması, etik ilkelerin belirlenmesi ve standart düzenlemelerin yapılması ülkeler tarafından zaruri olarak ele alması gerekmektedir.


Yapay zekâ kullanıcısının, masumiyetine ilişkin kanıtı ve nasıl ortaya çıkarabileceği sorusu ise halen çözülmemiş bir problemdir.


 

KAYNAKÇA


1. Öztürk, K., & Şahin, M. E. (2018). Yapay Sinir Ağları Ve Yapay Zekâ’ya Genel Bir Bakış. Takvim-İ Vekayi, 6(2), 25-36. S: 24.

2. Serdar Altan, pazarlamasyon. Yapay Zekayı Ciddiye Almamız Gerektiğini Gösteren 3 Yapay Zeka Örneği. 04.03.2022. https://www.pazarlamasyon.com/yapay-zekayi-ciddiye-almamiz-gerektigini-gosteren-3-yapay-zeka-ornegi.

3. Pirim, A. G. H. (2006). Yapay Zeka. Journal Of Yaşar University, 1(1), 81-93. S:83.

4. Atalay, H. N. (2021). Mahremiyet Kapsamında Kişisel Sağlık Verilerinin Korunması Ve Depolanması. Journal Of Academic Perspective On Social Studies, (1), 1-20. S: 2,3,4,5,7.

5. İşcep, Medium. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zekanın Kullanımı. 04.03.2022. https://iscep.medium.com/sa%C4%9Fl%C4%B1k-hizmetlerinde-yapay-zekan%C4%B1n-kullan%C4%B1m%C4%B1-d364d2a6c2ea.

6. Terzi, S. A. N. A. R. Yapay Zekâ Kullanımı. S: 180,181.182,183,189,190,191,194.

7. Av. Pınar Özercan, FordBlog. Yapay Zeka, Etik, Hukuk ve Uyum. 04.03.2022. https://blog.ford.com.tr/yapay-zeka-etik-hukuk-ve-uyum.

8. Erdoğan, G. (2021). Yapay Zekâ Ve Hukukuna Genel Bir Bakış. Adalet Dergisi, (66), 117-192. S: 135,159,160,161,162,163,166.