ABD’de yapılan bir araştırma, aile hekimliği ihtisas asistanlarının büyük bölümünün işte yapay zekâdan yararlandığını, ancak eğitim alanların daha sınırlı kaldığını ortaya koydu.
15.000’i aşkın asistan incelendi
Yale School of Medicine’den Wendy Barr’in liderlik ettiği çalışma, ABD genelinde 15.000’den fazla aile hekimliği ihtisas asistanının yapay zekâ kullanımını değerlendirdi. Araştırmanın sonuçlarına göre, 2025 yılının ekim ayında asistanların %71’i son bir ay içinde iş amaçlı yapay zekâ kullandı.
Barr, AI kullanımının asistanlık eğitiminde yaygın olduğunu bildiklerini, ancak bunun ne kadar yaygın olduğunu ve en sık hangi amaçlarla kullanıldığını bu çalışmaya kadar tam olarak göremediklerini söyledi. Barr, bunun ihtisas eğitiminde yapay zekâ olgusunu anlamak için önemli bir fırsat olduğunu belirtti.
Yapay zekâ hangi alanlarda kullanılıyor?
Çalışmada, tıp pratiğinde farklı amaçlara hizmet eden çeşitli yapay zekâ araçlarının bulunduğu da hatırlatıldı. Bunlar arasında hasta-hekim görüşmelerini yazıya döken araçlar, tıbbi kaynakları taramaya yarayan veri tabanları ve klinik karar vermeyi desteklemek için geliştirilen programlar yer alıyor.
Barr’e göre tıp eğitiminin temel parçalarından biri, bilgiyi doğru ve verimli biçimde kullanmayı öğrenmek ve doğru bilgiye ulaşmak için araştırma yapma alışkanlığını geliştirmek. Barr, yapay zekânın klinik karar verme sürecini nasıl etkilediğinin ise hâlâ öğrenilmekte olduğunu vurguladı; bu sürecin tanı ve tedavide kilit rol oynadığını söyledi.
Eğitim alanların oranı düşük kaldı
Araştırmacılar, asistanlara bu araçlar hakkında herhangi bir eğitim ya da sürekli tıp eğitimi alıp almadıklarını da sordu. Yapay zekâ kullandığını söyleyen %71’lik grubun yalnızca %36’sı son altı ay içinde eğitim aldığını bildirdi.
Çalışmada, tıp fakültesi ve ihtisas eğitiminde bilimsel yayınları ve araştırmaları eleştirel biçimde değerlendirmeyi öğrenmenin standart bir unsur olduğu da hatırlatıldı. Az ya da hiç eğitim almadan yapay zekâya güvenmenin, aracın çıktısını sorgulamadan doğru kabul etmek, daha önce kazanılmış becerileri kaybetmek ve bu beceriyi hiç öğrenmemek gibi olumsuz sonuçlar doğurabileceği belirtildi.
Eleştirel değerlendirme vurgusu
Barr, eğitimin bir parçasının bilgiyi akıllıca ve verimli biçimde kullanmayı öğrenmek olduğunu, gerektiğinde doğru bilgiyi bulmak için uygun şekilde araştırma yapmanın önem taşıdığını söyledi. Yapay zekânın karar verme biçimini nasıl etkilediğine dair daha fazla şey öğrenildiğini, bunun tanı ve tedavi açısından kritik olduğunu ifade etti.
Ayrıca, yapay zekâ araçları kullanılsa bile bunların doğru şekilde ve hastalara fayda sağlayacak biçimde nasıl kullanılacağının öğretilmesi gerektiğini dile getirdi. Barr, tıp öğrencilerinin ve asistanların, tıpkı bir stetoskopu kullanmadan önce gösterilmesi gerektiği gibi, bu araçları da eğitimle öğrenmesi gerektiğini söyledi.
Müfredata yapay zekâ eğitimi eklenmesi isteniyor
Barr’e göre çözüm, tıp fakültesi ve ihtisas programlarının müfredatına yapay zekâ eğitimi ile eleştirel değerlendirme becerisinin birlikte eklenmesi. Kurumların önündeki sorunun ise bu eğitimin tıp öğretim sürecine ne zaman dahil edilmesinin uygun olacağı olduğu belirtildi.
Barr, 2025 ve 2026 anket sonuçlarını kullanarak yapay zekâ kullanımını daha ayrıntılı biçimde araştırmayı planlıyor. Yeni çalışmada, asistanların yapay zekâ kullanıp kullanmamasına ve bu teknolojiyi nasıl kullandıklarına ilişkin sonuçlara odaklanılacak.
General Internal Medicine, Yale Department of Internal Medicine bünyesindeki 10 bölümden biri olarak hasta bakımı, araştırma, eğitim ve toplum sağlığı görevlerini genelci bir bakışla yürütüyor.
