Tıpta Süper Zekâya Giden Yol!

Tıbbi Süperzekâya Giden Yol: Microsoft'un MAI‑DxO Sistemi

MAI‑DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator), Microsoft tarafından geliştirilen bir yapay zekâ tabanlı tıbbi tanı sistemidir. Bu sistem, özellikle karmaşık hastalık vakalarını analiz edip doğru tanıya ulaşmak amacıyla tasarlanmıştır. Temel farkı, klasik yapay zekâlardan farklı olarak gerçek bir doktor gibi adım adım düşünebilmesidir.

Yapay zekâ teknolojilerinin sağlık alanındaki kullanımı, özellikle son yıllarda büyük bir sıçrama gösterdi. Ancak bu sıçramaların çoğu hâlâ yüzeysel düzeyde kalıyor. Microsoft tarafından duyurulan ve detayları “The Path to Medical Superintelligence” başlıklı makalede paylaşılan MAI‑DxO sistemi, bu sınırları aşarak “tıbbi süperzekâ” kavramını somutlaştırıyor. Microsoft tarafından sunulan bu sistem ile ilgili detayları aşağıda bulabilirsiniz. Hastanın fiziksel ve duygusal durumunu tanımlamak, bir hekimin bilgisi ve duygusal empati yetenekleri ile mümkündür. Dışarıdan vgelen bir hastada, hasta daha kendisi ile ilgili hiçbir şey söylemeden bile, deneyimli ve bilgili bir hekim, hastanın sergilediği vücut hareketleri, cilt rengi, nefes özellikleri gibi çok farklı bulgularla bile tanıya ile giden yolu başlatabilir. Bir yapay zekanın bu düzeyde tanı koyucu bir araç olarak çalışması mümkün değildir. Bu veriler yapay zekaya sunulmadan, yapay zekanın tanı koyabilmesi zordur. Sağlık hizmetlerinde giderek artan maaliyet olması ve insanların, yapay zeka hizmetlerine sağlık sorunları için giderek daha sık oalrak başvurması, bu sistemlerin kurulmasına neden olmuştur. 2024'ün sonunda, klinisyenler, tasarımcılar, mühendisler ve AI bilim insanları tarafından yönetilen Microsoft AI'da özel bir tüketici sağlığı çalışması başlatılmış ve  Microsoft'un daha geniş sağlık girişimlerini tamamlamakatadır. Buradaki yapay zeka sistemlerinin doğru ve kesine yakın olarak sonuç verebilmesi için hastaların sunduğu verilerin ve klinisyenlerden toplanan verilerin de mümkün olduğunca doğru olması gerekmektedir. Bu nedenle, bu sistem içerisinde, ayırıcı tanıların toplanması, hastalara olası ayırıcı tanıları ve bunlara ait farklı belirtilerin vurgulanması ve tanının doğrulanması gerekebilir.

🔍 MAI‑DxO Sisteminin Temel Özellikleri

Teşhis Sürecini Gerçekçi Taklit Eder

MAI‑DxO, aşağıdaki doktor davranışlarını yapay zekâ ortamında simüle eder:

• Hastanın şikayetlerini dinler (giriş bilgisi)
• Belirtileri analiz eder
• Gerekli testleri önerir
• Test sonuçlarına göre yeni sorular sorar
• Tüm bulguları birleştirerek tanı koyar

Bu sürece "ardışık tanı stratejisi (sequential diagnosis)" adı verilir. Yukarıda yazıldığı gibi, test sonuçları, belirtiler, şikayetler gibi kendisine sunulan verilerden sonra tanılar ortaya çıkmaktadır. Örneğin kapıdan zehirlenme ile gelen ve şuuru olmayan bir hastada, hasta şikayetleri sisteme girilemez ve sadece yapılan testler, muayene bulguları girildikten sonra yapay zeka tanıya yönelebilir. Yani bu sistemin bir hekim ile entegre çalışması, sistem hızının artmasına ve tanı doğruluk oranının artmasına katkı sağlayabilir.

Birden Fazla Yapay Zekâ Modeli Kullanır

MAI‑DxO, sadece bir model değil; birden fazla güçlü yapay zekâ motorunun bir araya gelerek tartıştığı (debate) ve ortak karar verdiği bir sistemdir. Bu yaklaşıma Chain-of-Thought (düşünce zinciri) ve Chain-of-Debate (tartışma zinciri) denir.

Kullanılan modeller arasında şunlar olabilir:

• GPT-4 (OpenAI)
• Claude (Anthropic)
• Gemini (Google)
• LLaMA (Meta)
• Grok (xAI)

Her modelin güçlü olduğu yönleri birleştirilerek daha dengeli, akıllı ve isabetli tanı hedeflenir.

Gerçek Vaka Testlerinden Geçmiştir

New England Journal of Medicine gibi kaynaklardaki gerçek vakalar üzerinde test edilmiştir.

%85 doğrulukla tanı koymuştur (deneyimli doktorların ortalaması %21 civarındadır).

Ortalama tanı maliyeti insan doktorlarda $3000 iken, MAI‑DxO ile $2400 civarındadır.

Henüz Klinik Olarak Kullanılmıyor

Şu anda bu sistem test aşamasındadır.

Gerçek hasta üzerinde yasal olarak kullanılmamaktadır.

Ancak Copilot gibi sistemlerde sağlık tavsiyesi modülü olarak entegrasyon planları yapılmaktadır.

📌 Kısaca MAI‑DxO:

"Yapay zekâ doktoru" değil, doktoru destekleyen bir sistemdir.

Karmaşık vakaları çözebilir.

İnsan benzeri düşünme ve sorgulama becerisi vardır.

Tıbbi süperzekâya (medical superintelligence) doğru atılmış dev bir adımdır.

Tıbbi Süperzekâ Nedir?

Tıbbi süperzekâ (Medical Superintelligence), yalnızca bilgiye erişebilen bir yapay zekâdan çok daha fazlasıdır. Bu sistemler; klinik karar alma, tanı koyma, tedavi önerme gibi karmaşık süreçlerde bir insan doktor gibi düşünebilen, hatta çoğu zaman daha isabetli karar verebilen sistemlerdir.

Microsoft’un sunduğu yeni platform, işte bu noktada büyük fark yaratıyor. Generatif yapay zekâ modellerinin (GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Grok) birlikte çalıştığı bir ortamda geliştirilen sistem, karmaşık klinik vakaları çözümleme, en uygun tanıyı koyma ve gerekli testleri sıralama gibi görevleri yerine getiriyor.

Sadece üç yılda, üretken AI, USMLE ve benzeri sınavlarda neredeyse mükemmel puanlar alma noktasına geldi!
Amerika Birleşik Devletleri'nde tıp uygulamak için, hekimlerin klinik bilgi ve karar alma konusunda titiz ve standart bir değerlendirme olan Amerika Birleşik Devletleri Tıbbi Lisanslama Sınavı'nı (USMLE) geçmeleri gerekmektedir. USMLE soruları, tıpta AI sistemlerini değerlendirmek için kullanılan en eski kıstaslar arasındadır ve model performansını hem birbirleriyle hem de insan klinisyenlerle karşılaştırmak için yapılandırılmış bir yol sunmaktadır. Sadece üç yılda, üretken AI, USMLE ve benzeri sınavlarda neredeyse mükemmel puanlar alma noktasına geldi. Ancak bu testler, esas olarak, derin anlayıştan ziyade ezberlemeyi tercih eden çoktan seçmeli sorulara dayanmaktadır.

Microsoft AI'da, klinik muhakeme yeteneklerini geliştirmek ve değerlendirmek için çalıştıklarını vurguladılar. Çoktan seçmeli soruların sınırlamalarının ötesine geçmek için, gerçek dünyadaki tıbbi karar almanın temel taşı olan ardışık tanıya odaklanılmış. Bu süreçte, bir klinisyen ilk hasta sunumuyla başlar ve ardından nihai tanıya ulaşmak için soruları ve tanı testlerini istemektedir. Örneğin, öksürük ve ateşle gelen bir hasta, klinisyeni zatürreyi teşhis etme konusunda kendine güvenmeden önce kan testleri ve göğüs röntgeni istemeye ve incelemeye yönlendirebilir.

MAI‑DxO: Yeni Nesil Teşhis Orkestratörü

Microsoft’un geliştirdiği sistemin adı: MAI‑DxO (Microsoft AI Diagnostic Orchestrator). Bu sistem, yalnızca sorulara yanıt veren klasik bir yapay zekâdan farklı. Doktorların tanı koyarken uyguladığı adım adım akıl yürütme sürecini simüle ediyor:

• Belirtileri analiz etme
• Gerekli testleri isteme
• Test sonuçlarını değerlendirme
• Olguya özgü ek sorular sorma
• Nihai tanıyı koyma

Bu süreç, yapay zekânın karmaşık vakaları çözebilmesini ve dinamik olarak karar verebilmesini sağlıyor.

Gerçek Vaka Testleri: İnsan Doktorlardan Daha Başarılı

Sistemin başarısı sadece teorik değil. Microsoft, MAI‑DxO sistemini dünyanın en prestijli tıp dergilerinden biri olan New England Journal of Medicine’de yayımlanmış, gerçek doktorların çözmeye çalıştığı vakalar üzerinde test etti.

• MAI‑DxO’nun doğru tanı koyma oranı: %85
• İnsan doktorların ortalama doğru tanı oranı: %21

Bu sonuçlar, MAI‑DxO’nun gerçek bir doktor gibi düşünmekle kalmayıp, çarpıcı şekilde daha doğru tanılar koyabildiğini gösteriyor.

Maliyet Etkinlik: Daha Az Test, Daha Az Masraf

Yapay zekânın avantajları yalnızca doğru tanıyla sınırlı değil. Microsoft’un analizlerine göre, MAI‑DxO;

• Gereksiz testleri önlüyor
• Klinik süreçte israfı azaltıyor
• Ortalama bir vaka için harcanan tanı maliyetini $3000’dan $2400’a indiriyor
• Bu fark, ulusal sağlık sistemleri açısından milyar dolarlık tasarruflar anlamına gelebilir.

Çoklu AI ile Karar Paneli: “Chain-of-Thought” ve “Chain-of-Debate” Yöntemi

Sistemin en dikkat çekici özelliklerinden biri, farklı yapay zekâ modellerinin birbiriyle etkileşim içinde çalışmasıdır. Bu yaklaşıma Microsoft “Chain-of-Debate” diyor. Örneğin:

• GPT-4 bir teşhis önerir,
• Claude buna itiraz eder,
• Gemini farklı bir yorum sunar,

Sonuçta en mantıklı tanıya ortak karar verilir.

Bu, tıpkı bir doktorlar kurulu toplantısına benziyor. Böylece tek bir modelin hata yapma riski, kolektif düşünceyle dengeleniyor.

Microsoft’un “Chain-of-Debate” (Türkçesiyle: “Tartışma Zinciri”) yaklaşımı, tıbbi süperzekâ sistemlerinde kullanılan ileri düzey bir karar verme stratejisidir. Bu strateji, tek bir yapay zekâ modelinin verdiği yanıta güvenmek yerine, birden fazla yapay zekâ modelinin birbirleriyle tartışarak en doğru tanıya ulaşmasını sağlar.

🧠 “Chain-of-Debate” Nedir? (yapay zekalar birbirleriyle tartışıyor!)

Birden fazla yapay zekâ modelinin (örneğin GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, Grok) aynı vaka üzerinde tartışmasıdır. Bu doğruluk oranlarının artmasına katkı sağlayabilir.

Bu tartışma süreci şu şekilde işler:

• Bir yapay zekâ modeli (örneğin GPT-4) bir hipotez veya tanı önerir.

• Diğer modeller bu öneriye:

Katılabilir 

Eleştirebilir

Alternatif görüş sunabilir

• Sistem, bu farklı argümanları değerlendirerek daha yüksek doğrulukta bir tanı veya karar oluşturur.

📊 Neden Bu Yöntem Kullanılır?

Karar Kalitesini Artırmak İçin

Farklı modellerin güçlü ve zayıf yönleri vardır.

Bir modelin fark etmediği detayı, diğeri yakalayabilir.

Tekil Model Hatalarını Azaltmak İçin

Tek başına çalışan bir model yanlış çıkarım yapabilir.

Tartışmalı ortamda bu hata daha kolay fark edilir.

İnsanlardaki Konsültasyon Sürecini Taklit Etmek İçin

Doktorlar da karmaşık vakalarda birbirlerine danışır, tartışır.

“Chain-of-Debate” bu doğal süreci AI ortamında yeniden yaratır.

Geleneksel AI Sistemlerinden Farkı Nedir?

Çoğu klasik AI modeli çoktan seçmeli soruları cevaplamak üzere eğitilmiştir. Ancak klinik vakalar böyle çalışmaz. Gerçek bir hasta geldiğinde, doktor soruları belirtiye göre sıralar, test ister, sonuçları bekler, tekrar değerlendirir.

İşte MAI‑DxO’nun farkı burada yatıyor:

Simülasyon değil, gerçek dünyaya uyumlu akıl yürütme!

• Bu süreçte AI;
• Hipotez kurar,
• Hipotezi test eder,
• Sonuca göre yeni hipotez geliştirir.

Tıpkı bir klinisyen gibi…

Hedef: Klinik Entegrasyon

Henüz sistemin hastanelerde doğrudan kullanımı onaylanmış değil. Ancak Microsoft’un açıklamasına göre;

• Copilot gibi araçlara sağlık tavsiyesi modülü olarak entegre edilecek.
• Sağlık çalışanlarına karar destek olarak sunulacak.
• FDA gibi kurumların düzenleyici onayı alındıktan sonra doğrudan klinik kararlar için kullanılabilecek.

Bu da demek oluyor ki, gelecekte doktorların sağ kolu olarak MAI‑DxO benzeri sistemleri sıkça göreceğiz.

AI doktorların yerini alacak mı? 

Yapay zeka sağlık hizmetlerinde güçlü bir araç haline gelirken, uygulayıcı klinisyen ekibi yapay zekanın doktorlar ve diğer sağlık profesyonelleri için bir tamamlayıcı olduğunu vurgulamaktadır. Yani doktorlara yardımcı araçtır. Bu teknoloji hızla ilerlerken, klinik rolleri yalnızca bir tanı koymaktan çok daha geniştir. Belirsizlikle başa çıkmaları ve yapay zekanın yapmak üzere kurulmadığı bir şekilde hastalar ve aileleriyle güven oluşturmaları gerekir. Klinik rollerin, yapay zeka ile gelişerek klinisyenlere rutin görevleri otomatikleştirme, hastalıkları daha erken tespit etme, tedavi planlarını kişiselleştirme ve potansiyel olarak bazı hastalıkları tamamen önleme yeteneği kazandırabilir. Tüketiciler için, kendi kendini yönetme ve paylaşılan karar alma için daha iyi araçlar sağlayacaklar.

Etik, Gizlilik ve Tarafsızlık

Bu kadar güçlü bir sistemin getireceği riskler de göz ardı edilemez. Microsoft, şunlara dikkat çekiyor:

• Veri gizliliği korunmalı
• Bias (taraflılık) minimize edilmeli
• Etik onay süreçleri şeffaf olmalı
• İnsan denetimi asla tamamen kaldırılmamalı

Özellikle az temsil edilen hasta gruplarında, AI’nin önyargısız çalışması kritik önem taşıyor.

Neden Bu Kadar Önemli?

Dünya genelinde tanı hataları yılda milyonlarca insanın zarar görmesine yol açıyor. Yoğun iş yükü altındaki doktorlar, bazı vakaları fark edemeyebiliyor. İşte bu noktada AI sistemleri;

• İnsan hatalarını azaltabilir
• Zaman kazandırabilir
• Hayat kurtarabilir
• Üstelik, düşük kaynaklı bölgelerde sağlık hizmetine erişimi olmayan insanlar için AI destekli sistemler, bir “ilk yardım hekimi” gibi hizmet verebilir.

Doktorun Yerini Değil, Yanını Alacak!

MAI‑DxO sistemi, insan doktorların yerini almayı hedeflememektedir. Aksine, onların daha verimli, daha doğru ve daha ekonomik çalışmasını sağlamayı amaçlıyor. Bu yaklaşım, teknolojinin insanı desteklemesi ilkesinin güçlü bir örneği.

Klinik uygulamalar için henüz yolun başında olsak da, bu tür sistemler geleceğin sağlık sistemlerinde temel yapı taşlarından biri olacak gibi görünüyor.

Microsoft’un MAI‑DxO gibi tıbbi yapay zekâ sistemleri birçok avantaj sunsa da, klasik doktor muayenesine göre bazı önemli dezavantajlar da barındırmaktadır. İşte bu sistemlerin sınırlılıkları:

İnsani Faktörlerin Eksikliği

Yapay zekâ, empati kuramaz, hasta psikolojisini değerlendiremez. İlk görüşte, deneyimli bir hekimin yapmış olduğu, daha hasta tarafından sunulmamış belirtilere rağmen klinik inspeksiyon, bir yapay zeka tarafından kolayca yapılamaz.

Hastanın beden dili, duygusal durumu, sosyal bağlamı gibi unsurlar tanı sürecinde önemli olabilir ama AI bunu algılayamaz.

Veri Kalitesine Bağımlılık

AI sistemleri, yalnızca verilen verilere göre karar verir. Örneğin konuşma ve anlam bozukluğu olan, hastalardan gelen ifadelere göre ilk yorumlama yapılabilir.

Eksik, hatalı veya yanıltıcı bilgi girilirse yanlış tanı riski artar.

Gerçek Muayene Yapamaz

Fiziksel muayene (palpasyon, oskültasyon, refleks testi vs.) yapay zeka tarafından yapılamaz.

Özellikle nörolojik, ortopedik ya da dermatolojik birçok hastalık için bu durum büyük dezavantajdır.

Sorumluluk Sorunu

AI yanlış tanı koyarsa, hukuki sorumluluk kime aittir?

• Doktor mu?
• Yazılım geliştirici mi?
• Hastane mi?

Bu konu hâlen etik ve hukuki olarak gri alandadır.

Eğitim Verilerindeki Taraflılık (Bias)

Eğer yapay zekâ sistemleri çoğunlukla belirli etnik gruplar, yaş aralıkları ya da coğrafyalar üzerinden eğitildiyse:

Az temsil edilen gruplarda hatalı tanı oranı artabilir.

Hasta Güven Problemi

Birçok hasta, yapay zekâdan gelen tanıya değil, gerçek bir hekimin ifadesine güvenme eğilimindedir.

AI’ya duyulan güven, toplumda hâlâ sınırlıdır.

Dinamik Durumları Yorumlama Yetersizliği

Hastanın durumu hızla değişiyorsa, AI bunu gerçek zamanlı şekilde izleyip karar verme konusunda sınırlı kalabilir.

Acil durum refleksi henüz insan doktorlar kadar gelişmiş değildir.

Etik ve Onay Süreçleri

AI’nın önerdiği tanı veya tedavinin etik olup olmadığı değerlendirmeye açıktır.

Bazı öneriler mevcut klinik kılavuzlarla çelişebilir.

Bağımlılık Riski

Doktorların, kararlarını tamamen yapay zekâya bırakma eğilimi gelişirse:

Klinik düşünme yetisi zamanla körelebilir.

“Kritik düşünme” becerisi zayıflayabilir.

Erişim Engelleri ve Teknoloji Açığı

Gelişmiş sistemler sadece belirli merkezlerde olabilir.

Düşük gelirli veya kırsal bölgelerde bu teknolojiye erişim kısıtlı kalabilir.

Kaynaklar  >>

• The Path to Medical Superintelligence  | Microsoft AI
• Microsoft Says Its New AI System Diagnosed Patients 4 Times More Accurately Than Human Doctors | WIRED
• Microsoft AI achieves 85% accuracy on hardest diagnostic cases - Fast Company
• Medical Superintelligence Deep Dive: How Microsoft AI Outperformed Human Doctors in Complex Diagnoses

Sevgiyle kalın,

Murat Enöz