Tıp Hukuku ve Yapay Zeka
Proaktif Aşama: Hata Oluşmadan Önceki Kontrol
Bu aşama, YZ henüz piyasaya sürülmeden veya kullanılmadan önceki hazırlık sürecini kapsar.
Veri Seti Değerlendirmesi: Algoritmanın eğitildiği verilerin ne kadar büyük, çeşitli ve dengeli olduğu incelenir. Cinsiyet, yaş veya etnik köken gibi konulardaki yanlılıkların (bias) en aza indirilip indirilmediği kontrol edilir.
Bilimsel Doğrulama: Veri setinin güncel tıbbi kılavuzlara ve bilimsel referanslara uygunluğu denetlenir.
Geçiş Aşaması: Hatanın Tespiti ve Açıklanabilirlik
Bir hata (yanlış çıktı) meydana geldiğinde şu sorulara yanıt aranır:
Çıktının Niteliği: YZ'nin ürettiği sonucun niteliği (yanlış pozitif, yanlış negatif, yanlış prognoz vb.) belirlenir.
Açıklanabilir YZ (XAI) ve Kara Kutu Ayrımı: Algoritmanın karar verme sürecinin insanlar tarafından takip edilip edilemediği analiz edilir. Eğer sistem bir "kara kutu" ise, karar süreci ancak geriye dönük karmaşık teknik analizlerle (input-output gözlemi) dolaylı olarak anlaşılabilir.
Reaktif Aşama: Hatanın Analizi ve Sorumluluk
Hata kesinleştiğinde, sorumluluğun kime ait olduğu bu aşamada belirlenir:
Girdi Doğrulaması: Modele girilen verilerin (input) doğru olup olmadığına bakılır. Eğer hata yanlış veri girişinden kaynaklanıyorsa, bu bir kullanıcı (insan) hatasıdır.
Performans Yeniden Değerlendirmesi: YZ'nin hata anındaki performansı, eğitim aşamasındaki performansıyla karşılaştırılır. Performansta ciddi bir düşüş varsa, bu yapısal veya içsel bir hata olarak kabul edilir.
İlliyet Bağının Kurulması: Hata ile ortaya çıkan zarar arasındaki bağ; bilimsel olasılık kriterleri, istatistiksel yasalar ve mantıksal güvenilirlik çerçevesinde değerlendirilir.
Zarar Tahmini ve Geliştirme: Süreç sadece zararı tazmin etmekle kalmaz; hatadan ders çıkarılarak YZ modelinin iyileştirilmesi (makine öğrenmesi süreci) hedeflenir.
