Tıp fakültesinde yapay zekâ kâtipleri: yararlı bir öğretim aracı mı, öğrenmeye zarar veren bir koltuk değneği mi?

Yapay zekâ kâtipleri, bir doktor-hasta görüşmesini dinleyen veya bir klinisyenin dikte ettiği özeti işleyen ve elektronik sağlık kaydına eklenmeye hazır, yapılandırılmış bir klinik not otomatik olarak oluşturan yazılım araçlarıdır. Hastaneler, doktorların belgeleme için harcadığı saatleri azaltmanın yollarını ararken, benimseme son iki yılda keskin biçimde hızlandı; bu durum, hekim tükenmişliğinin başlıca nedenlerinden biri olarak sıkça gösteriliyor.

Araçlar artık pratisyen hekimlerin ötesine geçerek tıp fakültelerine ve asistanlık programlarına giriyor; burada öğrenciler ve stajyerler en erken klinik rotasyonlarından itibaren bu araçlarla giderek daha fazla karşılaşıyor. Bu kayma, tıp eğitimcileri arasında basit verimliliğin ötesine geçen bir tartışma başlattı: birinci günden itibaren yapay zekâ desteğiyle klinik not yazmayı öğrenmek, not yazmanın pekiştirmesi gereken temel klinik muhakemeyi hâlâ öğretiyor mu?

Savunucular, stajyerlerin notları elle yazıya dökmek ve biçimlendirmekle saatler geçirdiği geleneksel modelin, kıt eğitim zamanını gerçekten önemli olan tanısal muhakeme yerine idari mekanikler üzerinde harcadığını savunuyor. Bu görüşe göre, bir yapay zekâ aracı işe yarar bir ilk taslak üretebiliyorsa, stajyerler bu zamanı test sonuçlarını yorumlamaya, süpervizörlerle ayırıcı tanıları tartışmaya veya hasta başında daha fazla vakit geçirmeye yönlendirebilir.

Eleştirmenler ise bir not yazma eyleminin sadece idari bir angarya olmadığını savunuyor. Bir değerlendirme ve plan oluşturmak, bir klinisyeni düşüncesini organize etmeye, rakip tanıları tartmaya ve süpervizörler tarafından kontrol edilip düzeltilebilecek net bir muhakeme hattına bağlanmaya zorluyor. Bazı eğitimciler, eğitimde bu adımı atlamanın, yapay zekâ tarafından üretilen metni düzenlemede akıcı ama sıfırdan klinik muhakeme üretmede daha az pratik yapmış doktorlar üretebileceğinden endişe ediyor.

Bazı tıp fakülteleri, yapay zekâ kâtiplerini yasaklamak veya eleştirisizce benimsemek yerine, kasıtlı olarak öğretilmesi gereken bir beceri olarak ele alarak yanıt verdi. Bu, öğrencilerin bir yapay zekâ tarafından üretilen versiyonla karşılaştırmadan önce bağımsız olarak bir not taslağı hazırlamalarını zorunlu kılmayı içeriyor; böylece aracın çıktısının kendi muhakemelerinden nerede farklılaştığını görebiliyorlar ve süpervizörlerin her ikisini de gözden geçirmesi isteniyor.

Ayrıca pratik bir güvenlik boyutu da var. Yapay zekâ tarafından üretilen notlar, halüsinasyon olarak bilinen uydurma ayrıntılar içerebilir veya bir klinisyenin sözlü olarak sağladığı önemli bir bağlamı ince bir şekilde kaçırabilir. İyi bir notun ne içermesi gerektiğini zaten bilen deneyimli hekimler, imzalamadan önce bu hataları yakalamak için genellikle iyi bir konumdadır. Eğitimciler, bu örüntü tanıma becerisini henüz oluşturmamış stajyerlerin, tam da aracın desteklemesi gereken temel uzmanlığı henüz geliştirmemiş oldukları için yapay zekâ kaynaklı bir hatayı fark etmede daha az yetenekli olabileceğinden endişe ediyor.

Konuyu inceleyen araştırmacıların aktardığı anket verileri, asistanlık programlarının politikalarında büyük farklılıklar gösterdiğini; bazılarının belirli bir eğitim yılının altındaki stajyerler için yapay zekâ kâtiplerini tamamen yasakladığını, bazılarının kısıtlamasız kullanıma izin verdiğini ve birçoğunun açık bir politikası olmayıp kararı bireysel öğretim üyelerine bıraktığını ortaya koyuyor.

Bu tartışma, eğitimdeki hesap makineleri, yazım denetleyicileri ve şimdi de üretken yapay zekâ yazma araçlarıyla ilgili daha geniş bir tartışmayı yansıtıyor: her yeni teknoloji, hangi temel becerinin otomatikleştirildiği ve bu becerinin kendi başına öğretilmeye değer olup olmadığı yoksa öncelikle farklı bir beceriye geçiş basamağı olarak mı yararlı olduğu sorusunu gündeme getiriyor.

Tıp eğitimi araştırmacıları, eğitim sırasında yapay zekâ destekli not yazmanın stajyerlerin daha sonraki tanısal doğruluğunu veya klinik muhakeme becerilerini ölçülebilir şekilde etkileyip etkilemediğini belirlemek için daha titiz çalışmalara ihtiyaç olduğunu söylüyor; zira şimdiye kadarki kanıtların çoğu anekdot niteliğinde veya stajyerler ile öğretim üyelerine yönelik küçük anketlerden elde edilmiş durumda.

Şimdilik konuyla ilgili görüşülen çoğu eğitimci bir noktada hemfikir: yapay zekâ kâtipleri ortadan kalkmayacak ve teknolojiyi görmezden gelen tıp fakülteleri, mezunlarını modern hastanelerde belgelemenin gerçekte nasıl yapıldığına hazırlıksız bırakma riskiyle karşı karşıya. Çözülmemiş soru, temel klinik muhakeme becerisinin sessizce körelmesine izin vermeden araçların nasıl entegre edileceği.