Güncel · Davetli konuşma
Hacettepe’de Beslenme Eğitimi ve Hasta Takibinde Yapay Zekânın Geleceğini Konuştuk
XII. Uluslararası Beslenme ve Diyetetik Kongresi’nde yapay zekânın beslenme eğitimi ile hasta takibine nasıl katkı sunabileceğini ve güvenli kullanım için neden diyetisyen denetimine ihtiyaç duyduğunu ele aldım.
Yapay zekâ, diyetisyenle yapılan iki görüşme arasındaki boşluğu doldurabilir mi? Sunumun çıkış noktası, teknolojinin uzmanın yerini alması değil; doğru klinik çerçeve içinde hastaya sunulan eğitimi ve izlemi nasıl sürdürebileceğiydi.
Hacettepe Üniversitesi ev sahipliğinde 14–17 Ekim 2026 tarihlerinde düzenlenen XII. Uluslararası Beslenme ve Diyetetik Kongresi’nde davetli konuşmacı olarak yer aldım. 15 Ekim’de, “Yapay Zekâ Çağında Beslenme ve Diyetetik: Fırsatlar, Sınırlar ve Gelecek” panelinde “Beslenme Eğitimi ve Hasta Takibinde Yapay Zekâ” başlıklı konuşmamı gerçekleştirdim. Kongrenin bilimsel programında oturumun klinik karar verme, hasta eğitimi ve tıbbi etik başlıklarını birlikte ele alması özellikle değerliydi.
Seanslar arasındaki boşluğu doldurmak
Beslenme eğitimi yalnızca doğru bilgiyi aktarmak değildir. Aynı önerinin kişinin yaşı, sağlık okuryazarlığı, günlük yaşamı ve kültürel bağlamı dikkate alınarak anlaşılır bir dile çevrilmesi gerekir. Yapay zekâ; diyetisyen tarafından belirlenen hedefleri farklı okuryazarlık düzeylerine uyarlama, hastanın bilgiyi kendi sözleriyle açıklamasını isteyen “teach-back” yaklaşımını destekleme ve görüşmeler arasında hatırlatıcı ya da öz izlem desteği sunma potansiyeline sahip. Ancak davranış değişikliği yalnızca mesaj üretmekle oluşmaz; güven ilişkisi, motivasyon ve kişinin koşulları hâlâ bakımın merkezindedir.
Buradaki amaç, hastaya günün her saatinde sınırsız ve denetimsiz öneri üreten bir sistem kurmak değil. Daha gerçekçi kullanım; diyetisyenin hazırladığı eğitim içeriğinin pekiştirilmesi, belirlenen hedeflerin hatırlatılması, hastanın kendi kaydını tutmasının kolaylaştırılması ve bir sonraki görüşmede konuşulacak güçlüklerin görünür hâle gelmesi olabilir. Kilo, kan şekeri, iştah ya da gastrointestinal yakınmalar gibi veriler izlendiğinde, hangi değişimin rutin takip içinde kalacağı ve hangisinin sağlık profesyoneline yönlendirme gerektireceği önceden tanımlanmalıdır.
Besin fotoğrafı ve diyet planı: fırsat kadar sınır da var
Konuşmada kendi ortak yazarlı çalışmalarımızdan da örnekler paylaştım. Besin fotoğraflarından enerji ve makro besin ögesi tahmini üzerine yürüttüğümüz pilot çalışma, görüntü temelli değerlendirmenin pratik bir kayıt aracı olabileceğini, fakat öğünün karmaşıklığı arttıkça belirsizliğin dikkatle ele alınması gerektiğini gösteriyor. Popüler çevrim içi diyet eğilimlerine göre üretilen planları incelediğimiz çalışma ile simüle edilmiş diyabet profilleri için üç dil modelini klinik rehberler açısından karşılaştırdığımız araştırma da aynı noktaya işaret ediyor: akıcı ve kişisel görünen bir çıktı, beslenme açısından doğru ya da klinik rehberlerle uyumlu olduğunun kanıtı değildir.
Klinik çerçevenin dışına çıkmamak
Yapay zekâ araçları Beslenme Bakım Süreci’nin değerlendirme, tanı, müdahale ile izlem basamaklarını birbirinden koparmamalı. Sisteme girilen sağlık verilerinin güvenliği, önerilerin kaynağı ve doğrulanabilirliği, yeme bozukluğu riski taşıyan kişilerde kısıtlayıcı dili güçlendirme ihtimali ve hatalı yönlendirmelerin zamanında fark edilmesi tasarımın başından itibaren ele alınmalı. Teknoloji, diyetisyenin klinik muhakemesinin yerine değil; uzman tarafından belirlenmiş sınırlar ve düzenli denetim içinde kullanılmalı. Klinik etkinliğin de her kullanım alanı ve hasta grubu için ayrı araştırmalarla gösterilmesi gerekiyor.
Bu nedenle iyi bir yapay zekâ uygulamasını yalnızca doğru yanıt oranıyla değerlendirmek yeterli değil. Sistemin yanlış bir öneriyi nasıl durdurduğu, belirsizliği kullanıcıya nasıl anlattığı, diyetisyenin kaynağı ve gerekçeyi inceleyip inceleyemediği ve bakım ekibine ne zaman haber verdiği de klinik güvenilirliğin parçasıdır.
Aynı oturumda farklı bakış açıları
Hacettepe Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölüm Başkanı Prof. Dr. Aslı Akyol Mutlu ile aynı bilimsel oturumda yer almaktan ayrıca memnuniyet duydum. Yapay zekânın klinik kullanımını; fırsatlar, sorumluluk, mahremiyet ve düzenleme gereksinimiyle birlikte tartışabilmek, alanın geleceği açısından önemliydi. Başta kongre düzenleme kurulu olmak üzere emeği geçenlere ve sunuma katılan tüm meslektaşlarıma teşekkür ederim.
Diğer davetli konuşmaları konuşmalar ve etkinlikler sayfasında; yapay zekâ ve beslenme alanındaki çalışmalarımı araştırma alanları bölümünde inceleyebilirsiniz.
