Güncel · Davetli konuşma
Doç. Dr. Sedat Arslan, Obezite ve Metabolik Cerrahide Yapay Zekâ ve Klinik Sezginin Geleceğini Anlattı
Kongre konuşmasında algoritmaların sunduğu karar desteği ile deneyime, kanıta ve hasta bağlamına dayanan klinik sezgi arasındaki ilişki ele alındı.
Bursa Uludağ Üniversitesi Beslenme ve Diyetetik Bölümü öğretim üyesi Doç. Dr. Sedat Arslan, obezite ve metabolik cerrahide yapay zekânın klinik karar süreçlerine nasıl katkı sunabileceğini ve hangi sınırlarda ele alınması gerektiğini anlattı.
Antalya Royal Seginus Hotel’de 17–20 Ekim 2026 tarihlerinde birlikte düzenlenen 10. Obezite ve Metabolik Hastalıklar Cerrahisi Kongresi ile 5. Metabolik ve Bariatrik Cerrahi Diyetisyenliği Kongresi, cerrahları, diyetisyenleri ve farklı sağlık disiplinlerinden uzmanları bir araya getirdi. Arslan, 18 Ekim’de Salon C’de gerçekleştirilen “Genetik–Epigenetik–Yapay Zekâ” oturumunda, 15.30–15.45 saatleri arasında “Algoritma Görür, Klinik Akıl Sezer: Bariatrik ve Metabolik Cerrahide Yapay Zekâ Klinik Sezginin Yerini Alabilir mi?” başlıklı sunumunu yaptı. Konuşmanın tarih, saat ve oturum bilgileri kongrenin resmî bilimsel programında yer aldı.
Algoritmanın gördüğü, klinik aklın sezdiği
Sunumda yapay zekânın hasta değerlendirmesi, risk öngörüsü, klinik karar desteği, beslenme yönetimi ve ameliyat sonrası takipte sağlayabileceği katkılar değerlendirildi. Büyük veri kümelerinde tekrar eden örüntüleri hızlı biçimde saptayan sistemler; komplikasyon risklerinin, beslenme sorunlarının veya takipten kopma olasılığının daha erken fark edilmesini destekleyebilir. Bununla birlikte klinik sezginin yalnızca içgüdü olmadığı vurgulandı. Klinik sezgi; deneyim, örüntü tanıma, bilimsel kanıt ve hastanın tıbbi, davranışsal ve sosyal bağlamının birlikte yorumlanmasıyla oluşuyor.
Kilo kaybının ötesindeki klinik hedefler
Bariatrik ve metabolik cerrahide başarı yalnızca verilen kilo ile ölçülmüyor. Kas kütlesinin korunması, yeterli protein ve mikrobesin alımı, beslenme önerilerine uyum, davranış değişikliği ve uzun dönemli hasta takibi klinik sonuçların ayrılmaz parçaları. Yapay zekâ destekli araçlar bu alanlarda kayıtların düzenlenmesine, risk işaretlerinin görünür hâle gelmesine ve diyetisyen görüşmeleri arasındaki izlemin sürdürülmesine yardımcı olabilir. Ancak bir algoritmanın önerisi; cerrahi yöntem, laboratuvar bulguları, eşlik eden hastalıklar, ilaçlar, yeme davranışı ve kişinin yaşam koşullarıyla birlikte değerlendirilmediğinde klinik anlamını kaybedebilir.
Karar desteği ile sorumluluk arasındaki sınır
Konuşmada yapay zekâ sistemlerinin eksik veya hatalı öneriler üretebileceği, klinik bağlamı gözden kaçırabileceği ve ikna edici bir dille yanlış güven hissi oluşturabileceği de ele alındı. Bir modelin hızlı yanıt vermesi, yanıtın klinik olarak doğru olduğu anlamına gelmiyor. Bu nedenle kullanılan verinin niteliği, sistemin dış doğrulaması, belirsizliği nasıl gösterdiği ve sağlık profesyonelinin öneriyi denetleyebilmesi temel güvenlik koşulları arasında.
Sunumun kapanışında yapay zekânın klinik sezgiyi ortadan kaldıran bir teknoloji olmadığı; bilimsel doğrulama, şeffaflık ve profesyonel denetimle kullanıldığında karar süreçlerini destekleyebilecek bir araç olduğu vurgulandı. Arslan’ın diğer davetli konuşmaları Konuşmalar ve Etkinlikler sayfasında; yapay zekâda veri güvenliği ve kişiselleştirilmiş beslenme üzerine yazıları ise veri güvenliği ve kişiselleştirilmiş beslenme başlıklarında incelenebilir.