Yapay zekâ sistemlerinin tıbbi görüntüleme alanında kullanımında etik: Radyoloji uzmanlarının görüş ve tutumları
Ethics of using artificial intelligence systems in medical imaging: views and attitudes of radiologists
Yazar: SEÇİL ÖZÇİFTÇİ
Danışman: DOÇ. DR. ASLIHAN AKPINAR
Kocaeli Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Tıp Tarihi ve Etik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Deontoloji ve Tıp Tarihi = Medical History and Ethics
Dizin: Dijital etik = Digital ethics ; Radyoloji = Radiology

Özet:
Amaç: Yapay zekâ denildiğinde, genellikle insana benzer anatomiye sahip robotik varlıklar
akla gelmektedir. Ancak yapay zekâ kavramı robotik araçların ötesinde, çok daha çeşitli
alanlarda gelişim göstermektedir. Günümüzde yapay zekâ sistemleri kişisel elektronik
cihazlarımızda, kamu hizmetlerinde ve kurumsal uygulama alanlarında karşımıza çıkarak
hayatımızı kolaylaştırmaktadır. Bu alanlardan biri de tıpta yapay zekâ sistemlerinin
kullanımıdır. Yapay zekânın hastalıkların tanı, teşhis ve tedavisinde kullanımı heyecan verici
olsa da tıbbın geleneksel Hipokratik anlayışına uygun olarak "önce zarar verme" ilkesine
bağlı kalması büyük önem taşımaktadır. Yapay zekâ sistemlerinin tıbbi süreçlere entegre
olması, diğer bilim dallarından daha kritik şekilde etik ve ahlâki bileşenlerin daima dikkate
alınmasını gerektirmektedir. Özellikle radyoloji alanında yapay zekâ teknolojileri büyük
umut vadetmekte, ancak beraberinde önemli etik zorluklar da getirmektedir. Bu tez
çalışmasının amacı, yapay zekâ sistemlerinin tıbbi görüntülemede kullanımına yönelik
olarak radyoloji uzmanlarının etik görüş ve tutumlarının incelenmesidir.
Yöntem: Tanımlayıcı kesitsel bir araştırma olarak tasarlanan bu çalışmada, radyoloji
uzmanlarının yapay zekâ sistemlerinin radyolojiye entegrasyonuna ilişkin etik bakış açılarını
incelemek amacıyla Q metodolojisi kullanıldı. Veriler, kartopu örnekleme yöntemi ile
seçilen katılımcılardan araştırmacılar tarafından geliştirilen Q dizgesi ölçme aracı ile
toplandı. Q dizgesi; güvenirlik, şeffaflık, mahremiyet, zarar vermeme, adalet ve eşitlik,
sorumluluk ve verimlilik gibi 7 etik değeri içeren toplam 36 ifadeyle oluşturulmuştur. Dijital
ortama aktarılan ve https://ethicsqsort.netlify.app adresinde yayınlanan Q dizgesi, yapay
zekâ sistemlerini günlük uygulamalarında kullanan radyoloji uzmanlarının etik değerlere
ilişkin bakış açılarını ortaya koymayı amaçlamaktadır. Katılımcılardan, ifadeleri kesinlikle
katılmıyorum (-3)'dan kesinlikle katılıyorum (+3) a 6'lı Likert ölçeğinde yerleştirmeleri
istendi. Verilerin analizi kişi odaklı faktör analizi ile KADE yazılımı kullanılarak yapıldı.
Bulgular: Araştırmaya 41 radyoloji uzmanı katılmıştır. Katılımcıların yaş ortalaması 43
olup, %29'u kadın, %71'i erkektir. Radyologların mesleki deneyim süresi ortalama 10 yıl
iken, yapay zekâ sistemlerini kullanma süresi ortalama 4 yıldı. Katılımcıların en çok katıldığı
ifade, "Yapay zekâ sistemlerinin ürettiği sonuçların güvenilirliği, tasarımcılar ve
radyologların iş birliği ile sağlanabilir", en az katıldıkları ifade ise "Yapay zekâ sistemleri
yanlış pozitiflik/negatiflik gibi hatalı sonuçlar veriyorsa durdurulmalıdır" ifadesi olmuştur.
Öne çıkan üç ana bakış açısı şöyle gruplanmıştır: (1) Yapay zekâ sistemlerinin kullanımı
radyologların karar verme yetkisini azaltmaz, ancak etik ve hukuki bir fikir birliğine
v
varılması çok önemlidir. (2) Radyolojide yapay zekânın kullanımının gelecekte artacağı ve
radyologların mesleki özerkliğinde bir azalma beklenmediği öngörülmektedir. (3) Yapay
zekâ sistemlerinin bilimsel ve etik güvenilirliğinin sağlanabileceği düşünülmektedir.
Sonuç: Türkiye'de yapay zekâyı günlük tıbbi uygulamalarında kullanan radyoloji
uzmanlarının ortak bakış açıları incelendiğinde, genel olarak olumlu bir yaklaşıma sahip
oldukları gözlemlendi. Radyoloji uzmanları, etik zorluklara rağmen, yapay zekâ
sistemlerinin güvenilirliğinin iş birliği yoluyla artırılabileceğine ve kendi karar verme
yetkilerinin korunacağına inanmaktadır. Bu tezde ilk olarak, yapay zekânın radyolojik
görüntülemede kullanımının etik boyutunu araştırmada kullanılabilecek bir Q dizgesi
geliştirilmiştir. İkinci olarak, yapay zekânın radyolojide kullanımına ilişkin etik rehberlerin
oluşturulmasına katkı sağlamak amacıyla, radyoloji uzmanlarının öncelik verdiği etik
konular belirlenmiştir. Sonuçlar disiplinler arası çalışmayla etik ve yasal fikir birliği
oluşturmanın ve etkilenen diğer tarafların görüşlerini belirlemenin önemini vurgulamaktadır.
Anahtar Kelimeler: Biyotıp etiği, yapay zekâ, radyoloji, tıbbi görüntüleme, Q metodoloji

Abstract:
Objective: When artificial intelligence (AI) is mentioned, people often imagine robotic
entities with human-like anatomy. However, the concept of AI extends far beyond robotic
devices, encompassing a wide range of developments across various fields. Today, AI
appears in personal electronic devices, public services, and institutional applications, making
life easier in numerous ways. One of the most prominent fields where AI is applied is
medicine. While the use of AI in the diagnosis, detection, and treatment of diseases is
exciting, it is essential that AI systems adhere to the traditional Hippocratic principle of
"first, do no harm." The integration of AI into medical processes necessitates a continuous
focus on ethical and moral considerations, far more critically than in other fields. In
particular, AI technologies show great promise in radiology but also bring significant ethical
challenges. The aim of this thesis is to explore the ethical perspectives and attitudes of
radiologists regarding the use of AI systems in medical imaging.
Methods: This descriptive cross-sectional study used Q methodology to investigate the
ethical perspectives of radiologists on the integration of AI into radiology. Data were
collected from participants selected through snowball sampling, using a Q set developed by
the researchers. The Q set comprised 36 statements representing seven ethical values:
reliability, transparency, privacy, non-maleficence, justice and equity, responsibility, and
efficiency. The Q set, digitized and published on https://ethicsqsort.netlify.app aimed to
reveal radiologists' views on ethical values in the context of using AI systems in their daily
practice. Participants were asked to rank the statements on a 6-point Likert scale, from
"strongly disagree" (-3) to "strongly agree" (+3). Data were analyzed using person-centered
factor analysis with KADE software.
Results: A total of 41 radiologists participated in the study, with an average age of 43, and
29% of them were female and 71% were male. The average length of professional experience
was 10 years, while the average duration of using AI systems was 4 years. The statement
most agreed upon was, "The reliability of AI system outputs can be ensured through
collaboration between designers and radiologists", the least agreed-upon statement was, "AI
systems should be stopped if they produce erroneous results such as false
positives/negatives". Three main viewpoints emerged: (1) The use of AI systems does not
reduce radiologists' decision-making authority, but reaching ethical and legal consensus is
crucial. (2) The use and impact of AI in radiology are expected to increase in the future
vii
without diminishing radiologists' professional autonomy. (3) Ensuring the scientific and
ethical reliability of AI systems is considered possible.
Conclusion: The common perspectives of radiologists in Türkiye who use AI in their daily
medical practice are generally positive. Despite the ethical challenges, radiologists believe
that the reliability of AI systems can be enhanced through collaboration and that their
decision-making authority will remain intact. This thesis makes two contributions: first, it
presents a Q set that can be used to investigate the ethical dimensions of AI use in
radiological imaging. Second, it identifies the key ethical issues prioritized by radiologists,
which can help contribute to the development of ethical guidelines for the use of AI in
radiology. The results emphasize the importance of interdisciplinary collaboration to achieve
ethical and legal consensus and highlight the need to consider the perspectives of all
stakeholders involved.
Keywords: Biomedical ethics, Artifical Intelligence, radiology, medical imaging, Q
methodology