Giriş
Üretken yapay zeka (ÜYZ), hasta eğitimini geliştirme, klinik iş akışlarını optimize etme ve araştırma süreçlerini destekleme potansiyeliyle üroloji pratiğinde giderek artan bir öneme sahiptir. Ancak bu teknolojik dönüşüm; teknik güvenilirlik, olası diagnostik hatalar, veri gizliliği ve etik kaygılar gibi çeşitli klinik ve sistemsel zorlukları da beraberinde getirmektedir. Bu çalışmanın temel amacı, üroloji uzmanları arasında ÜYZ araçlarının kullanım kalıplarını, algılanan faydalarını, mevcut kaygıları ve daha geniş çaplı klinik benimsemenin önündeki bariyerleri sistematik olarak analiz etmektir.
Yöntem
Bu araştırma, Avrupa Üroloji Derneği (EAU) Endourology Seksiyonu ve PEARLS (Progressive Endourological Association for Research and Leading Solutions) bünyesindeki uzman bir panel tarafından geliştirilen prospektif, kesitsel bir anket çalışmasıdır. Veriler, Ekim 2024 ile Şubat 2025 tarihleri arasında çevrimiçi anket yoluyla uluslararası düzeyde toplanmıştır. Çalışmaya, demografik tarama sonrası tüm zorunlu soruları yanıtlayan toplam 243 üroloji profesyoneli dahil edilmiştir. Katılımcıların demografik verileri, ÜYZ farkındalıkları, mevcut kullanım pratikleri, algı ve tutumları ile uygulamadaki engeller istatistiksel olarak analiz edilmiştir.
Bulgular
- Demografik Veriler ve Teknoloji Yatkınlığı: Katılımcıların %33.3’ü özel muayenehanede, %20.2’si ise akademik tıp merkezlerinde görev yapmaktadır. En sık bildirilen üst ihtisas alanları ürolojik onkoloji (%29.2) ve endoürolojidir (%23.8). Katılımcıların %53.5’inin daha önce geleneksel yapay zeka uygulamalarıyla deneyimi olduğu saptanmıştır.
- Klinik Kullanım Kalıpları: Kohortun %66.7’si (n=162) ÜYZ araçlarını kullandığını bildirmiştir. İleri ve uzman düzeyde teknolojik yeterliliğe sahip hekimlerin ÜYZ benimseme oranının (%74.2), başlangıç ve orta düzeydeki hekimlere (%58.3) kıyasla istatistiksel olarak anlamlı derecede yüksek olduğu saptanmıştır (p=0.012).
- Kullanım Alanları: ÜYZ’nin en yoğun kullanıldığı kategori %20 ile hasta etkileşimi olup, bunun %55.1’ini hasta eğitimine yönelik uygulamalar oluşturmaktadır. Diğer temel kullanım alanları arasında araştırma ve analiz (%18.6 – özellikle literatür taraması ve veri sentezi) ile tedavi önerileri geliştirmeyi içeren klinik karar destek sistemleri (%18.1) yer almaktadır.
- Klinik Kaygılar ve Engeller: Hekimlerin en büyük çekinceleri bilginin teknik güvenilirliği (%82.3) ve tanısal hata/yanlış teşhis riskidir (%76.1). Ayrıca veri gizliliği/güvenliği (%70) ve yasal sorumluluklar (%65.8) da kritik endişe kaynakları arasındadır.
- Yapay Zekanın Rolü: Katılımcıların yaklaşık %25’i hiçbir sağlık hizmeti fonksiyonunun tamamen yapay zeka ile değiştirilmemesi gerektiğini savunmuştur. Klinik pratiğe entegrasyonun önündeki en büyük bariyerler; yeterli eğitim/uzmanlık eksikliği (%20), teknik kısıtlılıklar (%14.1) ve ampirik kanıta dayalı araştırmaların yetersizliği (%12.6) olarak sıralanmıştır.
Sonuç
Üretken yapay zeka, üroloji pratiğinde özellikle hasta eğitimi, klinik karar destek mekanizmaları ve akademik araştırma süreçlerinde devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Ancak elde edilen bulgular, teknolojinin hekim ekspertizinin (insan faktörünün) yerini alacak bir araçtan ziyade, onu destekleyici ve tamamlayıcı bir unsur olarak konumlandırılması gerektiğini vurgulamaktadır. Klinik kullanımın standardize edilebilmesi için; hekimlere yönelik hedefe odaklı eğitim programlarının tasarlanması, yapay zeka sistemlerinin titizlikle valide edilmesi ve veri güvenliği ile yasal sınırları belirleyen net düzenleyici çerçevelerin (regülasyonların) oluşturulması elzemdir.
