Yapay zekâ destekli araçlar sağlık bilgisi üretiminde araştırma sorularını yapılandırma, taslak oluşturma, metni sadeleştirme, uzun belgelerde ilgili bölümleri bulma veya teknik kalite kontrolüne yardımcı olma gibi görevlerde kullanılabilir. Bununla birlikte akıcı ve ikna edici bir çıktı, bilginin doğru olduğu anlamına gelmez.
UrologNet’in temel ilkesi şudur: yapay zekâ yardımcı araç olabilir; kaynak, klinik yorum ve yayın sorumluluğunun sahibi olamaz.
UrologNet’te AI hangi tür görevlerde kullanılabilir?
Editoryal süreçte yapay zekâ destekli araçlardan şu tür görevlerde yararlanılabilir:
- araştırılacak klinik soruların tasnifi,
- uzun kaynaklardaki ilgili başlıkların bulunmasına yardımcı olma,
- ilk taslak veya alternatif anlatım üretme,
- tekrar, tutarsızlık veya doğal olmayan ifadeleri fark etmeye yardımcı olma,
- yapılandırılmış veri ve teknik QA kontrollerine destek,
- görsel brief veya şema fikrini yapılandırma.
Bu liste, her sayfada bütün bu adımların kullanıldığı veya belirli bir AI sağlayıcısının zorunlu olduğu anlamına gelmez.
AI çıktısı neden kaynak değildir?
Bir yapay zekâ sistemi DOI, PMID, kılavuz önerisi, komplikasyon oranı veya çalışma sonucu üretebilir ve bunu çok güvenilir bir dille sunabilir. Bu bilgi yanlış, eksik, güncelliğini yitirmiş veya tamamen uydurulmuş olabilir.
Bu nedenle tıbbi iddia için AI çıktısı birincil kaynak sayılmaz. Atıf yapılacak yayın veya kılavuz açılarak:
- yayının gerçekten var olduğu,
- doğru hasta grubunu içerdiği,
- metindeki iddiayı gerçekten desteklediği,
- rakamların bağlamından koparılmadığı
kontrol edilmelidir.
ICMJE’nin Ocak 2026 güncellemesi de AI’nın otoriter görünen fakat yanlış, eksik veya yanlı çıktı üretebileceğini; doğruluk, kaynak gösterimi ve özgünlük sorumluluğunun insanlarda kaldığını açıkça vurgular. [1]
Yalnız özet üzerinden kesin sonuç çıkarılmaz
Yapay zekâ bir makalenin yalnız özetine erişmiş olabilir veya arama sonucu parçalarını birleştirerek tam metin okunmuş izlenimi verebilir.
Tam metne erişim yoksa bu sınır korunmalıdır. Özet içinde bulunmayan dışlama kriteri, takip kaybı veya alt grup sonucu varmış gibi yazılmamalıdır.
Kaynağın erişim düzeyi — tam metin, yalnız özet, resmî kısa özet veya ikincil aktarım — yorumun kesinliğini etkiler.
Tıbbi inceleme AI tarafından yapılmış sayılmaz
Bir metnin AI tarafından kontrol edilmesi, tıbbi inceleme değildir.
Tıbbi inceleme; uygun mesleki uzmanlığa sahip kişinin belirli içerik sürümünü klinik doğruluk, hasta güvenliği, kanıt sınırları ve yanlış anlaşılma riski açısından değerlendirmesidir. Bu sorumluluk otomatik sisteme devredilemez.
Benzer biçimde bir AI aracının “bu içerik doğru”, “SEO’ya uygun” veya “insan yazımı” şeklindeki sınıflandırması editoryal ya da tıbbi onay değildir.
AI dedektörleri kalite ölçütü değildir
Bir metnin yapay zekâ tarafından yazılıp yazılmadığını tahmin eden araçlar güvenilir bir tıbbi kalite ölçüsü değildir. Metni kasıtlı olarak hatalı, düzensiz veya yapay biçimde “insanlaştırmak” UrologNet’in kalite hedefi değildir.
Ölçüt; bilginin doğru, kaynaklarla uyumlu, doğal, anlaşılır, gereksiz tekrar içermeyen ve arama niyetini karşılayan bir sağlık metni olmasıdır.
Görsellerde AI kullanımı ayrı riskler taşır
Yapay zekâ ile oluşturulmuş tıbbi şema veya illüstrasyon anatomik hata, yanlış cihaz, gerçek dışı işlem düzlemi veya desteklenmeyen sonuç izlenimi yaratabilir.
Bu nedenle görsel klinik anlam taşıyorsa metin gibi değerlendirilmelidir. Anatomik veya tedaviyle ilgili iddia görselde yer alıyorsa tıbbi QA gerektirir.
Bir görselin estetik olarak başarılı olması tıbben doğru olduğu anlamına gelmez.
Kişisel sağlık verileri ve gizlilik
Genel bir sağlık makalesini özetlemek için kimlik bilgisi, tetkik sonucu veya kişisel sağlık belgesi gerekli değildir.
Kişisel veri içeren belge veya konuşmaların dış AI hizmetlerine aktarılması, yalnız metin üretme meselesi değil; gizlilik ve veri yönetişimi meselesidir. ICMJE de gizli içeriklerin, gizliliği garanti edilmeyen AI sistemlerine yüklenmesinin sorun yaratabileceğini belirtir. [1]
UrologNet’in politikası, kullanıcıdan habersiz kişisel sağlık verisinin dış bir AI hizmetine aktarılmaması yönündedir. Bu ifade, şu anda UrologNet üzerinde çalışan otomatik bir AI veri aktarım sistemi bulunduğu anlamına gelmez.
Gelecekte böyle bir özellik geliştirilirse hangi verinin hangi hizmete gönderildiği, kullanıcı onayı, saklama koşulları ve sağlayıcının güncel gizlilik şartları teknik uygulama öncesinde ayrıca doğrulanmalıdır.
AI kullanımı ne kadar açıklanmalı?
ICMJE 2026, bilimsel yayıncılıkta AI kullanımının hangi araçla ve hangi amaçla yapıldığının şeffaf biçimde açıklanmasını önerir. [1]
UrologNet bir bilimsel dergi değildir; buna rağmen temel şeffaflık ilkesi yararlıdır. Yapay zekâ kullanımı içeriğin nasıl üretildiğini veya okurun güven değerlendirmesini maddi biçimde etkiliyorsa, kullanımın kapsamı uygun yerde açıklanmalıdır.
Bu politika, her sayfada bugün belirli bir standart AI etiketi gösterildiği iddiasını taşımaz. Kamuya açık açıklama uygulaması teknik ve editoryal olarak gerçekten devreye alındığında fiili süreçle eşleşmelidir.
İnsan sorumluluğu nerede başlar?
AI destekli metinde son sorumluluk:
- kaynağın gerçekten açılması,
- klinik iddiaların doğrulanması,
- belirsizliğin korunması,
- yanlış veya uydurma referansların çıkarılması,
- tıbbi güvenlik uyarılarının gözden geçirilmesi,
- yayımlanacak sürümün kabul edilmesi
konularında insan editör ve gerektiğinde tıbbi inceleyendedir.
WHO’nun sağlıkta büyük çok modlu modeller rehberi de bu sistemlerin yanlış, eksik ve yanlı bilgi üretebileceğini; etik, güvenlik ve yönetişim önlemlerinin kullanımın ayrılmaz parçası olması gerektiğini vurgular. [2]
Yapay zekâ, sağlık bilgisinin üretimini hızlandırabilir. UrologNet açısından kabul edilebilir kullanımın ölçütü hız değil; insan sorumluluğunu, kaynak izlenebilirliğini ve tıbbi anlamı zayıflatmamasıdır.
Kaynaklar
- International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). Use of Artificial Intelligence in Publishing. Recommendations updated January 2026.
- World Health Organization. Ethics and governance of artificial intelligence for health: guidance on large multi-modal models. 2024; WHO publication page updated 2025.