Süni intelləlavət sistemləri tibb təhsili və klinik tətbiqləra hızla girerkən tələbələrin bu araçları güvənli biçimde kullanmayı öğrenip öyrənmədiği henüz yeterince bilinməməlavətedir. Özellikle böyük dil modellərinin klinik hal çözme, rapor yazma, diaqnoz önerme, imtahana hazırlanma və bilimsel mətn üretme gibi tapşırıqlerde kullanılması; tələbənin öyrənməsini destəlavəleyebiləceği gibi kendi başına muhakeme geliştirmesini de engelleyebilir.

Bu sistematik icmal, tıp, tibb bacılığı, stomatologiya, əczaçılıq və diğer sağlamlıq peşələri təhsilinde “süni intelləlavət asılılığı” olaraq adlandırılan olgunun nasıl diaqnozmlandığını, ne sıklıkla gerçəlavəten ölçüldüğünü və pasiyent təhlükəsizliyi baxımından hangi nəticələrın çıkarılabiləceğini incelemiştir.

Tədqiqatçılar PubMed, Embase, Web of Science Core Collection və Scopus vəri tabanlarında 1 Ocak 2020 ilə 31 Mart 2026 arasındaki İngilizce yayınları taramıştır. Başlangıçta 14.391 kayıt bulunmuş, təlavərarlar çıkarıldıktan sonra 10.579 kayıt taranmış, 964 tam mətn dəyərlendirilmiş və 269 yayın incelemeye alınmıştır.

Müəlliflərın sınıflandırmasına görə çalışma havuzu; MERSQI ilə dəyərlendirilən 192 ampirik araştırma, ayrı bir kategori olaraq dəyərlendirilən 16 randomizə çalışma və 61 derlemeden oluşmaktadır. Yayınların 213’ü, yani yüzde 79,2’si, yalnızca 2025 və 2026 yıllarında yayımlanmıştır. Bu vəziyyət sahəın çok hızlı büyüdüğünü, lakin tapıntıların önemli bölümünün henüz olgunlaşmadığını göstərir.

Derlemenin en önemli sonucu, süni intelləlavət asılılığına əlaqən risk ritorikasınin gerçəlavə ölçümlerin çok önünde olmasıdır. İncelenen 269 yayının 229’u, yüzde 85,1’i, kuramsal bir çərçivəye atıf yaparken yalnızca 13’ü, yüzde 4,8’i, süni intelləlavət asılılığını açık bir diaqnozm və ölçülə bilən göstəriciyle işlemiştir. Kuramsal çərçivə kullanımı ilə bağımlılığın gerçəlavə ölçümü arasındaki nisbət təxminən 18’e 1’dir.

Örneğin bacarıq itkisi və ya bacarığın körelməsi 82 yayında olası risk olaraq iləri sürülmüş, lakin yalnızca dört yayında birbaşa ölçülmüşdür. Klinik ya da eleştirel muhakemenin aşınması 137 yayında dilə getirilmiş, yalnızca 16 yayında ilgili risk birbaşa sınanmıştır. Aşırı güvən və ya avtomatlaşdırma yanlılığı 74 yayında tartışılırken yalnızca altı çalışmada ölçülmüşdür.

Pasiyent təhlükəsizliyi 202 yayında gündeme getirilmesine rağmen süni intelləlavətyla eğitilən sağlık çalışanları hakkındaki pasiyent və ya baxım vərən görüşünü ölçen yalnızca bir çalışma tapılmışdır. Böylece pasiyent təhlükəsizliyi söylemi ilə pasiyent iştirakı arasında təxminən 202’ye 1 nisbətında bir boşluk ortaya çıkmıştır.

Derleme, süni intelləlavət asılılığının təlavə bir olgu olmadığını vurgulamaktadır. Müəlliflər beş ayrı yapı diaqnozmlamıştır: kullanım sıklığına dayalı bağımlılık, etimad kalibrlənməsi, koqnitiv yükü süni intelləlavətə ötürmə, zaman üçünde bacarıq itkisi və belirsizlik altında qərarı algoritmaya bırakma eğilimi. Bu ayrım önəmlidir; çünkü bir tələbənin süni intelləlavətyı sık kullanması təlavə başına bağımlılık və ya bacarıq itkisi mənasına gəlmir.

Kanıtların genel kalitesi məhduddur. İncelenen 269 yayının yalnızca 22’si, yüzde 8,2’si, kendi araştırma tasarımı üçün en yüksək kalite kategorisine ulaşmıştır. Müəlliflərın oluşturduğu 15 temalı sübut xəritəsinda hiçbir sonuç yüksək etibar səviyyəsine ulaşmamıştır. Beş tema orta, on tema aşağı etibar səviyyəsinde dəyərləndirilmişdir.

Bu səbəbdən çalışma, süni intelləlavətnın tıp tələbələrini qəti olaraq bağımlı hâle getirdiğini və ya klinik bacarıqlari kaybettirdiğini sübut etmir. Gösterdiği temel sonuç şudur: Tibb təhsilinde süni intelləlavət asılılığı və pasiyent təhlükəsizliyi hakkında güçlü ifadeler kullanılmakta, fakat bu ifadelerin böyük bölümü uzunlamasına, davranışsal və süni intelləlavətsız performansı ölçen çalışmalarla henüz destəlavəlenmeməlavətedir.

Araşdırmanın əsas problemi nedir?

Klinik süni intelləlavət sistemləri diaqnoz destəlavə araçlarından görüntü analizine, tıbbi dokümantasyondan böyük dil modeli tabanlı qərar desteğine kadar birçok sahəda kullanılmaktadır. Bu sistemleri gelecəlavəte denetleyecəlavə, gerəlavətiğinde reddedecəlavə və xətalı çıktılarının sorumluluğunu üstlenecəlavə sağlık çalışanları ise bugün eğitim almaktadır.

Bir tıp tələbəsi süni intelləlavətyı yalnızca bilgiye ulaşmak üçün kullanabilir. Başka bir tələbə ise hal analizinin tamamını, diferensial diaqnozyı, klinik gerəlavəçeyi və ya xəstə qeydunu sisteme bırakabilir. Bu iki kullanım biçimi eyni değildir. Birincisi uygun araç kullanımı olabilirken ikincisi tələbənin geliştirmesi gerəlavəen bilişsel müddətcin yerine gecebilir.

Pasiyent təhlükəsizliyi baxımından kritik soru, tələbənin süni intelləlavət yardımıyla doğru cevabı bulup bulmadığından daha geniştir:

• Öğrenci süni intelləlavət xətalı olduğunda bunu fark edebiliyor mu?
• Modelin önerisi kendi klinik dəyərlendirmesiyle çatıştığında qərarı sorgulayabiliyor mu?
• Süni intelləlavət bulunmadığında eyni tapşırıqi müstəqil biçimde gerçəlavəleştirebiliyor mu?
• Doğru sonuca ulaşırken hangi klinik gerəlavəçeyi kullandığını açıklayabiliyor mu?
• Süni intelləlavət desteği, henüz oluşmamış klinik şemaların gelişmesini engelliyor mu?

Derlemenin temel amacı bu soruların mevcut literatürde gerçəlavəten ölçülüp ölçülmediğini belirleməlavətir.

“Süni intelləlavət asılılığı” neden təlavə bir kavram değildir?

Tədqiqatçılar literatürde “həddindən artıq etimad”, “bağımlılık”, “bilişsel yükü aktarma”, “bacarıq itkisi”, “avtomatlaşdırma yanlılığı” və “tənqidi düşünmənin aşınması” gibi ifadelerin çoğu zaman birbirinin yerine kullanıldığını belirlemiştir. Oysa bunların nedenleri, zaman miqyasleri və ölçüm yöntemleri fərqlidır.

Bu sınıflandırmanın en önemli yönü, kullanım sıklığı ilə gerçəlavə bağımlılığı birbirinden ayırmasıdır. Bir sağlamlıq işçisi belirli tapşırıqlerde süni intelləlavətyı yoğun biçimde kullanabilir və yine de sistemin sınırlarını doğru dəyərlendirebilir. Buna qarşılık süni intelləlavətyı seyrəlavə kullanan bir tələbə, kullandığı anda modelin önerisini sorgulamadan kabul edebilir.

Böyük dil modelləri əvvəlki dijital araçlardan neden fərqli olabilir?

Hesap makinesi, arama motoru və ya eləlavətronik kaynaklar çoğunlukla hesaplama və bilgiye erişim gibi belirli işlevleri destəlavəler. Böyük dil modelləri ise tələbənin kendi muhakemesine benzeyen bütünlüklü mətnler üretebilir. Ayırıcı diaqnoz listesi oluşturabilir, klinik gerəlavəçe yazabilir, hal qeydunu strukturleyebilir və doğru görünüşlü kaynaklar sunabilir.

Bu özellik, aracın yalnızca bilgi bulma aşamasında değil, birbaşa muhakeme aşamasında devreye girmesine olanak vərir. Öğrenci sonuç metnini teslim edebilir; fakat o sonuca ulaşmak üçün gerəlavəli klinik şemaları kendisi oluşturmayabilir.

Derlemenin vurguladığı risk, süni intelləlavət çıktısının tələbənin müstəqil ürünüyle biçimsel olaraq birbirine benzemesidir. Öğretmen yalnızca son cevabı dəyərlendiriyorsa tələbənin düşünme müddətcinin süni intelləlavət tarafından ikame edilip edilmediğini fark etmeyebilir.

Tibb təhsilini diğer sahəlardan ayıran beş özellik

Tədqiqatçılar süni intelləlavət asılılığının tıp və sağlamlıq peşələri təhsilinde beş özel məlavəanizma üzərindən daha önemli hâle gelebiləceğini savunmaktadır.

1. Usta-çırak əlaqəsi və örtük bilgi

Klinik eğitim yalnızca kitap bilgisinin aktarılmasından oluşmaz. Öğrenci təcrübəimli sağlamlıq işçisinı gözlemler, xəstə ilətişimini, belirsizlikle baş etmeyi, ince klinik işaretleri və qərar vərirken kullanılan örtük muhakemeyi zaman üçünde öğrenir.

Süni intelləlavət, tələbə ilə eğitici arasındaki bu təsirleşimin yerini aldığında kısa vadede zaman kazandırabilir. Ancak tələbənin uzman qərarının nasıl oluştuğunu görme fırsatını azaltabilir. Çalışma bu məlavəanizmanın varlığını qəti olaraq kanıtlamamakta, literatürdəlavəi başlıca risk yollarından biri olaraq sınıflandırmaktadır.

2. Klinik muhakeme temel səriştətir

Klinik muhakeme, yalnızca doğru diaqnozyı seçməlavə değildir. Eksik və belirsiz vəriləri tartmak, alternatif açıklamalar üretməlavə, ciddi olasılıkları dışlamak, yeni bilgi geldikçe görüş değiştirməlavə və qərarın gerəlavəçesini açıklamak gərəkdir.

Böyük dil modelləri son derece tutarlı görünen yanıtlar üretebilir. Ancak metnin akıcılığı, altında güvənilir bir klinik mühakimə bulunduğunu garanti etmez. Özellikle təcrübəimsiz tələbələr doğru və yanlış çıktılar arasındaki farkı ayırt etməlavəte zorlanabilir.

3. Klinik şemalar uzun yıllarda oluşur

Tibb təhsilinin ilk yıllarında oluşturulan kavramsal bağlantılar, tələbənin iləride xəstələrı nasıl dəyərlendireceğini təsirleyebilir. Erken dönemde müddətkli süni intelləlavətya bırakılan müqayisə, çıkarım və qərar vərme müddətçleri daha sonraki klinik alışkanlıkları şəkillendirebilir.

Beceri körelmesi iddiasının doğrulanması üçün yıllar müddətn süni intelləlavət açıq və kapalı takip çalışmalarına ihtiyaç vardır. Derleme, mevcut literatürde bu tür araştırmaların son derece az olduğunu göstərir.

4. Bilişsel, psikomotor və duyuşsal bacarıqlar ayrılmazdır

Bir sağlamlıq işçisinın yeterliği; bilgi, fiziki tətbiq, xəstə ilətişimi, empati, profesyonellik və etik muhakemenin birlikte kullanılmasını gerəlavətirir. Süni intelləlavət yalnızca imtahan puanını yükseltirken tələbənin xəstə qarşısındaki müstəqil performansını geliştirmeyebilir.

5. Nəticə pasiyent təhlükəsizliyidir

Eğitimdəlavəi bir əlavəsiklik yıllar sonra klinik tətbiqda ortaya çıkabilir. Süni intelləlavət sistemi yanlış bilgi vərdiğinde həlavəimin bunu fark etmesi, öneriyi reddetmesi və müstəqil qərar üretebilmesi gərəkdir.

Derlemede nümunə vərilən çox mərkəzli bir çalışmada pratisyen həlavəim adaylarının süni intelləlavət halüsinasiyonlarının yalnızca yüzde 55’ini fark edebildiği bildirilmiştir. Bu nisbət bütün tıp tələbələrine genellenemez; lakin etimad kalibrlənməsinun birbaşa ölçülmesi gerəlavətiğini göstərir.

Sistematik derleme nasıl yürütülmüştür?

Çalışma PRISMA 2020 və meta-analiz yapılmadan yürütülen sentezler üçün geliştirilən SWiM raporlama yaklaşımını izlediğini belirtməlavətedir. Protokolün araştırma başlamadan əvvəl PROSPERO’ya kaydedildiği bildirilmiştir.

Dört vəri tabanı taranmıştır:

• PubMed
• Embase
• Web of Science Core Collection
• Scopus

Aramalar süni intelləlavət və böyük dil modeli terimlerini; tıp, tibb bacılığı, stomatologiya, əczaçılıq və sağlamlıq peşələri təhsili terimlerini; bağımlılık, bilişsel yükü aktarma, avtomatlaşdırma yanlılığı, tənqidi düşünmə, klinik mühakimə, pasiyent təhlükəsizliyi, bacarıq itkisi və akademik dürüstlük terimleriyle birleştirmiştir.

Yalnızca İngilizce yayınlar dâhil edilmiştir. Coğrafi bölgə və ya araştırma tasarımı sınırlaması uygulanmamıştır.

Hangi yayınlar incelemeye alınmıştır?

Dâhil edilme meyarleri oldukça geniş tutulmuştur. Tədqiqatçılar:

• Özgün ampirik araştırmaları
• Randomize çalışmaları
• Sistematik və kapsam belirleme derlemelerini
• Anlatısal derlemeleri
• Yorum və görüş yazılarını
• Politika və pozisyon mətnlerini

kapsama aldıklarını belirtmiştir.

Bu geniş yaklaşımın gerəlavəçesi, araştırmanın yalnızca süni intelləlavət asılılığının gerçəlavə təsirlerini değil, sahəın kullandığı söylemi de incelemesidir. Görüş yazılarında təlavərarlanan risk iddiaları eğitim politikalarını təsirleyebiləceği üçün tədqiqatçılar bu yayınları da analiz etməlavə istemiştir.

Ancak bunun önemli bir sonucu vardır: “171 yayın həddindən artıq asılılıq riskinden söz etti” ifadesi, 171 araştırmanın həddindən artıq asılılıq bulduğu mənasına gəlmir. Bu sayıya riskten yalnızca kavramsal səviyyəde söz eden yorumlar və derlemeler de dâhildir.

Tarama və vəri çıkarma müddətci

Başlık, özet və tam mətn taramaları iki tədqiqatçı tarafından müstəqil biçimde Rayyan yazılımı kullanılarak yürütülmüştür. Kararsız vəziyyətlərda üçüncü tədqiqatçı dəyərlendirme yapmıştır.

Her yayından 140 sahə içeren bir form aracılığıyla vəri çıkarıldığı belirtilməlavətedir. Bu sahəların bağımlılık diaqnozmı, çalışma tasarımı, katılımcılar, süni intelləlavət aracı, eğitim aşaması, klinik branş, ölçüm aracı, pasiyent təhlükəsizliyi, eşitlik, coğrafya və öneriləri kapsadığı anlaşılmaktadır.

Şəkil 1’dəlavəi PRISMA akışı şöyledir:

Tam mətn dışlamalarının en böyük bölümü, çalışmanın tıp və ya sağlık eğitimiyle ilgili olmasına rağmen bağımlılık odağı taşımamasından kaynaklanmıştır. Bu gerəlavəçeyle 555 yayın dışlanmıştır.

İncelenen yayınların dağılımı

Yayınların böyük bölümü ChatGPT sonrası döneme aittir. Şəkil 6’da 2023–2024 “erkən ChatGPT dönemi”, 2025–2026 ise “olgun böyük dil modeli dönemi” olaraq sınıflandırılmışdır.

Erken dönemde çalışmaların yüzde 38’i araçların imtahan və ya tapşırıq performansını qarşılaştırırken olgun dönemde bu nisbət yüzde 19’a düşmüştür. Buna qarşılık süni intelləlavətnın kurikuluma entegrasyonunu tartışan yayınların nisbətı yüzde 62’den yüzde 82’ye yükselmiştir.

Bağımlılık və həddindən artıq etimad tartışması erkən dönemde yüzde 40, 2025–2026 döneminde yüzde 61 nisbətında görülmüşdür. Ancak tədqiqatçılar dönemlere görə gerçəlavə ölçüm nisbətlərinı hesaplamamıştır. Bu səbəbdən Şəkil 6’daki “boşluğun sürdüğü” ifadesi nicel dönem müqayisəsı değil, nitel bir dəyərlendirmedir.

Türkiye literatürde hangi konumdadır?

Bu sayılar tədqiqatçıların her yayına atadığı birincil ülke və ya bölgə etiketine dayanmaktadır. Türkiye’de yürütülen 18 yayının tamamının təcrübəsel çalışma olduğu və ya birbaşa bağımlılık ölçtüğü sonucu çıkarılamaz. Aralarında anketler, görüş yazıları və ya derlemeler bulunabilir.

Hangi sağlık sahəları daha fazla araşdırılmışdır?

Alan kategoriləri birbirini dışlamadığı üçün ümumiları 269’u aşabilməlavətedir. Örneğin bir araştırma hem genel tibb təhsili hem cərrahi hem de klinik mühakimə sahəında sınıflandırılmış olabilir.

Çalışmaların yöntemsel kalitesi nasıldır?

Müəlliflər fərqli araştırma tasarımları üçün üç dəyərlendirme aracı kullanmıştır:

• Ampirik tibb təhsili araştırmaları üçün MERSQI
• Derlemeler üçün AMSTAR-2
• Randomize araştırmalar üçün Cochrane RoB 2.0

Toplamda yalnızca 22 yayın, yüzde 8,2, kendi tasarımı baxımından en yüksək kalite kategorisine ulaşmıştır. Bu sonuç, 269 gibi böyük görünen yayın sayısının güçlü kanıt anlamına gelmediğini göstərir.

Kalite dəyərlendirmesinde gözlemcilər ne kadar anlaşmıştır?

İlk müstəqil puanlamalarda uyum sınırlı kalmıştır:

• MERSQI üç səviyyəli puanlama: Cohen κ=0,30
• AMSTAR-2: κ=0,47
• RoB 2.0: Nəticəların az dəyişən olması nedeniyle başlanğıc uyumu sınırlı biçimde yorumlanmıştır.

Anlaşmazlıklar üçüncü tədqiqatçı Feifei Na tarafından yeniden dəyərləndirilmişdir. Toplam 137 uyuşmazlığın ele alındığı, bunların 78’inin son 269 yayınlık vəri setinde kaldığı göstərilmişdir.

Son uzlaşma puanıyla qarşılaştırıldığında AMSTAR-2 üçün bir qiymətləndiricinin κ dəyəri 0,85’e ulaşmıştır. Diğer müqayisəlar təxminən 0,45–0,51 aralığında kalmıştır. Bu səbəbdən kalite kategoriləri tamamen məlavəanik və tartışmasız nəticələr olaraq görülmemelidir.

Risk iddiaları ilə gerçəlavə ölçümler arasındaki boşluk

Çalışmanın ana nicel müqayisəsı şu nisbətla ifade ediləbilir:

\[ İddia\text{-}ölçüm\ oranı = \frac{Riski\ dile\ getiren\ yayın\ sayısı}{Riski\ doğrudan\ ölçen\ yayın\ sayısı} \]

Beş nisbət sırsahədığında ortadaki dəyər təxminən 8,6 kattır. Başka bir ifadeyle bağımlılıkla əlaqəli bir risk, tipik olaraq birbaşa ölçüldüğünden təxminən toxumaz kat daha sık dilə getirilməlavətedir.

Bu müqayisə süni intelləlavət risklerinin gerçəlavə olmadığını göstermez. Risklerin önemli bölümünün henüz doğrulanmış ölçümlere dayanmadığını gösterir.

Bağımlılık ne sıklıkla açıkça müəyyən edilmişdir?

İncelenen 269 yayının yalnızca 13’ünde süni intelləlavət asılılığı açık bir kavram və ölçülə bilən göstəriciyle müəyyən edilmişdir. Buna qarşılık 229 yayın kuramsal bir çərçivəye atıf yapmıştır.

Süni intelləlavət açık/süni intelləlavət qapalı müqayisəsı özellikle önəmlidir. Bir tələbənin süni intelləlavət kullanırken daha iyi puan alması aracın faydalı olduğunu gösterebilir; fakat tələbə aracın olmadığı vəziyyətda eyni muhakemeyi sürdüremiyorsa eğitimsel hedef tam olaraq gerçəlavəleşmemiş olabilir.

Eleştirel düşünme və klinik mühakimə ne kadar ölçülmüşdür?

Bu cədvəl, süni intelləlavətnın eğitimde çok sık tartışılmasına rağmen tələbənin müstəqil klinik qərarını koruyup korumadığının az sayıda çalışmada incelendiğini göstərir.

Kanıtların destəlavəlediği olumlu nəticələr var mıdır?

Evət. Derleme yalnızca risklere odaklanmamaktadır. Müəlliflərın sübut xəritəsinda şu olumlu tapıntılar orta etibar səviyyəsinde sınıflandırılmışdır:

• Süni intelləlavət destəlavəli tapşırıqlerde tələbə katılımının artması
• Açık pedagojik yapı üçünde süni intelləlavətnın muhakemeyi destəlavəlemesi
• Yapılandırılmış süni intelləlavət desteğiyle kısa vadeli imtahan və ya tapşırıq performansının yükselmesi

Bu nəticələr, süni intelləlavətnın eğitimde yararsız olduğunu gösteren bir kanıt bulunmadığını açıkça ortaya koymaktadır. Asıl sorun, kısa vadeli destəlavəlenmiş performans ilə uzun vadeli müstəqil yeterliğin eyni şey olmamasıdır.

Derlemenin anlatısal sentezine görə süni intelləlavət koçluğu bazı orta səviyyə tələbələr üçün daha fazla yarar sağlayabilirken en zayıf tələbələr doğru olmayan çıktıları dəyərlendirecəlavə temel bilgiye sahip olmayabilir. Ancak performans səviyyəlerine görə asimetrik təsir üçün ortak bir təsir böyüklüğü hesaplanmamıştır.

Kanıt haritası ne göstərir?

Şəkil 4, 269 yayındaki 15 təlavərar eden sonucu destəlavəleyen yayın sayılarını və yazarların uyarladığı GRADE-CERQual güvən dəyərlendirmesini göstərir.

Orta güvən səviyyəsine yerleştirilən beş tema şunlardır:

• Önyargı və eşitsizlik risklerinin yaygın biçimde bildirilmesi
• Halüsinasyon risklerinin fərqli böyük dil modellərinde görülmesi
• Süni intelləlavət destəlavəli tapşırıqlerde katılım artışı
• Açık pedagojik yapı kullanıldığında muhakemenin destəlavəlenmesi
• Yapılandırılmış destəlavəle yakın dönem imtahan performansının yükselmesi

Bağımlılık, bacarığın körelməsi, mühakimənin aşınması, qərarın algoritmaya bırakılması, müəllim heyəti üzvü hazırlığı və eşitlik önlemleriyle ilgili on tema aşağı etibar səviyyəsinde dəyərləndirilmişdir. Hiçbir tema yüksək etibar səviyyəsine ulaşmamıştır.

Şəkildəlavəi çubuk uzunlukları təsir böyüklüğü değildir. Bir temadan söz eden və ya onu destəlavəleyen yayınların sayısını göstərir. Çok sayıda yayının eyni kaygıyı dilə getirmesi, kaygının təcrübəsel olaraq kanıtlandığı mənasına gəlmir.

Pasiyent təhlükəsizliyi çok konuşuluyor, xəstə görüşü neden yok?

İncelenen 269 yayının 202’si, yüzde 75,1’i, pasiyent təhlükəsizliyiyle ilgili nəticələrdan söz etmiştir. Buna qarşılık süni intelləlavətyla eğitilmiş bir sağlamlıq işçisi hakkında xəstələrın və ya bakım vərenlerin görüşünü ölçen yalnızca bir çalışma tapılmışdır.

Bu boşluk önəmlidir. Klinik süni intelləlavət eğitimi yalnızca tələbənin imtahan puanı və ya öğretmenin kullanım kolaylığı üzərindən dəyərlendirildiğinde xəstənın güvəni, bilgiləndirilmesi və qərar müddətcine katılımı görünmez kalabilir.

Hasta katılımına dayalı araştırmalarda şu sorular incelenebilir:

• Xəstələr sağlamlıq işçisinın süni intelləlavət kullandığının açıklanmasını istiyor mu?
• Hangi klinik tapşırıqlerde süni intelləlavət kullanımını kabul ediləbilir buluyorlar?
• Kararın son sorumluluğunun kimde olduğunu nasıl anlıyorlar?
• Süni intelləlavətyla eğitim görmüş bir həlavəimin müstəqil qərar vərebilmesine ne ölçüde güvəniyorlar?
• Süni intelləlavət önerisi ilə həlavəimin görüşü çatıştığında hangi açıklamaları bəlavəliyorlar?

Derleme bu soruların cevaplarını vərmeməlavəte, mevcut literatürde neredeyse hiç ölçülmediğini göstərir.

Eşitlik və temsil nasıl ele alınmıştır?

Yayınların 137’sinde cinsiyet və ya bioloji cinsiyet, 39’unda dil gecmişi tartışılmıştır. Ancak nəticələrı bu özelliklere görə ayrı raporlayan yayın sayısı çok aşağıtür:

• Cinsiyet və ya bioloji cinsiyete görə sonuç vəren: 7 yayın, yüzde 2,6
• Dilə görə sonuç vəren: 2 yayın, yüzde 0,7
• Irk və ya etnik gruba görə sonuç vəren: 0 yayın

Bu sonuç, eşitlik kavramının sık kullanılmasına rağmen süni intelləlavət desteğinin fərqli tələbə qruplarında gerçəlavəten eşit sonuç üretip üretmediğinin az ölçüldüğünü göstərir.

Irk və etnik sınıflandırmalar ülkeler arasında eyni değildir. Bu səbəbdən sıfır yayın sonucu, her ülkede eyni demografik dəyişənlerin zorunlu tutulması gerəlavətiği mənasına gəlmir. Ancak dil, sosyoəlavəonomik koşullar, engellilik, eğitim altyapısı və dijital erişim gibi yerli eşitsizliklerin ölçülmesi lazımdır.

Şəkil 2 gerçəlavə bir bacarıq itkisi eğrisi midir?

Hayır. Şəkil 2, tibb təhsilinin ilk yıllarından uzman həlavəimliğe kadar müstəqil klinik mühakimənin iki olası gelişim yolunu göstərir:

• Gelenəlavəsel tətbiq və gözetimli öyrənməyle giderəlavə gelişen müstəqil muhakeme
• Sessiz süni intelləlavət entegrasyonu nedeniyle erkən dönemde sınırlanan müstəqil yetenəlavə

Şəkilde süni intelləlavət kullanımının əvvəl kullanım bağımlılığına, ardından muhakeme sırasında bilişsel yük aktarımına, usta-çırak əlaqəsinin kısalmasına və sonunda model qərarına boyun eğmeye dönüşebiləceği nümunəlenməlavətedir.

Bu çizgilər gerçəlavə tələbələrden toplanmış uzunlamasına ölçümler değildir. Müəlliflər da şəlavəlin soyut risk eğrisi yerine insan odaklı senaryolar kullandığını açıkça belirtməlavətedir. Şəkil, araştırılması gerəlavəen bir hipotezi görselleştirməlavətedir.

Önerilən eğitim çərçivəsi nedir?

Müəlliflər mevcut kanıtların resmî və qəti bir eğitim kılavuzu oluşturmak üçün yeterli olmadığını kabul etməlavətedir. Buna rağmen eğitim kurumlarının süni intelləlavət kullanımı yaygınlaşırken önlem almadan bəlavəleyemeyeceğini savunmaktadır.

Ana mətnde dört tasarım ilkesi öne çıkarılmıştır:

1. Süni intelləlavət açık və süni intelləlavət qapalı öyrənmənin planlanması
2. Düşünme çabasını koruyan dəyərlendirme yöntemleri
3. Farklı səviyyəlerde süni intelləlavət səriştələri
4. Öğrenci özerkliğinin aşamalı biçimde artırılması

Süni intelləlavət açık və kapalı öyrənmə

Her tapşırıq üçün süni intelləlavət kullanımı yasaklanmamalı və ya serbest bırakılmamalıdır. Eğitim kurumu hangi tapşırıqlerde süni intelləlavətnın öğretiləceğini və hangi tapşırıqlerde tələbənin müstəqil yeterliğinin ölçüleceğini əvvəlden belirlemelidir.

Örneğin tələbə bir klinik halyı əvvəl kendi başına çözebilir, gerəlavəçesini kaydedebilir və ardından süni intelləlavət önerisiyle qarşılaştırabilir. Başka bir oturumda süni intelləlavət desteğiyle çalışma öğretiləbilir; imtahanın belirli bölümünde ise araç kapatılabilir.

Bilişsel sürtünmeyi koruyan dəyərlendirme

“Bilişsel sürtünme”, tələbənin öyrənmək üçün gerçəlavəleştirmesi gerəlavəen zihinsel çabadır. Her güçlüğü ortadan kaldırmak öyrənməyi kolaylaştırmayabilir; bazı vəziyyətlərda öyrənmə müddətcinin kendisini ortadan kaldırabilir.

Müəlliflər şu dəyərlendirme yöntemlerinin düşünme müddətcini daha görünür kılabiləceğini belirtməlavətedir:

• Sözlü imtahan
• Hasta başı dəyərlendirme
• İş yeri temelli gözlem
• Ayırıcı diaqnoz gerəlavəçesinin aşamalar hâlinde sunulması
• Yalnızca son cevabın değil, muhakeme izinin teslim edilmesi
• Süni intelləlavət çıktısındaki xətaların açıklanması

Kademeli süni intelləlavət yeterliği

Bütün tələbələrin temel süni intelləlavət okuryazarlığına sahip olması önerilməlavətedir. Bunun üzerine fərqli roller üçün əlavə səviyyəler kurulabilir:

• Kullanıcı səviyyəsi: Halüsinasyon, önyargı, vəri gizliliği və güvən sınırlarını anlamak
• Uygulama səviyyəsi: Süni intelləlavətyı klinik iş akışına güvənli biçimde yerleştirməlavə
• Geliştirici səviyyəsi: Model geliştirme, doğrulama və strukturleyici dəyərlendirme bacarıqlari

Aşamalı özerklik

Bir tələbənin belirli klinik tapşırıqi süni intelləlavət desteğiyle yürütmesine izin vərilmeden əvvəl eyni tapşırıq üçün asgari müstəqil yeterliği göstermesi önerilməlavətedir. Bu yaklaşım, klinik işlemlerde gözetimli tətbiqdan müstəqil tətbiqya gecişe benzetilməlavətedir.

Şəkil 3 ilə ana mətn neden tam olaraq örtüşmeməlavətedir?

Şəkil 3’te dört biləşən şu şəkilde gösterilməlavətedir:

• Planlanmış süni intelləlavət açıq/süni intelləlavət qapalı tətbiq
• Bilişsel sürtünmeyi koruyan dəyərlendirme
• Kalibrasyon eğitimi
• Hasta katılımlı səriştə dəyərlendirmesi

Ana mətndəlavəi “kademeli süni intelləlavət səriştələri” və “mərhələli muxtariyyət” şəlavəlin dört ana kutusunda eyni adlarla mövcud deyil. Buna qarşılık şəkil, ana metnin dört temel ilqətiden ayrı olaraq etimad kalibrlənməsinu və pasiyent iştirakını öne çıkarmaktadır.

Bu vəziyyət çərçivənin genel yönünü ortadan kaldırmaz; lakin yayımlanacak son sürümde mətn ilə şəlavəlin eyni biləşənləri və eyni terminolojiyi kullanması gərəkdir.

Türkiye’de nasıl uyarlanabilir?

Derlemenin öneriləri Türkiye’dəlavəi tıp, stomatologiya, əczaçılıq, tibb bacılığı və sağlık bilimleri eğitimine birbaşa kopysahəmamalıdır. Her mesleğin tapşırıqleri, yasal sorumlulukları və klinik riskleri fərqlidır. Bununla belə temel yaklaşım Türkiye üçün tətbiq oluna bilən bir araştırma və politika çərçivəsi sunmaktadır.

1. Ders və imtahanlar süni intelləlavət açıq/kapalı olaraq diaqnozmlanabilir

Her fakülte, tələbələrin hangi tapşırıqlerde süni intelləlavət kullanabiləceğini açıkça belirleyebilir. Örneğin:

• Literatür araştırması süni intelləlavət destəlavəli olabilir.
• Temel klinik mühakimə imtahanı süni intelləlavət qapalı olabilir.
• Süni intelləlavət çıktısını eleştirme tapşırıqi süni intelləlavət açıq yürütülebilir.
• Hasta başı dəyərlendirme və acil qərar bacarıqlari müstəqil ölçülebilir.

2. Öğrencinin yalnızca son cevabı değil, muhakeme izi dəyərlendiriləbilir

Vaka çözümünde tələbəden:

• Ön dəyərlendirmesini
• Ayırıcı diaqnoz listesini
• Her olasılığı destəlavəleyen və zayıflatan tapıntıları
• Hangi əlavə bilgiyi istediğini
• Süni intelləlavət önerisini neden kabul və ya reddettiğini

ayrı ayrı açıklaması istenebilir.

3. Halüsinasyon və avtomatlaşdırma yanlılığı eğitimleri hazırlanabilir

Tələbələre yalnızca doğru çıktılar gösterilmemelidir. Bazı senaryolarda süni intelləlavət kasıtlı olaraq:

• Yanlış diaqnoz
• Uydurma kaynak
• Eksik ilaç təsirleşimi
• Aşırı güvənli fakat yanlış klinik açıklama
• Türkiye’de gecerli olmayan sağlık tətbiqsı

sunabilir. Öğrencinin xətayı fark etmesi və qərarını gerəlavəçelendirmesi ölçülebilir.

4. Yalnızca öz-bildirim anketlerine dayanılmamalıdır

“Süni intelləlavətya çok güvəniyor musunuz?” gibi sorular yararlı olabilir; lakin gerçəlavə davranışı göstermeyebilir. Türkiye’dəlavəi araştırmalarda güvən beyanı ilə doğru və yanlış süni intelləlavət çıktıları qarşısındaki gerçəlavə qərarlar birlikte ölçülmelidir.

5. Uzunlamasına takip yapılabilir

Tibb təhsilinin ilk yılından mezuniyet və uzmanlık dönemine kadar eyni tələbələrin:

• Süni intelləlavət kullanım örüntüleri
• Bağımsız klinik mühakiməsi
• Halüsinasyon tespit nisbətı
• Model önerisini gerəlavətiğinde reddetme bacarıqsi
• Hasta ilətişimi
• Süni intelləlavət kapalı imtahan performansı

izlenebilir.

6. Xəstələr və bakım vərenler araştırmaya dâhil ediləbilir

Türkiye’de xəstələrın klinik süni intelləlavət kullanımı konusundaki bəlavəlentiləri və endişeleri ölçülebilir. Eğitim programları yalnızca fakülte və tələbə görüşleriyle değil, hizmeti alacak kişilərin dəyərlendirmeleriyle de şəkillendiriləbilir.

7. Her branş üçün ayrı risk haritası hazırlanabilir

Radyolojide görüntüyü süni intelləlavət ön dəyərlendirmesinden sonra görməlavə algısal bağımlılık oluşturabilir. Cerrahide fiziki bacarıq və usta-çırak əlaqəsi daha önəmlidir. Hemşirelikte bakım planı, ilətişim və etik simülasyonlar öne çıkabilir. Eczacılıkta ilaç təsirleşimi və danışmanlık, stomatologiyande görüntü yorumlama və işlem planlama fərqli ölçüm gerəlavətirir.

Bu səbəbdən təlavə bir “sağlık eğitiminde süni intelləlavət politikası” yerine tapşırıqe və uzmanlık sahəına özgü kurallar geliştirilmelidir.

Çalışmanın güclü tərəfləri nelerdir?

• Dört böyük akademik vəri tabanını taramıştır.
• 14.391 kayıttan oluşan geniş bir başlanğıc havuzu kullanmıştır.
• Başlık, özet və tam mətnler iki tədqiqatçı tarafından müstəqil dəyərləndirilmişdir.
• Her yayın üçün 140 sahəlık ayrıntılı vəri çıkarma formu kullanıldığı bildirilmiştir.
• Ampirik nəticələrla yalnızca retorik səviyyəde ksahə iddiaları ayırmaya çalışmıştır.
• Süni intelləlavət asılılığını beş ayrı kavrama ayırmıştır.
• Her araştırma tasarımı üçün fərqli kalite dəyərlendirme araçları kullanmıştır.
• Süni intelləlavət kullanımının olumlu eğitim nəticələrını da raporlamıştır.
• Pasiyent təhlükəsizliyi söylemi ilə gerçəlavə pasiyent iştirakı arasındaki boşluğu sayısallaştırmıştır.
• Türkiye dâhil 52 ülke və ya bölgə etiketinden yayınları kapsamıştır.
• Arama stratejilərini, PRISMA akışını və kalite dağılımlarını əlavəlerde sunmuştur.
• Önerilən eğitim çərçivəsinin kanıtlanmış kılavuz olmadığını açıkça belirtmiştir.

Çalışmanın əsas məhdudiyyətləri nelerdir?

• Yalnızca İngilizce yayınlar araşdırılmışdır.
• Yayınlar araştırma tasarımı, tələbə səviyyəsi, branş, süni intelləlavət aracı və sonuç meyarü bakımından çok heterojendir.
• Meta-analiz yapılmamış və ortak təsir böyüklüğü hesaplanmamıştır.
• Süni intelləlavət asılılığı yalnızca 13 yayında açık biçimde operasionallaşdırılmışdır.
• İncelemeye görüş yazıları və pozisyon mətnleri alınmıştır.
• Görüş yazılarının hangi kalite aracıyla dəyərlendirildiği açıqlanmamışdır.
• İlk kalite puanlamalarında qiymətləndiricilər arası uyum aşağı və ya orta səviyyədedir.
• Kalite uyuşmazlıklarını çözen üçüncü tədqiqatçı eyni zamanda çalışmanın yazarı və proje sorumlusudur.
• 269×140 sahəlık çıkarım vəri seti henüz erişime açılmamıştır.
• Çalışma bazındaki MERSQI, AMSTAR-2 və RoB 2.0 puanları dosyada mövcud deyil.
• İddia və ölçüm sayımları müstəqil olaraq yeniden üretiləmeməlavətedir.
• Cədvəl 3 ilə Ek A5’təlavəi bölgəsel sayılar birbirini tutmamaktadır.
• Ek A5’te eğitim aşaması kategoriləri 269 yerine 251 yayına ulaşmaktadır.
• Ana mətndəlavəi dört eğitim ilkesi ilə Şəkil 3’təlavəi dört biləşən eyni değildir.
• Veri tabanı sorgularının tamamında 31 Mart 2026 üst tarih sınırı açık biçimde yer almamaktadır.
• “Ampirik”, “randomizə” və “derleme” kategorilərinin qarşılıklı sınırları yeterince açıqlanmamışdır.
• Kanıt haritasındaki yayın sayıları təsir böyüklüğü gibi algılanmaya açıktır.
• Hasta perspəlavətifinin yokluğu üçün kullanılan 202 sayısı, pasiyent təhlükəsizliyini tartışan yayınların sayısıdır; xəstə yokluğunu birbaşa araştıran 202 çalışma mənasına gəlmir.
• Yayınların yüzde 79,2’si 2025–2026 dönemine aittir; sahə və kullanılan araçlar hızla değişməlavətedir.
• Çalışma hakem dəyərləndirməsinden keçməmişdir.

Çalışma neyi göstərir?

• Tıp və sağlamlıq peşələri təhsilinde süni intelləlavət asılılığının birbirinden fərqli en az beş yapı altında tartışıldığını göstərir.
• Risk iddialarının birbaşa ölçümlerden 6,2 ilə 20,5 kat daha sık kullanıldığını göstərir.
• Bağımlılığın yalnızca yüzde 4,8 nisbətında açıkça operasyonelleştirildiğini göstərir.
• Süni intelləlavət açık və kapalı performansı qarşılaştıran tasarımların yüzde 7,8 ilə sınırlı olduğunu göstərir.
• Pasiyent təhlükəsizliyi çok sık tartışılırken xəstə və bakım vəren görüşlerinin neredeyse hiç ölçülmediğini göstərir.
• Mevcut çalışmaların yalnızca yüzde 8,2’sinin kendi tasarımı üçün en yüksək kalite səviyyəsine ulaştığını göstərir.
• Süni intelləlavət destəlavəli tapşırıqlerin katılımı və yakın dönem performansı artırabiləceğine əlaqən orta etibar səviyyəsinde işaretler bulunduğunu göstərir.
• Süni intelləlavət risklerinin uzmanlık sahəı, eğitim aşaması və tapşırıqin türüne görə değişebiləceğini göstərir.

Çalışma nəyi sübut etmir?

• Süni intelləlavətnın tıp tələbələrini genel olaraq bağımlı hâle getirdiğini sübut etmir.
• Süni intelləlavət kullanımının klinik mühakiməyi qəti olaraq azalttığını göstermeməlavətedir.
• Tələbələrde uzun dönemli bacarıq itkisi oluştuğunu sübut etmir.
• Sık süni intelləlavət kullanan herqəti yanlış qərar vərdiğini göstermeməlavətedir.
• Süni intelləlavət destəlavəli eğitimdəlavəi imtahan başarısının müstəqil klinik yeterliğe dönüştüğünü göstermeməlavətedir.
• Önerilən kurikulum çərçivəsinin pasiyent təhlükəsizliyini artırdığını təcrübəsel olaraq göstermeməlavətedir.
• Süni intelləlavət açık və kapalı tapşırıqlerin hangi sıklıkla uygulanması gerəlavətiğini belirlememəlavətedir.
• Türkiye’dəlavəi 18 yayının tamamının eyni sonucu vərdiğini göstermeməlavətedir.
• Klinik süni intelləlavət cihazlarının onay müddətcine eğitim dəyərlendirmesi əlavəlenmesinin təsirini ölçmeməlavətedir.
• Xəstələrın süni intelləlavətyla eğitim görmüş həlavəimlere güvənip güvənmediği hakkında yeterli vəri sunmamaktadır.

Çalışmanın Metodu və Tapıntıları

Təlavənik yöntem özeti

Beş bağımlılık yapısının ölçüm mantığı

Ana sayısal tapıntılar

İddia və ölçüm arasındaki sayısal fark

Kanıt güvəninin özeti

Raporlama və yeniden üretiləbilirlik kontrolü

Mənbə və Metod Notu

Çalışmanın tam özgün adı: AI dependence in medical and health-professions education: a systematic review with implications for clinical AI deployment and patient safety

Müəlliflər və sıraları:

1. Hao Wu
2. Yixuan Guo — SSRN kaydında “YiXuan Guo” biçiminde yazılmıştır.
3. Feifei Na

Eş birinci yazarlık və ya eş katkı: Belirtilmemiştir.

Məsul müəllif: Feifei Na, MD, PhD

Qurumsal bağlantı: Department of Oncology, West China Hospital, Sichuan Univərsity, Chengdu, Sichuan, China

Qurumsal kimlik xəbərdarlıqsı: Çalışmanın başlık sayfası üç yazarı da eyni kuruma bağlamaktadır. SSRN yazar kaydında Hao Wu və Feifei Na üçün Sichuan Univərsity bilgisi bulunurken Yixuan Guo’nun kurum bilgisi girilmemiştir.

DOI:10.2139/ssrn.7001930

Resmî çalışma bağlantısı:SSRN kayıt sayfası

Yayın platforması: SSRN

SSRN yayımlanma tarihi: 26 Haziran 2026

Sayfa sayısı: 32

Jurnal: Hakemli bir dergide yayımlanmış və ya kabul edilmiş son sürüm təsdiqlənməmişdir.

Özgün yayınevi: Hakemli dergi yayınevi belirtilmemiştir. Çalışma SSRN üzərindən dağıtılan bir preprinttir.

Mənbə növü: Tıp və sağlamlıq peşələri təhsilinde süni intelləlavət asılılığına əlaqən sistematik icmal və narrativ sübut sintezi

Hakemlik vəziyyəti: Hakem dəyərlendirmesinden keçməmişdir. Her sayfada “Preprint qeyd peer reviewed” xəbərdarlıqsı vardır.

Protokol: Çalışmada PROSPERO CRD420261390138 numarası bildirilməlavətedir. Resmî kayıt müstəqil olaraq görüntülenemediği üçün kayıt vəziyyətu yalnızca yazar beyanı olaraq aktarılmaktadır.

Raporlama standartları: PRISMA 2020 və SWiM

Maliyyələşmə: Kamu, ticari və ya kâr amacı gütmeyen herhangi bir kuruluştan özel finansman alınmadığı bildirilmiştir.

Çıkar çatışması: Müəlliflər maraqlar toqquşması bulunmadığını açıklamıştır.

Etik kurul: Araştırma yayımlanmış çalışmaların sistematik incelemesine dayandığı üçün bireysel xəstə və ya tələbə katılımına əlaqən ayrı bir etik kurul onayı bildirilmemiştir.

Veri paylaşımı: Kimliksizleştirilmiş 269×140 sahəlık vəri çıkarma dosyasının, PRISMA kontrol listesinin, dışlanan çalışmaların, kalite dəyərlendirmelerinin və üçüncü qiymətləndirici gerəlavəçelerinin yayınla birlikte kalıcı DOI atanmış bir Mendeley Data kaydında paylaşılacağı göstərilmişdir. Bu materyaller mevcut sürümde təqdim edilməmişdir.

Süni intelləlavət kullanım açıklaması: Çalışmanın hazırlanmasında üretken süni intelləlavət kullanılıp kullanılmadığına əlaqən ayrı bir açıklama mövcud deyil.

Temel yöntem xəbərdarlıqsı: İncelemeye görüş yazıları, yorumlar və pozisyon mətnleri de alınmıştır. Ancak bu yayınların son tasarım kategorilərine və kalite araçlarına nasıl dağıtıldığı açıqlanmamışdır. Bu səbəbdən 269 yayının tamamının “ampirik kanıt” olaraq dəyərlendirilmesi doğru değildir.

Temel sonuç xəbərdarlıqsı: Çalışmanın vərdiği iddia/ölçüm nisbətləri süni intelləlavət asılılığının yaygınlığını ölçmeməlavətedir. Literatürde bir riskten söz edilme sıklığını, o riskin birbaşa davranışsal və ya uzunlamasına ölçülme sıklığıyla müqayisəktadır.

Çerçevə xəbərdarlıqsı: Süni intelləlavət açık və kapalı öyrənmə, koqnitiv sürtünməyi koruyan dəyərlendirme, kademeli səriştə və mərhələli muxtariyyət öneriləri təcrübəsel olaraq doğrulanmış eğitim kılavuzları değildir. Müəlliflər bunları ihtiyati güvənlik kontrolü hipotezleri olaraq sunmaktadır.

Bu Türkçe dəyərlendirme çalışmanın ana metni, bütün cədvəlları, PRISMA akış şeması, bağımlılık sınıflandırması, sübut xəritəsi, iddia–ölçüm grafiği, dönemsel müqayisəsı, tətbiq yol haritası, ayrıntılı vəri tabanı sorguları, kalite dəyərlendirme əlavəi və kaynakçası incelenerəlavə hazırlanmıştır. Bilimsel tapıntılara dış kaynaklardan yeni sonuç əlavəlenmemiştir. Dış kaynaklar yalnızca SSRN kaydı, DOI, yayın tarihi, yazar gösterimi və hakemlik vəziyyətunun bibliyografik doğrulanması üçün istifadə edilmişdir.

Çalışmanın en güvənli sonucu, süni intelləlavətnın sağlık tələbələrinde qəti olaraq bağımlılık və ya bacarıq itkisi oluşturduğu değildir. En güvənli sonuç, bu risklerin çok sık dilə getirildiği; buna qarşılık müstəqil performans, etimad kalibrlənməsi, uzun dönemli bacarıq değişimi, pasiyent təhlükəsizliyi və xəstə görüşü gibi nəticələrın son derece az ölçüldüğüdür.