Tıp Tezinde Yapay Zekâ Kullanılabilir mi? Klinik Veri ve Beyan Kuralları (2026)

Kısa cevap: Evet, tıp tezinde yapay zekâ kullanılabilir — ama iki ayrı kural kümesi aynı anda geçerlidir: YÖK’ün 2024 tarihli üretken yapay zekâ etik rehberi (hangi işlerde kullanılabileceğini ve beyan yükümlülüğünü belirler) ve hasta verisiyle çalışırken 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu’nun özel nitelikli kişisel veri çerçevesi (klinik veriyi bir yapay zekâ aracına aktarmadan önce hangi korumaların gerektiğini belirler). Bu yazı ikisini birlikte, tıp tezi bağlamında ele alıyor. Sitemizde yapay zekâ konusunu ele alan iki genel yazı daha var — YÖK’ün etik rehberini genel hatlarıyla anlatan yazımız ve ChatGPT’yi APA 7’ye göre künyeleme rehberimiz — ama ikisi de alan-bağımsız yazılmıştır. Bu yazı, tıbbın kendine özgü riskini (klinik veri, hasta mahremiyeti, klinik yorumun devredilemezliği) ele alır ve o iki genel yazının üzerine, tıp tezine özgü katmanı ekler.

YÖK’ün 2024 etik rehberi ne diyor?

Yükseköğretim Kurulu’nun Mayıs 2024’te yayımladığı “Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Faaliyetlerinde Üretken Yapay Zekâ Kullanımına Dair Etik Rehber”, üretken yapay zekânın (ÜYZ) bilimsel araştırma ve yayın sürecinde kullanımını yedi temel etik değer üzerinden çerçeveler: şeffaflık (hangi işlerde, ne boyutta kullanıldığının açıkça belirtilmesi), dürüstlük, özen, adalet ve saygı (kaynakların gösterilmesi), gizlilik ve mahremiyetin korunması, hesap verebilirlik ve sorumluluk üstlenme ve etik iklime katkıda bulunmak. Rehber, ÜYZ’nin kullanım kapsamının “hipotez geliştirme, tartışma, yorumlama ve uygulama gibi üst düzey beceri, deneyim ve uzmanlık gerektiren aşamaları içermemesi gerektiğini” açıkça belirtir; buna karşılık literatür taraması, dilbilgisi/yazım kontrolü, çeviri gibi işlerde kullanım, çıktının araştırmacı tarafından dikkatle gözden geçirilmesi koşuluyla kabul edilebilir bir kullanım alanı olarak tarif edilir.

Tıp tezinde bu çerçeve nasıl uygulanır?

Rehberin kendi ifadesiyle, ÜYZ kullanımı “araştırmacının katkısını ortadan kaldırıyorsa” etik sorunla karşılaşılması muhtemeldir — tıp tezinde bu sınır özellikle klinik yorum ve tanısal çıkarım aşamalarında nettir: bir hastanın klinik seyrinin yorumlanması veya bir bulgunun klinik anlamının değerlendirilmesi, rehberin tarif ettiği “üst düzey beceri, deneyim ve uzmanlık gerektiren” aşamaların tam da içindedir.

Klinik veri bir yapay zekâ aracına yüklenebilir mi?

Burada iki katmanlı bir kısıt devreye girer. Birincisi YÖK rehberinin gizlilik ve mahremiyet ilkesi: veri sahiplerinin mahremiyetine saygı, veri toplama/depolama/aktarım aşamalarında olası ihlallerin önceden öngörülmesi ve gerektiğinde etik kurul onayına sunulması gerekir. İkincisi, Türkiye’de kişisel verilerin korunmasını düzenleyen 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu’nun kendi çerçevesi: sağlık verisi, kanunun özel nitelikli kişisel veri kapsamında ele aldığı bir veri türüdür ve bu tür verilerin işlenmesi genel kişisel verilere göre daha sıkı koşullara bağlıdır. Bu iki çerçeve birlikte okunduğunda, pratik sonuç nettir: tanımlayıcı bilgisi (isim, TC kimlik no, dosya no gibi) temizlenmemiş, yani gerçek anlamda anonimleştirilmemiş hasta verisini herhangi bir üçüncü taraf yapay zekâ aracına (bulut tabanlı bir sohbet asistanı dahil) yüklemek, hem etik hem yasal risk taşır.

Güvenli bir çalışma akışı nasıl kurulur?

1. Veriyi anonimleştirin, aracı seçmeden önce. İsim, TC kimlik no, dosya/protokol no, doğum tarihi gibi doğrudan tanımlayıcılar çıkarılmadan hiçbir hasta verisi bir yapay zekâ aracına girilmemelidir.
2. Kurumsal/kapalı sistemleri tercih edin. Hastanenizin veya üniversitenizin kendi bilgi işlem altyapısında çalışan, verinin üçüncü bir sunucuya gitmediği araçlar, genel amaçlı bulut tabanlı sohbet asistanlarından daha güvenlidir.
3. Etik kurul dosyanıza yapay zekâ kullanımını ekleyin. Veri toplama/analiz sürecinde bir yapay zekâ aracı kullanmayı planlıyorsanız, bunu başvurunuzda belirtin — sonradan eklenen bir kullanım, mevcut onayınızı geçersiz kılabilir. Etik kurul başvurusunun genel adımları için etik kurul izni rehberimize bakabilirsiniz.
4. Klinik yorumu kendiniz yapın. Bir yapay zekâ aracının önerdiği bir yorum veya sonuç varsa, bunu kendi klinik/istatistiksel bilginizle doğrulamadan tez metnine geçirmeyin.
5. Kullanımı yöntem bölümünde açıklayın. Hangi aracı, hangi işlem için (literatür taraması, dil düzeltme, kod yazımı gibi) kullandığınızı belirtin — bu, rehberin şeffaflık ilkesinin doğrudan karşılığıdır.

Anonimleştirme adımlarını somut bir kontrol listesiyle uygulamak

Yukarıdaki “veriyi anonimleştirin” ilkesi soyut kalmasın diye, tıp tezinde retrospektif dosya taraması yapan bir öğrencinin gerçekte hangi adımları izlemesi gerektiğini somutlaştırmak faydalıdır. Anonimleştirme tek bir işlem değil, sıralı bir kontrol listesidir: (1) doğrudan tanımlayıcıları çıkarın — isim, TC kimlik no, dosya/protokol no, telefon, adres; (2) dolaylı tanımlayıcıları değerlendirin — çok nadir bir tanı, çok spesifik bir tarih-yer kombinasyonu (örneğin “2025 Mart’ta [küçük ilçe] hastanesine başvuran tek pediatrik [nadir tanı] vakası”) tek başına kişiyi tanımlayabilir; bu tür vakalarda tarih aralıkları geniş bantlara (ay yerine çeyrek yıl gibi) dönüştürülmeli veya yer bilgisi genelleştirilmelidir; (3) serbest metin alanlarını tarayın — hemşirelik notları veya doktor gözlemleri gibi serbest metin alanlarında hasta veya yakınının adı geçiyor olabilir, yapılandırılmış alanlar temizlense bile bu metinler ayrıca kontrol edilmelidir; (4) anonimleştirme sonrası örnek bir satırı ikinci bir kişiyle (danışman veya ekip arkadaşı) birlikte gözden geçirin — tek kişinin gözden geçirmesi, alışkanlıkla gözden kaçırdığı bir alanı tekrar tekrar atlayabilir; (5) anonimleştirilmiş veri setinin bir kopyasını, orijinal tanımlayıcı içeren dosyadan ayrı ve daha kısıtlı erişimli bir konumda saklayın. Bu beş adım tamamlanmadan hiçbir satır bir yapay zekâ aracına (ne kurumsal ne genel amaçlı) girilmemelidir; adımların tamamlandığı tarih ve kim tarafından kontrol edildiği, tez metninin yöntem bölümünde bir cümleyle belgelenebilir.

Beyan metni nasıl yazılır?

YÖK rehberi belirli bir beyan şablonu dayatmaz, ama şeffaflık ilkesi gereği kullanımın açık biçimde belirtilmesini ister. Tıp tezi için örnek bir beyan cümlesi: “Bu tezin yazım sürecinde [araç adı], İngilizce literatür taraması ve dilbilgisi kontrolü amacıyla kullanılmış; üretilen tüm çıktılar yazar tarafından gözden geçirilmiş, doğrulanmış ve gerekli düzeltmeler yapılmıştır. Hasta verisi hiçbir aşamada söz konusu araca aktarılmamıştır.” Son cümle özellikle önemlidir: hem etik kurul hem jüri için, hasta mahremiyetinin korunduğuna dair açık bir güvence sağlar.

Sık yapılan üç hata

• Vaka sunumunu (case report) olduğu gibi bir yapay zekâ aracına yazdırmak. Vaka sunumu, klinik muhakeme ve yorum gerektiren bir tür olduğu için rehberin kapsam dışı bıraktığı “üst düzey beceri” alanına doğrudan girer.
• Anonimleştirmeyi “isim çıkarmak” ile sınırlı sanmak. Nadir bir tanı, çok spesifik bir tarih-yer kombinasyonu veya benzersiz bir klinik özellik de, isim olmasa bile hastayı dolaylı olarak tanımlayabilir; gerçek anonimleştirme bu tür dolaylı tanımlayıcıları da kaldırmayı gerektirir.
• Kullanımı beyan etmemek. YÖK rehberinin sıraladığı etik ihlal durumlarının başında, içerik üretiminde ÜYZ kullanıldığını eserde bildirmemek gelir — kullanım meşru olsa bile beyan edilmemesi başlı başına bir ihlaldir.

YÖK rehberinin yedi temel değerini tıp tezine göre okumak

Rehberin yedi değeri soyut kalmasın diye, her birini tıp tezi bağlamında somutlaştırmak faydalıdır:

• Şeffaflık: yapay zekânın hangi bölümde (literatür taraması, dil düzeltme, kaynakça düzenleme) ne ölçüde kullanıldığının açıkça yazılması — “bir yerlerde kullandım” gibi belirsiz bir ifade yeterli değildir.
• Dürüstlük: yapay zekânın ürettiği bir cümlenin veya yorumun, sanki tamamen sizin analitik çalışmanızmış gibi sunulmaması.
• Özen: çıktının maddi hatalarının (yanlış ilaç dozu, yanlış anatomik terim gibi tıpta özellikle kritik olan hatalar) düzeltilmesi — yapay zekâ halüsinasyonu tıbbi içerikte özellikle tehlikelidir.
• Adalet ve saygı: yapay zekânın bir kaynaktan aktardığı bilgiyi kendi orijinal kaynağına referans vermeden kullanmamak.
• Gizlilik ve mahremiyet: yukarıda anlatılan hasta verisi koruması.
• Hesap verebilirlik ve sorumluluk üstlenme: yapay zekânın “nasıl bu sonuca vardığının bilinemez olması”, araştırmacının sorumluluğunu ortadan kaldırmaz — rehberin kendi ifadesiyle, araştırmacı çıktının doğruluğunu, güvenilirliğini ve tarafsızlığını test etmekle yükümlüdür.
• Etik iklime katkıda bulunmak: yapay zekâ kullanımının mevcut eşitsizlikleri derinleştirmeyecek, insan merkezli bir yaklaşımla yürütülmesi — tıpta bu, örneğin belirli hasta gruplarını yetersiz temsil eden bir aracın çıktısını eleştirel gözle değerlendirmek anlamına gelir.

Vaka sunumu ile sistematik derleme arasındaki fark

Tıp tezlerinde yapay zekâ kullanımının riski, tez türüne göre değişir. Bir vaka sunumu (case report) tezinde, tezin bütün değeri o tek hastanın klinik seyrinin özgün yorumundadır — bu yorumu bir yapay zekâ aracına bırakmak, tezin özgünlüğünü doğrudan tehdit eder. Buna karşılık bir sistematik derleme veya meta-analiz tezinde, tarama sürecinin bazı mekanik adımları (anahtar kelime kombinasyonu üretme, tekrar eden kayıtları ayıklama, özet tarama için ön filtreleme) yapay zekâ desteğiyle hızlandırılabilir — ancak dahil etme/dışlama kararının kendisi ve sentezin yorumu yine araştırmacıda kalmalıdır. Rehberin “üst düzey beceri gerektiren aşamalar” sınırı, tez türünden bağımsız olarak hep aynı yerde durur: karar ve yorum insanda, mekanik/tekrarlı iş yapay zekâda.

Danışmanınızla önceden netleştirmeniz gereken üç soru

Yapay zekâ kullanmayı planlıyorsanız, yazmaya başlamadan önce danışmanınızla şunları konuşun: (1) Enstitünüzün veya anabilim dalınızın kendi bir yapay zekâ kullanım politikası var mı — bazı tıp fakülteleri YÖK rehberinin üzerine ek kısıtlar koyar. (2) Kullanacağınız aracın veri işleme politikası nedir — girilen verinin aracın kendi eğitim setine dahil edilip edilmediği, kurumsal/ticari sürüm farkı önemlidir. (3) Beyan metninizin tezin hangi bölümüne (önsöz, yöntem, ekler) yazılması beklendiği — bu, enstitüden enstitüye değişir.

Aracın veri politikasını nasıl kontrol edersiniz?

Bir yapay zekâ aracının hasta verisiyle çalışmaya uygun olup olmadığını anlamak için üç soruyu aracın kendi gizlilik politikasında (privacy policy) arayın: (1) Girilen veri, aracı geliştiren şirketin kendi model eğitiminde kullanılıyor mu — çoğu tüketici sürümü varsayılan olarak kullanır, kurumsal/işletme sürümleri genellikle bu seçeneği kapatma imkânı sunar. (2) Veri hangi ülkede/sunucuda saklanıyor — Türkiye dışında saklanan sağlık verisi, KVKK’nın yurt dışına veri aktarımına ilişkin ayrı kurallarını devreye sokar. (3) Kurumunuzun (üniversite, hastane) bu aracı kullanmak için bir lisans/anlaşması var mı — varsa, kurumsal sürüm genellikle daha güvenli veri işleme garantileri taşır. Bu üç soruyu cevaplayamıyorsanız, en güvenli varsayım aracı hasta verisiyle kullanmamaktır.

Kendi tezinize nasıl uygularsınız?

Kullanmayı düşündüğünüz her yapay zekâ kullanımını yukarıdaki tabloya yerleştirin, hasta verisi içeren her adımda anonimleştirme adımını önce tamamlayın, kullanımınızı yöntem bölümünde ve gerekirse önsözde açıkça beyan edin. Tesify ile tezinizi yazarken hangi bölümlerde yapay zekâ desteği aldığınızı şeffaf biçimde takip edebilirsiniz — klinik yorum ve bulgu değerlendirmesi her zaman sizin uzmanlığınızda kalır.

Sık sorulan sorular

Yapay zekâ ile yazılmış bir tıp tezi intihal sayılır mı?

Kullanım beyan edilir ve çıktı araştırmacı tarafından doğrulanırsa intihal değildir; beyan edilmeden kullanılması veya doğrudan üst düzey akademik muhakeme (yorum, hipotez) için kullanılması etik ihlal riskine girer.

Hasta fotoğraflarını (dermatoloji, radyoloji gibi) bir yapay zekâ görüntü aracına yükleyebilir miyim?

Tanımlayıcı hiçbir iz (yüz, isim etiketi, tarih damgası) taşımayan, tam anonimleştirilmiş görüntüler için bazı kapalı/kurumsal sistemlerde mümkün olabilir; genel amaçlı bulut araçları için önerilmez ve her durumda önce etik kurul ve kurumunuzun veri politikasını kontrol edin.

YÖK rehberi hangi durumları etik ihlal olarak sayıyor?

Rehber, içerik üretiminde ÜYZ kullanıldığını eserde bildirmemeyi ilk sırada sayar; ayrıca çıktının gözden geçirilmeden kullanılması, üst düzey akademik muhakemenin ÜYZ’ye bırakılması ve veri gizliliğinin ihlali gibi durumlar da etik sorunlar arasında yer alır.

Sadece dil düzeltme için kullanmak da beyan gerektirir mi?

Evet, rehberin şeffaflık ilkesi kullanım boyutundan bağımsız olarak açıklık ister; dil/yazım düzeltme gibi görece düşük riskli kullanımlar da beyan edilmelidir.

Tıpta uzmanlık tezi ile lisansüstü tıp tezi arasında bu kurallar farklı mı?

YÖK rehberi genel bir çerçevedir ve düzey ayrımı yapmaz; ancak tıpta uzmanlık tezinin kendi TUEY tabanlı iskeleti (bkz. tıpta uzmanlık tezi bölüm iskeleti rehberimiz) farklı bir yapı taşıdığı için, yapay zekâ beyanının hangi bölüme (örn. GEREÇ VE YÖNTEM) ekleneceği kendi kılavuzunuza göre değişebilir.

Danışmanım yapay zekâ kullanımına karşıysa ne yapmalıyım?

Danışmanın tercihi enstitü politikasından daha kısıtlayıcı olabilir ve bu meşrudur; tez sürecinde danışman onayı olmadan bir aracı kullanmak, sonradan revizyon riskini artırır.

Bu kurallar yalnızca metin araçları için mi geçerli, istatistik yazılımlarındaki yapay zekâ özellikleri için de mi?

Aynı ilkeler geçerlidir; bir istatistik programının otomatik yorum/öneri özelliği de “üst düzey beceri gerektiren” bir çıktı üretiyorsa, bu çıktının araştırmacı tarafından bağımsız olarak doğrulanması ve kullanımın belirtilmesi gerekir.

Retrospektif dosya taramasında hasta listesini bir yapay zekâ aracıyla filtrelemek güvenli mi?

Filtreleme kriterleri (tanı kodu, yaş aralığı gibi) hastane bilgi sisteminin kendi içinde, veri dışarı çıkmadan uygulanıyorsa risk düşüktür; filtreleme için ham veri dışa aktarılıp üçüncü taraf bir araca yükleniyorsa, bu tam olarak kaçınılması gereken senaryodur.

Yapay zekânın önerdiği bir ayırıcı tanı listesini tez metnimde kullanabilir miyim?

Öneriyi bir başlangıç noktası olarak değerlendirip kendi klinik bilginiz ve güncel literatürle bağımsız olarak doğrulamadan, doğrudan tez metnine geçirmemelisiniz — bu tam olarak rehberin “üst düzey beceri gerektiren” sınırının içidir.

Ortak yazarlı bir çalışmada yapay zekâ kullanım beyanını kim yazar?

Genellikle yazışmadan sorumlu yazar (veya tez öğrencisi, danışmanının onayıyla) beyanı hazırlar; ancak her yazarın kendi katkısındaki yapay zekâ kullanımından haberdar ve mutabık olması beklenir.

Tezimi bir dergiye makale olarak göndereceğim, o zaman kurallar değişir mi?

Dergiler genellikle kendi yapay zekâ kullanım politikalarını (çoğu uluslararası dergi editör kurulu bunu yayımlar) ayrıca uygular; tez için hazırladığınız YÖK rehberine uygun beyan, makale gönderiminde dergi politikasına göre yeniden gözden geçirilmelidir — ikisi her zaman birebir örtüşmeyebilir.