Symbiotic AI Diagnosis: A Reverse Mentorship Framework for Clinical Decision Support through Real-Time Physician Training by Machine Learning Models

Bu çalışma, yapay zekâ destekli klinik karar destek sistemlerinde (KKDS) “tersine mentorluk” ilkesine dayanan yeni bir kavramsal çerçeve olan Simbiyotik Yapay Zekâ Tanı (Symbiotic AI Diagnosis) modelini önermektedir. Geleneksel yaklaşımlar yapay zekâyı klinisyenlere yardımcı olan bir araç olarak konumlandırırken, bu çalışma yapay zekânın hekimler için gerçek zamanlı bir eğitsel aktör olarak da işlev görebileceğini savunmaktadır. Açıklanabilir yapay zekâ (XAI) mekanizmaları aracılığıyla makine öğrenmesi modelleri yalnızca tahmin üretmekle kalmayıp, aynı zamanda yorumlanabilir açıklamalar da sunarak klinik karar destek sistemlerini aktif öğrenme sistemlerine Literatürün hedefe dönüştürmektedir. yönelik sentezine dayanan bu kavramsal çerçeve, yapay zekâ sistemleri ile klinisyenler arasında çift yönlü bir öğrenme döngüsü tanımlamaktadır. Bu döngü üç yinelemeli aşamadan oluşmaktadır: açıklamaların sunulması, klinisyenin yansıtıcı değerlendirmesi ve eylemin ve modelin geri bildirime dayalı olarak uyarlanması. Çerçeve, yapay zekânın klinik ortamlardaki eğitsel etkisini değerlendirmek amacıyla tanısal kalibrasyon, bilgi aktarımının etkililiği ve sezgisel muhakemenin gelişimi gibi yeni değerlendirme boyutları ortaya koymaktadır. Yapay zekânın pasif bir karar destek aracı yerine “öğretici ortak” olarak yeniden konumlandırılmasının sürekli mesleki gelişimi destekleyebileceği, klinik akıl yürütmeyi geliştirebileceği ve insanyapay zekâ iş birliğini güçlendirebileceği ileri sürülmektedir. Sonuç olarak, Simbiyotik Yapay Zekâ Tanı modeli, yetkinlik artırma odaklı yapay zekâ anlayışından öğrenme odaklı bir paradigmaya geçiş önermekte ve daha şeffaf, uyarlanabilir ve insan merkezli geliştirilmesine taşımaktadır. katkı sağlık sistemlerinin sağlama potansiyeli Anahtar Kelimeler: Yapay zekâ, Sağlıkta dijital dönüşüm, Makine Öğrenmesi