HHS’nin Aşı Yaralanması İddiaları İçin Geliştirdiği AI Aracı
Aşı Takip Sisteminde Yeni Bir Yaklaşım
Amerika Birleşik Devletleri Sağlık ve İnsan Hizmetleri Bakanlığı (HHS), ulusal aşı izleme verileri arasında desenler bulmak ve aşıların olumsuz etkileri hakkında hipotezler oluşturmak için bir yapay zeka aracı geliştirmektedir. Bu araç, HHS’nin 2025 yılı için tüm yapay zeka kullanım durumlarına dair yayımladığı envanterde belirtilmiştir. Geliştirme süreci 2023 yılının sonlarından itibaren devam etmektedir, ancak henüz kullanılmamaktadır.
Robert F. Kennedy Jr. ve Aşı Eleştirisi
HHS’nin bu yapay zeka aracının geliştirilmesinin, aşı karşıtı bir duruşa sahip olan Sağlık ve İnsan Hizmetleri Sekreteri Robert F. Kennedy Jr. tarafından kullanılabileceğinden endişe edilmektedir. Kennedy, göreve geldiği günden beri çocuk aşı takvimini derinden değiştirmiştir. Örneğin, Covid-19, grip ve bazı diğer bulaşıcı hastalıklara karşı aşıları tavsiye edilenler listesinden çıkarmıştır. Kennedy’nin önerileri, aşılara dair kamuoyunda endişeye yol açan oldukça tartışmalı bir zeminde şekillenmektedir.
VAERS ve Aşı Güvenliği İzleme
Aşı yaralanma verilerini toplamak üzere kurulmuş olan Aşı Yan Etki İzleme Sistemi (VAERS), 1990 yılından beri çalışan bir platformdur. Bu sistemin amacı, lisanslı aşıların güvenliği ile ilgili olası sorunları tespit etmektir. Herkesin, sağlık hizmeti sağlayıcılarının ve halkın, olumsuz reaksiyon bildiriminde bulunabildiği VAERS verileri, tek başına güvenilir bir bilgi kaynağı olarak kullanılmamaktadır.
Paul Offit, Philadelphia Çocuk Hastanesi’nde Aşı Bilgilendirme Merkezi direktörü olarak, VAERS’in sadece hipotez oluşturma amacıyla kullanılan gürültülü bir sistem olduğunu belirtmektedir. VAERS verilerinin, bir aşının belirli bir yan etkiye neden olup olmadığını kanıtlayamadığı konusunda birçok uzman hemfikir.
Yapay Zeka ile Aşı Verileri Analizi
HHS’nin geliştirdiği yapay zeka aracı, geleneksel doğal dil işleme (NLP) modellerinden daha ileri düzeyde bir çözüm sunmayı hedeflemektedir. Bu geçiş, hükümet bilim insanlarının uzun zamandır VAERS verilerini analiz etmek için yapay zeka kullanmasıyla mümkün olmaktadır. Ancak VAERS’in en önemli sınırlamalarından biri, aşılama yapılan kişilerin sayısına dair veri içermemesidir. Bu durum, bazı yan etkilerin kaydedildiği durumların gerçekte olduğundan daha yaygın görünmesine neden olabilmektedir.
Hipotezlerin Doğrulanması
Yapay zeka araçları, genellikle yanıltıcı ve doğru olmayan bilgiler üretebilmektedir. Bu nedenle, LLM (Büyük Dil Modelleri) tarafından üretilen hipotezlerin insanlar tarafından titizlikle takip edilmesi gerekmektedir. Leslie Lenert, VAERS’in keşif amaçlı bir yapı olarak düşünülmesi gerektiğini söyleyerek, bazı FDA çalışanlarının bunu keşiften fazlası olarak ele aldığını vurgulamaktadır.
Sonuç
HHS’nin geliştirdiği yapay zeka aracı, aşı güvenliği ve yan etkileri konusundaki bilgiyi artırmayı hedeflese de, yanlış anlaşılmalara ve yanlış kullanımlara açık bir zemin yaratma riski taşımaktadır. Bu nedenle, hem kamu sağlığı hem de bilimsel bütünlük açısından hipotezlerin dikkatlice değerlendirilmesi şarttır. Aşıların güvenliği, toplum sağlığı için kritik bir konudur ve bu tür yenilikçi teknolojilerin, sağlıklı ve güvenli bir geleceği desteklemek amacıyla kullanılması önemlidir.
Teknoloji
US-1
