Odyoloji, Teknoloji ve Yapay Zeka:
Atılım Atılgan ile Röportaj

Aslında teknolojiyle ve teknolojik araçlarla ilgilenmek, onları kurcalamak ve nasıl çalıştıklarını anlamaya çalışmak benim her zaman hoşuma giden bir şey oldu. Bu nedenle YZ ortaya çıktığı ilk dönemlerden itibaren ilgimi çekti. İlk başlarda OpenAI’ın Playground gibi araçlarını kullanıyordum. O dönemler bugünkü anlamda bir sohbet deneyimi bile yoktu. Fakat özellikle metin düzeltme ve çeviri konusundaki yardımı beni oldukça etkilemişti. O zaman YZ’nin bu kadar ilerleyeceğini öngörmemiştim.

Dürüst olmak gerekirse, henüz klinik pratikte YZ’yi çok fazla deneyimlemedim. Odyologlar bence büyük ölçüde eski usulle çalışmaya devam ediyor. Ancak genel olarak baktığımızda, odyoloji pratiğinde büyük veriden yararlanarak tanı algoritmalarının iyileştirilmesi mümkün hale geldi. Koklear implant ve işitme cihazlarında dijital sinyal işleme teknolojileri gelişiyor. Bu gelişmeler hem temel düzeyde donanıma hem de akıllı öğrenme yoluyla bireysel olarak kullanıcıya yansıyor.

Ancak en büyük dönüşümü şu anda eğitimcilik ve süpervizörlük görevlerimde güçlü bir şekilde hissediyorum. Öğrencilere anlaşılması zor kavramları aktarmak, interaktif ve katılımcı dersler yapmak artık daha kolay hale geldi.

Ben odyoloğun rolünün hep devam edeceğini düşünüyorum. Çünkü bizim işimiz yalnızca bir cihazı ayarlamak değil; aslında bir anlamda iletişim kurmak, hastanın karar alma süreçlerinde yardımcı olmak. Teknoloji ne kadar gelişirse gelişsin, bir hastanın işitme cihazından fayda görmesi yalnızca cihazın teknik özellikleriyle açıklanabilecek bir durum değil. Evet, günümüz işitme cihazlarında gürültü yönetimi, ortam sınıflandırması, otomatik bağlantılar, bilateral kullanımın sağladığı avantajlar ve farklı ses ortamlarına adaptasyon gibi çok önemli teknolojik gelişmeler var. Bunların hepsi hastanın iletişim deneyimini olumlu etkileyebilir. Teknoloji mevcut işitme kapasitesini mümkün olduğunca iyi kullanmamıza yardımcı oluyor ancak işitme kaybını ortadan kaldırmıyor. Özellikle gürültülü ve zor dinleme ortamlarında, cihaz ne kadar gelişmiş olursa olsun birey hala dinleme ve konuşmaya odaklanma güçlüğü yaşayabilir.

Ayrıca hasta memnuniyetini sadece teknolojiye bağlamak da doğru değil. İşitme kaybının derecesi, kişinin işitme cihazı kullanmaya hazır olup olmadığı, beklentileri, oryantasyonu, cihazın doğru uygulanması ve kullanım süresi gibi birçok faktör bir arada değerlendirilmeli. Bu nedenle işitme cihazının doğrulanması ve geçerlemesi de çok önemli. Çünkü cihazın sahip olduğu özelliklerin gerçekten hastanın ihtiyacını karşılayıp karşılamadığı ancak gerçek kulak ölçümü, özbildirim ölçekleri, gürültüde konuşma testleri ve diğer işitsel performansı ve hasta memnuniyetini/faydasını değerlendiren araçlarla anlayabiliyoruz.

Kısacası odyoloğun rolünün zayıflayacağını değil, dönüşeceğini düşünüyorum. Teknik işlerin bir kısmı otomatikleştikçe odyoloğun klinik karar verme, danışmanlık, iletişim, rehabilitasyon ve teknolojiyi gerçek hayata adapte etme konusundaki rolü daha da önemli hale gelecek.

YZ’nin elektrofizyolojik verilerin analizinde önemli bir potansiyeli olduğunu düşünüyorum. Özellikle otomatikleştirilmiş ölçümlerde YZ bize önemli bir destek sağlayabilir. Elektrofizyolojik verilerde önemli problemlerden biri, elde edilen yanıtın ve kirliliğin/artefaktın birbirinden ayrılması ve bazı durumlarda dalga formlarındaki belirli noktaların insan gözüyle değerlendirilmesidir. YZ/algoritma burada bize belirli standartları, örüntüleri veya ortalamaları gösterebilir. Fakat benim yaklaşımım, YZ sonucu gösterse de klinisyenin sonucu bağlamı içinde değerlendirmesi yönünde. Çünkü testin nasıl hazırlandığı, hastanın o andaki durumu, test koşulları, ortaya çıkan artefaktlar ve elde edilen sonucun klinik açıdan anlamı birlikte değerlendirilmek zorunda.

Biz bir araştırmamızda otomatik bir algoritmanın belirlediği elektriksel bileşik aksiyon potansiyelleri ile insan gözünün yaptığı tespitin ne ölçüde örtüştüğünü ve otomatik algoritmanın klinisyene ne kadar katkı sağlayabileceğini inceledik. Çalışmamız şu anda hakem değerlendirmesinde. Dolayısıyla benim beklentim, YZ’nin elektrofizyolojik değerlendirmelerde insanı ortadan kaldırması değil; insanın değerlendirme gücünü artırması.

Ben YZ’yi akademik ve özel işlerimde yoğun olarak kullanıyorum. Bugün geldiğimiz noktada YZ yalnızca soru sorup cevap aldığımız bir sistem değil. Eskiden belirli bir bilgiye ya da uzmanlığa ulaşabilmek için mutlaka bir aracıya, bir uzmana veya belirli bir kuruma ulaşmamız gerekiyordu. Örneğin bir makaleye ulaşmak için kütüphaneye gitmek, ilgili hizmeti sağlayan kişilerden yardım almak ve bunun için zaman ve bazen de para harcamak gerekiyordu. Bugün ise tek bir sorguyla çok kısa sürede büyük miktarda bilgiye ulaşabiliyor, dosyalarımızı analiz ettirebiliyor ve bunların üzerinde çalışabiliyoruz.

Birden fazla sistem kullanıyorum ve her birinin güçlü olduğu farklı bir alan var. Paperpile adında bir referans yönetimi uygulaması kullanıyorum. Bu araç tam metinleri bulutta saklıyor. Yerel bilgisayarıma Gemma 4 açık kaynak modeli kurdum. Bu yerel model kullandığım bir yapı üzerinden her yeni eklediğim makalenin Türkçe özetini otomatik olarak oluşturuyor. Bu benim için çok değerli. Çünkü yüzlerce makalenin tamamını aynı anda okumak yerine önce hangi makalelerin gerçekten çalışmamla ilişkili olduğunu daha kolay belirleyebiliyorum. Daha sonra seçtiğim makalelerin tam metinlerini Gemini Notebook’a aktarıp sadece seçtiğim makaleler üzerine arama yapabiliyorum. Böylece bilgilerin sentezlenmesi, anlaşılması yeni fikir oluşturulması çok kolaylaşıyor. Claude’u ise daha çok ajan ve kod tabanlı işlerde kullanıyorum. Orada farklı becerileri bir araya getirerek daha karmaşık iş akışları oluşturabiliyorum.

Gündelik ve hızlı işlerimin önemli bir bölümünde ise Google Gemini’yi kullanıyorum. Google ekosistemiyle bağlantılı çalışabilmesi, takvim ve diğer araçlarla etkileşimi nedeniyle günlük işlerimde oldukça pratik oluyor.

ChatGPT ise benim için ayrı bir yerde duruyor. Özellikle son dönemde sesli etkileşim ve sohbet tabanlı çalışma biçiminin çok gelişmiş olması benim için önemli. Çünkü artık klavyeyle yazmayı bile büyük ölçüde bıraktım. Konuşuyorum, dikte ediyorum, düşünüyorum ve YZ ile sohbet ederek bunları belgeye dönüştürüyorum.

Benim için asıl önemli olan da “veriyi ver, çıktıyı al” sistemi değil. Örneğin “Bana bir Excel dosyası hazırla” deyip çıkan dosyayı olduğu gibi kullanmak benim çalışma biçimim değil. Daha çok “şuraya git, şu veriyi bul, bunu şu bilgiyle birleştir, ardından şu klasördeki belgeye ekle” şeklinde çalışıyorum. Yani YZ benim için bir içerik üreticisi olmaktan çok bir çalışma sistemi ve akademik asistan haline geldi.

Bunun dışında ders hazırlarken, uygulama geliştirirken, web sitesi hazırlarken, müzikle ilgili projelerimde ve hatta idari işlerde de kullanıyorum. Örneğin geçmişte yaptığım müzik çalışmalarını YZ yardımıyla yeniden geliştirdim. Bir kongrenin programını kullanarak kendime özel bir mobil uygulama bile oluşturdum.

YZ’nin ürettiği çıktıyı olduğu gibi kullanmaktan çekiniyorum. Mutlaka gözden geçiriyor, kendi bilgi ve düşüncemi ekliyor ondan sonra kullanıyorum.

Meslektaşlarıma da en büyük tavsiyem; bir YZ aracını yalnızca sohbet etmek için ve çıktısını doğrudan kullanmak için değil, bilgilerinizi ve bakış açınızı genişletmek için kullanın. Ayrıca tekrar tekrar yaptığınız işleri bir sistem haline getirin.

Öğrencilerden büyük metinler içeren ödevler istemiyorum. Çünkü öğrenci isterse o bilgiyi YZ’den birkaç saniye içerisinde elde edebiliyor. Dolayısıyla ölçmemiz gereken şey yalnızca “bilgiyi biliyor mu?” olmaktan çıkmalı. Daha çok bilgiyi nasıl kullandığı, nasıl yorumladığı ve bir problemi nasıl çözdüğü üzerine odaklanmalıyız.

Benim daha çok istediğim şey anlamalarını ve uygulamalarını sağlamak. Örneğin vaka ödevlerini ve simülasyonları daha değerli buluyorum. Öğrencilerin hasta olmadan önce yaptıkları simülasyonların öğrenme açısından çok değerli olduğunu düşünüyorum. Özellikle odyolojide maskeleme gibi öğrencilerin anlamakta zorlandığı kavramları, YZ destekli uygulamalar ve simülasyonlar üzerinden deneyimleyebilmeleri öğrenmeyi ciddi şekilde kolaylaştırıyor. Ben de bu nedenle YZ araçlarını kullanarak çeşitli uygulamalar geliştiriyor ve bunları öğrencilerimle paylaşıyorum. Örneğin geliştirdiğim bir maskeleme uygulamasını web sitem üzerinden öğrencilerimin kullanımına sundum.

Öğrencilerin YZ’yi kullanarak bir araştırma önerisi hazırlamasını istediğimde de, YZ’yi nasıl kullandıklarını beyan etmelerini istiyorum.

Ders materyallerinde de yaklaşımımı değiştirdim. Eskiden öğrenciye çoğunlukla slayt verirdik. Şimdi ise kendi hazırladığım notlar ve grafiklerden oluşturduğum, kitap bölümü niteliğinde daha kapsamlı metinleri ders öncesinde öğrencilerime veriyorum. Derse geldiğinde ise öğrenci sadece beni dinlemiyor; simülasyon yapıyor, grup çalışmasına katılıyor, birbirlerinin çalışmalarını değerlendiriyor, tartışıyor ve uygulama yapıyor. Bence gelecekte eğitimde önemli olan şey, öğrencinin YZ’den daha fazla bilgi alması değil; aldığı bilgiyi nasıl kullanacağını öğrenmesi. Çünkü bugün bilgiye ulaşmak çok kolay. Asıl mesele, doğru soruyu sorabilmek, gelen cevabı değerlendirebilmek ve onu gerçek bir probleme uygulayabilmek.

Öğrencilere somut olarak üç şey öneriyorum. Önce konuyu kendi cümlelerinizle anlatın, sonra YZ’den eksiklerinizi bulmasını isteyin; tersini değil. YZ’yi hasta simülasyonları için kullanın. YZ ile ders çalışırken doğruluğundan emin olduğunuz not, kitap bölümü, makaleyi YZ’ye vererek konu hakkında sorular sorun. Anlamadığınız kavramları öğretmesini isteyin. YZ’nin söylediğini mutlaka ders kitabıyla karşılaştırın; çünkü temel bilginiz yoksa yanlışını yakalayamazsınız.

Burada tek bir araç önermek yerine öğrencilerin birden fazla aracı birlikte kullanmayı öğrenmelerini daha doğru buluyorum. Lisans öğrencileri için öncelikle Gemini Notebook ve genel amaçlı bir dil modelini (örneğin ChatGPT, Claude veya Gemini) öneririm. Ancak bunları farklı amaçlarla kullanmak gerekiyor. Gemini Notebook’u belirlediğiniz kaynaklar üzerinden güvenilir çalışma materyalleri oluşturmak için kullanabilirsiniz. Genel amaçlı modelleri ise bir konuyu farklı şekilde açıklatmak, vaka oluşturmak, kendinizi sınamak veya bir konuyu tartışmak için kullanabilirsiniz.

Bilimsel araştırmada YZ araçlarının etik kullanımı çok önemli. YZ bizim için tamamen doğru bir metin üretse dahi, insan katkısı olmadan kullanımı etik bulunmuyor. YZ araçlarından bilgi isteyebilir, metnin zenginleştirilmesinde kullanabilirsiniz. Ancak ne şekilde kullanıldığını beyan etmeniz lazım. Sistematik ve verimli çalışma başlangıçtan yayına kadar YZ araçlarıyla daha kolaylaştı. Bu anlamda etik anlayışla bu araçları kullanmak için biraz daha sistematik bir yapı gerekiyor. Bence literatür taramasında geleneksel yöntemle arama yapmaya devam etmeliyiz. Otomatik arama araçlarını ise detaylı aramalarda kullanmalıyız. Her ne kadar YZ akademik arama araçları çok iyi durumda olsa da asla makaleye ulaşmadan bu araçların ürettiği metinleri kullanmamalıyız. Burada Gemini Notebook gerçekten çok işe yarıyor; kullandığınızda atıf hatası yapma ihtimalinizi düşürüyor.

Ben makaleleri geleneksel arama ile buluyorum. Daha sonra derin araştırma, PubMed, Consensus gibi MCP’leri kullanarak YZ destekli aramayla devam ediyorum. Daha sonra bulduğum makalelerin tam metinlerini referans sistemime ekliyorum. Otomatik olarak makaleler tam metinden özetleniyor. Bu özetlere Claude Cowork aracılığıyla ulaşıp araştırmam için en gerekli olan makaleleri belirliyorum. Yazım sürecine geldiğimde Gemini Notebook devreye giriyor. Makalelerin tam metinlerini bu uygulamaya aktarıyorum. İşte o zaman atıf hatası şansı çok çok düşüyor.

Veri analizine gelecek olursak; R dili ve MATLAB gibi araçları kullanmak YZ desteğiyle daha ulaşılabilir oldu. Çok az kodlama ya da program kullanma bilgisiyle derin analizler yapmak ve etkileyici grafikler hazırlamak mümkün hale geldi. Burada da doğrulama yapmak, verileri başka araçlarla kontrol etmek önemli. Bence bir araştırmacı kendi araştırmasının istatistiksel analizini kendisi yapabilmeli. YZ öncesi tezlerde istatistik danışmanlık sıklıkla alınıyordu. Şimdi bu danışmanlığı sanki biraz YZ devraldı. Bence bir araştırmacı bilgisini aşan ileri istatistikler dışında kendisi tüm analiz sürecini yönetebilmeli. YZ’nin yaptığı istatistik desteğini insan eliyle doğrulamak bu açıdan oldukça önemli.

Teşekkür ederim. Bu sohbeti yapmak benim için de oldukça keyifliydi. Alperen hocayla Marmara Üniversitesi dönemlerinden gelen bir arkadaşlığımız var. YZ ve teknoloji konusundaki ilgisini ve özellikle bu alanda yaptığı çalışmaları da uzun zamandır takip ediyorum. Yayın hayatınızda başarılar diliyorum.