Google ile Boston'daki Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) araştırmacılarının yönettiği bir klinik fizibilite çalışması, 8 Ekim 2026'da The Lancet'te yayımlandı. Çalışmada Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) adlı tanı sohbet robotu, acil birinci basamak randevusu öncesi 98 hastayla metin üzerinden görüştü. Hekim güvenlik denetçileri her konuşmayı canlı izledi ve önceden tanımlanmış güvenlik ölçütlerine göre hiçbir görüşmeyi durdurmak zorunda kalmadı. Google'ın kendi özetine göre bu, şirketin Lancet'in ana dergisinde yayımlanan ilk çalışması.
Hasta etkileşimleri Nisan–Kasım 2025 arasında BIDMC'nin ayaktan birinci basamak kliniğinde toplandı. 114 hasta kayda alındı; hem AMIE görüşmesini hem hekim randevusunu tamamlayan 98 kişi analiz edildi. ClinicalTrials.gov kaydı NCT06911398. Çalışma, daha önce hasta aktörleriyle yapılan simülasyon denemelerinin ötesine geçerek gerçek klinik iş akışında güvenlik ve kabulü ölçmeyi hedefliyor.
Gözetim nasıl işledi?
Hastalar randevularından en fazla beş gün önce İngilizce metin sohbetiyle AMIE'ye bağlandı. AMIE klinik öykü aldı ve hastanın hekimiyle konuşabileceği olası tanıları tartıştı. Konuşma dökümü ve özet, ziyaret öncesi birinci basamak hekimleriyle paylaşılabildi. Güvenlik denetçileri dört durdurma kuralına bağlıydı: kendine veya başkasına zarar endişesi, yapay zekânın yol açtığı belirgin hasta stresi, denetçinin gördüğü olası klinik zarar veya hastanın oturumu sonlandırma talebi. 98 analiz edilen konuşmanın hiçbiri bu ölçütleri karşılamadı.
Denetçiler bir "halüsinasyon" (uydurulmuş ifade) kaydetti ve beş etkileşime klinik açıklama ekledi. Google blogu, hekimlerin AMIE özetlerini ziyaret hazırlığında yüzde 75 oranında yararlı bulduğunu ve yarısından fazlasında yaklaşımı etkilemiş olabileceğini bildirdi. Anketleri tamamlayan hekim sayısı 60'tı; özeti ziyaretten önce inceleyen 44 vakada bu yarar değerlendirmesi yapıldı.
Tanı listesi ve kör değerlendirme
ARISE ve Lancet özetlerine göre, hem sohbeti hem randevuyu tamamlayan 98 katılımcıda AMIE'nin yedi olası tanı listesi, sonraki dosya incelemesiyle belirlenen nihai tanıyı yüzde 90'ında içeriyordu; ilk üç tanıda bu oran yüzde 75'ti. Kör değerlendirmelerde AMIE ile birinci basamak hekimleri tanı ve yönetim planı kalitesinde benzer bulundu; insan hekimler pratiklik ve maliyet etkinliğinde daha yüksek puan aldı.
Hastalar yüksek memnuniyet bildirdi; yapay zekâya bakışları etkileşimden sonra yükseldi ve hekim ziyaretinden sonra da yüksek kaldı. Araştırmacılar bunun denetimli bir araştırma iş akışındaki güvenlik ve kabul bulgusu olduğunu, gözetimsiz klinik kullanıma hazır olduğunun kanıtı olmadığını vurguluyor. BIDMC'den Dr. Adam Rodman, yapay zekâ araçlarının zaman kazandırdığı iddiasından önce gerçek bakım iş akışında güvenli ve kabul edilebilir olduklarının gösterilmesi gerektiğini söylüyor.
Sınırlar: Ne kanıtlanmadı?
Çalışma tek merkezli, tek kollu bir fizibilite tasarımı. Karşılaştırma grubu yok; yalnızca katılmayı kabul eden hastalar alındı. Çalışma döneminde 1.452 acil ziyaretten 140 uygun hasta onay verdi, 98'i her iki adımı tamamladı. Gebelik, ruh sağlığı başvurusu ve acil müdahale gerektiren durumlar dışlandı. AMIE tıbbi kayıtlara erişmedi ve fizik muayene yapamadı. Finansman Alphabet/Google kaynaklı; Rodman çalışmanın bir döneminde Google'da misafir araştırmacıydı.
Google, ölçekli hasta yararı için daha büyük klinik denemelerin gerektiğini belirtiyor. Mesaj net: Hasta yüzlü tıbbi yapay zekâ, önce gerçek iş akışında güvenlik ve kabul sınavından geçmeli; hekim–hasta–yapay zekâ üçlüsünün birlikte çalıştığı senaryolar hâlâ araştırma aşamasında.
Kaynak: Google, The Lancet, ARISE / BIDMC
