Yapay Zeka Tıbbi Olarak Yanlış Teşhis Koyarsa Kime Dava Açılır?

Düzeltme (19 Ekim 2026): Yazının önceki sürümünde teşhis yazılımlarını Avrupa İlaç Ajansı'nın (EMA) tıbbi cihaz olarak sınıflandırdığı belirtiliyordu; AB'de bu yazılımlar Tıbbi Cihaz Tüzüğü'ne ve onaylanmış kuruluşların denetimine tabidir. Avrupa Parlamentosu'nun elektronik kişilik konusundaki tutumuna ilişkin anlatım da düzeltildi.

Bugün yapay zeka algoritmaları, MR (manyetik rezonans) ve röntgen görüntülerini analiz ederek radyologlardan çok daha önce gizli tümörleri yakalayabiliyor, hastanın genetik haritasını tarayarak hangi ilacın işe yarayacağını yüz binlerce vaka üzerinden saniyeler içinde hesaplayabiliyor. Peki ya bu "kusursuz" olduğu iddia edilen makine yanılırsa? Yapay zeka erken evre bir kanseri "iyi huylu kist" olarak etiketler, hekim de bu algoritmaya güvenip hastayı evine gönderir ve hasta aylar sonra hayatını kaybederse, mahkeme salonunda kim hesap verecektir?

Algoritmayı yazan yazılım mühendisi mi? Sistemi satın alan hastane mi? Kararı onaylayan doktor mu? Yoksa ortada "faili meçhul" bir teknolojik kaza mı vardır? Bu kapsamlı yazıda, tıp hukuku (Malpraktis) ile teknoloji hukukunun kesiştiği bu çetin alanı "Arka Plan", "Küresel Hukuki Çerçeve", "Klinik Etkiler" ve "Sonuçlar" başlıkları altında ayrıntılı olarak inceliyoruz.

Muayene odasındaki "Dijital Üçüncü Akıl" ve Sorumluluk Çıkmazı

1. Arka Plan (Background): Tıbbi Hata (Malpraktis) Hukukunun Anatomisi

Yapay zekanın yarattığı sorunun neden bu kadar içinden çıkılmaz olduğunu anlamak için, geleneksel tıbbi hata (Malpraktis) davalarının nasıl işlediğine bakmak gerekir. Türk Borçlar Kanunu (TBK) ve gelişmiş tüm hukuk sistemleri (Torts Law), tazminat için genellikle bir "Kusur" (Fault / Negligence) arar.

Geleneksel hukukta, bir hekimin yanlış teşhis veya tedavi nedeniyle sorumlu tutulabilmesi için, "kendi uzmanlık seviyesindeki ortalama, makul bir hekimin aynı şartlar altında göstereceği özeni (Standard of Care) göstermemiş olması" gerekir. Hekim, mesleki standartlardan sapmışsa kusurludur. Ancak kararı bir insan yerine saniyede milyarlarca işlem yapan bir sinir ağı (Neural Network) verdiğinde durum değişir.

1.1. "Kara Kutu" (Black Box) Problemi

En modern sağlık YZ'leri "Derin Öğrenme" (Deep Learning) mantığıyla çalışır. Sisteme milyonlarca kanserli ve kansersiz akciğer filmi yüklenir. Sistem kendi kendine hangi piksellerin kanser anlamına geldiğini öğrenir. Ancak bu sürecin bir yan etkisi vardır: Kara Kutu Problemi.

Yapay zeka bir hastaya kanser teşhisi koyduğunda, bu karara nasıl ulaştığını, hangi parametreleri kullandığını sistemi geliştiren mühendis bile tam olarak açıklayamaz. Hukuk, gerekçelendirme üzerine kuruludur. Mahkemede hâkim "Bu hastaya neden yanlış teşhis kondu?" diye sorduğunda, "Algoritma 4. katmandaki 12. nöronun ağırlığını fazla hesaplamış" cevabı hukuken hiçbir anlam ifade etmez. Kusurun kaynağı belirlenemediği için ispat yükü (Burden of Proof) yerine getirilemez hâle gelir.

2. Küresel Hukuki Çerçeve: Ürün Sorumluluğu mu, Hizmet Kusuru mu?

Dünya genelinde mahkemeler ve kanun yapıcılar, yapay zekayı tıbbi bir "araç" (neşter gibi) mi, yoksa aktif bir "danışman" (başka bir doktor gibi) mi sayacakları konusunda ikiye bölünmüştür.

2.1. Tıbbi Cihaz Olarak Yazılım (Software as a Medical Device - SaMD)

ABD'de Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), teşhis koyan yazılımları "Tıbbi Cihaz Olarak Yazılım" (SaMD) kapsamında tıbbi cihaz olarak düzenlemektedir. AB'de ise bu tür yazılımlar Tıbbi Cihaz Tüzüğü'ne (MDR, (AB) 2017/745 sayılı Tüzük) tabidir; teşhis yazılımlarının çoğunda uygunluk değerlendirmesini Avrupa İlaç Ajansı (EMA) değil, onaylanmış kuruluşlar (notified bodies) yapar. Yapay zeka bir tıbbi cihazsa, Tıbbi Hata (Malpraktis) kuralları yerine Ürün Sorumluluğu (Product Liability) devreye girer.

Ürün Sorumluluğu doktrininde, "Kusursuz Sorumluluk" (Strict Liability) esastır. Yani bir çamaşır makinesi üretim hatası yüzünden patlar ve evi yakarsa, tüketici fabrikanın "kastını" kanıtlamak zorunda değildir; ürünün kusurlu olması yeterlidir. Eğer YZ bir ürünse ve kodlama hatası/veri seti eksikliği (örneğin sistem sadece beyaz ırka mensup hastaların verisiyle eğitildiği için siyahi bir hastada cilt kanserini kaçırıyorsa) nedeniyle hastaya zarar verirse, sorumluluk doğrudan yazılım şirketindedir (Developer).

2.2. Klinik Karar Destek Sistemleri (CDSS) ve Hekimin Sorumluluğu

Ancak teknoloji devleri, milyarlarca dolarlık tazminat davalarından korunmak için YZ sistemlerinin lisans sözleşmelerine (EULA) şu hükmü koymaktadır: "Bu sistem sadece Klinik Karar Destek Sistemidir (CDSS). Nihai karar ve teşhis sorumluluğu daima hekime aittir."

3. Etkiler (Implications): Tıp Pratiği Nasıl Dönüşecek?

Bu hukuki belirsizlik, klinikte hekimlerin davranışlarını köklü biçimde değiştiriyor. Hukuk literatüründe buna "Defansif Tıp" (Savunmacı Tıp) ve Otomasyon Önyargısı (Automation Bias) adı verilmektedir.

1. Otomasyon Önyargısı (Automation Bias): İnsanlar, makinelerin her zaman daha doğru hesap yaptığına inanma eğilimindedir. 36 saatlik nöbetten yorgun çıkmış bir hekim, YZ ekranında "%98 iyi huylu tümör" ibaresini gördüğünde, kendi şüphelerini bastırıp makineye uyma eğiliminde olacaktır.
2. Sorumluluk Korkusuyla Yanlışa Onay Verme: Doktorun bir anormallik sezdiğini, ancak makinenin "hasta tamamen sağlıklı" dediğini düşünelim. Doktor makinenin önerisini hiçe sayıp ameliyat kararı alır ve ameliyat gereksiz çıkarsa, hastane yönetimi ve mahkeme doktora "Milyon dolarlık ve %99 doğruluk payı olan yapay zekayı neden dinlemedin?" diyecektir. Bu hukuki baskı, doktorları YZ ile aynı fikirde olmasalar bile, "kendilerini yasal olarak güvenceye almak için" makinenin kararlarına boyun eğmeye itmektedir.
3. Veri Zehirlenmesi ve Siber Güvenlik: YZ sistemleri hastane sunucularında siber saldırıya uğrayabilir (Data Poisoning). Kötü niyetli bir hacker, algoritmanın ağırlıklarını (weights) gizlice değiştirerek sistemin belirli kalp ritimlerini yanlış yorumlamasına neden olursa, cinayet suçu kime atfedilecektir?

4. Sonuçlar (Conclusions): Hukuk Makineye Nasıl Yetişecek?

Geleneksel borçlar hukuku ve malpraktis kuralları yapay zeka çağında yetersiz kalmaktadır. İnsan-makine etkileşiminin bu denli karmaşıklaştığı bir ortamda suçu tek bir kişiye (doktora veya kodlayıcıya) atmak adil değildir. Çözüm olarak hukukçular şu modelleri tartışmaktadır:

• Zorunlu YZ Mali Sorumluluk Sigortası: Trafikteki otonom araçlarda olduğu gibi, hastanelerde otonom teşhis koyan sistemler için de zorunlu sigorta havuzları kurulmalıdır. Hasta zarar gördüğünde, kimin hatalı olduğunu belirlemeye yönelik aylarca sürecek davalar beklenmeden zarar doğrudan bu "No-Fault" (Kusursuz Tazmin) fonundan karşılanmalıdır.
• Elektronik Kişilik (Electronic Personhood): YZ'ye sınırlı bir hukuki statü tanınması önerilmektedir. Şirketler (tüzel kişiler) insan olmadıkları hâlde nasıl dava edilebiliyorsa, belirli otonom tıbbi YZ'lerin de kendi malvarlığı (sigorta hesapları) olmalı ve doğrudan dava edilebilmelidir. Ancak Avrupa Parlamentosu, yapay zekâya ilişkin hukuki sorumluluk hakkındaki Ekim 2020 tarihli kararında yapay zekâ sistemlerine hukuki kişilik tanınmasını önermemiştir.