Yapay zekâ, sistematik derlemede kaynakları sıralamak, ilgili bilgiyi bulmak ve veri çıkarımına yardımcı olmak için kullanılabilir. Hangi çalışmanın derlemeye alınacağı, hangi sonucun analize gireceği ve bulguların nasıl yorumlanacağına ilişkin sorumluluk ise araştırma ekibindedir. Kullanılan aracın adı kadar, hangi işi yaptığı ve çıktısının nasıl doğrulandığı da önem taşır.
Cochrane'in 20 Ekim 2026 tarihli haberi, yapay zekânın insan yargısının ve uzmanlığının yerini almaması, onları desteklemesi gerektiğini vurguladı. Haberde yeni bir yöntem zorunluluğu tanımlanmıyor. Araştırmacı için asıl soru, kullanılan aracın kendi derlemesinde hangi kararı etkilediğidir.
Sıralama, öneri ve eleme aynı işlem değildir
Bir yazılımın ilgili olabilecek kayıtları listenin başına taşıması, listenin sonunda kalanları dışlaması anlamına gelmez. Önceliklendirme, araştırmacının okuma sırasını değiştirir. Eleme ise derlemeye alınabilecek bir kaydı değerlendirme dışında bırakır; daha güçlü bir gerekçe ve kontrol gerektirir.
Covidence'ın 20 Ekim tarihli yazısı, bu ayrımı açıklıyor. Yazılımın veri çıkarımında sunduğu öneri de tamamlanmış veri olarak kabul edilmiyor; araştırmacı öneriyi kaynak metinden kontrol ederek kabul ediyor veya reddediyor. Bu açıklama, ürünün nasıl çalıştığını anlatır; bütün yazılımların aynı güvenilirlik düzeyinde olduğu anlamına gelmez.
Derleme ekibi, “AI kullanacağız” demekle yetinmemeli. “Başlık ve özetleri önceliklendireceğiz; bütün kayıtlar araştırmacılar tarafından değerlendirilecek” gibi, aracın görevini açıkça tanımlamalıdır.
Tarama ve veri çıkarımında kaç araştırmacı gerekir?
Gereken araştırmacı sayısı, yapılan işleme göre değişir. Cochrane Handbook'un çalışma seçimi bölümü, Cochrane müdahale derlemelerinde nihai uygunluk kararının en az iki kişi tarafından bağımsız verilmesini ister. Başlık ve özetlerin ilk taramasında çift değerlendirmeyi ideal yaklaşım olarak tanımlar; bu ilk aşamanın tek kişiyle yapılabileceğini de belirtir.
Veri toplama bölümü, çalışma özellikleri ile sonuç verilerini birbirinden ayırır. Sonuç verilerinin iki kişi tarafından bağımsız olarak çıkarılması, Cochrane müdahale derlemelerinde zorunlu standartlar arasındadır. Tanımlayıcı çalışma özelliklerinin iki kişi tarafından bağımsız olarak çıkarılması ise kuvvetle önerilir. Bunları bütün dergi ve derleme türleri için yeni bir “iki imza” kuralına dönüştürmek doğru olmaz.
İki araştırmacının aynı yapay zekâ çıktısını sırayla onaylaması da Cochrane'in tanımladığı bağımsız veri çıkarımını karşılamayabilir. Kullanılacak yöntem, derlemenin türüne, protokolüne ve hedef yayın ortamının beklentilerine göre önceden belirlenmelidir.
RCT sınıflandırıcısı her derleme için uygun değildir
Randomize kontrollü çalışma (RCT) sınıflandırıcıları belirli bir amaç için geliştirilmiştir. Örneğin Covidence'ın RCT etiketleme yardım sayfası, özelliğin sağlık alanındaki ve RCT odaklı derlemelerde kullanımını açıklıyor. Yardım belgesi 16 Ekim 2026'da güncellenmiş.
Etiketleme ile otomatik eleme ayrı özelliklerdir. Etiketleme sayfasında, kayıtların insan değerlendirmesinden geçmeye devam ettiği belirtilir. Belge ayrıca sınıflandırıcının başlık ve özetle çalıştığını; kısa veya yetersiz bilgi içeren kayıtlar, araştırma kayıt sistemleri ve farklı dillerdeki metinler için sınırlılıkları bulunduğunu açıklar.
Bu nedenle gözlemsel çalışmaların da alınacağı bir derlemede “RCT değil” etiketi bir dışlama gerekçesi olamaz. Belirli bir araç için bildirilen doğruluk veya duyarlılık oranı da farklı bir konuya, dile ya da veri kaynağına doğrudan taşınmamalıdır.
Protokolde görev paylaşımı nasıl kurulabilir?
Sistematik derleme protokolünde hangi görevin kim tarafından yürütüleceği önceden belirlenebilir. Aşağıdaki tablo, ekip içi planlama için kullanılabilecek bir örnektir. Resmî bir zorunluluk listesi değildir.
| İş | Aracın yapabileceği destek | Araştırmacının kontrol edeceği nokta |
|---|---|---|
| Arama terimleri | Eş anlamlı terim ve yazım biçimi önerme | Klinik kavramlar, veri tabanına uygun sorgu ve aramanın kapsamı |
| Başlık–özet taraması | Kayıtları önceliklendirme veya etiketleme | Önceden belirlenen uygunluk ölçütleri ve kayıtların durumu |
| Tam metin değerlendirmesi | İlgili bölümleri işaretleme | Nihai uygunluk ve dışlama gerekçesi |
| Veri çıkarımı | Makaledeki tablodan form alanlarına değer önerme | Kaynak, grup, birim, zaman noktası ve analiz grubu |
| Yanlılık riski | İlgili metin parçalarını bulma | Yanlılık riski aracının karar kuralları ve klinik yorum |
| Meta-analiz | Kod ve tutarlılık kontrolüne yardımcı olma | Etki ölçüsü, model, bağımlı veriler ve sonuçların yorumu |
Görev paylaşımı yapılırken her hata için aynı kontrol düzeyi seçilmemelidir. Bir kaynak başlığındaki yazım hatası ile analizde yanlış tedavi kolunun kullanılması aynı sonucu doğurmaz. Sonucu değiştirebilecek hatalar için daha ayrıntılı kontrol planlanmalıdır.
Örneğin, bir makalede 30 günlük ve bir yıllık sonuçlar birlikte veriliyorsa veri çıkarım formunda yalnız “mortalite” yazması yeterli değildir. Zaman noktası, pay ve payda, hangi gruba ait olduğu ve kaynak tablonun yeri de kaydedilmelidir. Bunlar örnek bir kontrol yaklaşımıdır; her derlemenin veri yapısı kendi sorusuna göre tasarlanır.
PRISMA'da yapay zekâ kullanımı nasıl açıklanır?
PRISMA 2020 genişletilmiş kontrol listesi, çalışma seçimi, veri toplama ve yanlılık riski değerlendirmesinde otomasyon kullanılmışsa bunun açıklanmasını bekler. Çalışma seçiminde aracın ya da sınıflandırıcının sürümü; veri toplama ve yanlılık riski değerlendirmesinde ise aracın nasıl kullanıldığı, eğitildiği ve doğrulandığı raporda görünür olmalıdır. Tarama başlamadan önce otomasyon araçlarıyla elenen kayıtlar varsa akış şemasında bunların sayısı ayrıca belirtilir.
“Yapay zekâdan yararlanıldı” cümlesi bu amaç için yetersiz kalır. Hangi aşamada ne yapıldığını ve insan kontrolünün nerede devreye girdiğini anlatmak gerekir. Kullanılmamış bir doğrulama yöntemini sonradan yapılmış gibi yazmak da kabul edilemez.
PRISMA bir raporlama kılavuzudur. Kontrol listesini doldurmak, seçilen AI aracının uygunluğunu veya derlemenin yöntemsel kalitesini tek başına kanıtlamaz.
İşe başlamadan önce hangi kayıtlar tutulmalı?
Ekip, proje klasöründe kısa bir yapay zekâ kullanım kaydı tutabilir; bu kayıtta aracın adı ve sürümü, erişim tarihi, verilen görev, işlenen içerik, doğrulayan kişi, saptanan hatalar ve yapılan düzeltmeler yer alır. Kaynak metinden alınan veri ile hesaplanarak elde edilen değer de ayrı tutulmalıdır. Aracın önerdiği bir yayın ise kaynak ve DOI doğrulaması tamamlanmadan kanıt tablosuna alınmamalıdır.
Bir başka pratik kontrol, aracın bulamadığı alanları nasıl ele aldığıdır. Makalede bildirilmeyen bir standart sapma, yazılımın tahminiyle veri tablosuna eklenmemelidir. “Bildirilmiyor”, “uygulanamaz” ve “henüz doğrulanmadı” ifadelerini birbirinin yerine kullanmamak gerekir; tahmin veya dönüşüm gerekiyorsa ekip bunun yöntemini ayrıca belirlemelidir. Ekip, küçük bir pilot uygulamada yalnız doğru bulunan hücrelere bakmakla yetinmemeli; atlanan bilgi, yanlış zaman noktası ve yanlış grup eşleştirmesi türünden hataları da aramalıdır. Pilotun sonuçları, seçilen kontrol yönteminin gerekçesini oluşturur. Ekip, pilot uygulamadaki örnek sayısını ve hata ölçütlerini kaydetmeli; başka bir projede işe yarayan ayarların burada da yeterli olduğunu varsaymamalıdır.
Cochrane'in de aralarında bulunduğu dört kuruluşun 2025 ortak pozisyon açıklaması, insan gözetimi, kullanım gerekçesi ve araştırmacının nihai sorumluluğunu vurgular. Araştırmacı, aracın önerisini kaynak ve yöntem açısından değerlendirdikten sonra kendi kararını vermelidir.
Model İstatistik, sistematik derleme ve meta-analiz çalışmalarının istatistik aşamasında veri çıkarımının kontrolü, yöntem ve analiz için teknik destek sunar. Araştırmacının yerine bilimsel karar verilmez; kaynakların okunması, kararların gerekçelendirilmesi ve son metnin onayı araştırma ekibinin sorumluluğunda kalır.
Kaynaklar
- Cochrane. World Evidence-based Healthcare Day focuses on evidence and AI. Haber, 20 Ekim 2026. cochrane.org.
- Covidence. How much of your systematic review should you hand over to AI? Blog yazısı, 20 Ekim 2026. covidence.org.
- Lefebvre C, Glanville J, Briscoe S, et al. Chapter 4: Searching for and selecting studies [son güncelleme Mart 2025]. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, et al. (ed.). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions, sürüm 6.5. Cochrane; 2024. cochrane.org.
- Li T, Higgins JPT, Deeks JJ. Chapter 5: Collecting data [son güncelleme Ekim 2019]. In: Higgins JPT, Thomas J, Chandler J, et al. (ed.). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions, sürüm 6.5. Cochrane; 2024. cochrane.org.
- Covidence. AI feature: Tagging references reporting on RCTs. Yardım sayfası, 16 Ekim 2026'da güncellendi. support.covidence.org.
- Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ. 2021;372:n71. doi:10.1136/bmj.n71. PRISMA 2020 genişletilmiş kontrol listesi (PDF).
- Flemyng E, Noel-Storr A, Macura B, et al. Position statement on artificial intelligence (AI) use in evidence synthesis across Cochrane, the Campbell Collaboration, JBI and the Collaboration for Environmental Evidence 2025. Environmental Evidence. 2025;14:20. doi:10.1186/s13750-025-00374-5. Cochrane duyurusu.