Yapay zekanın tıbbi görüntülemede (radyoloji, patoloji) insan gözünden daha hassas sonuçlar verdiği vakalar artsa da, sağlığın “otonom” hale gelmesinin önünde büyük bir engel vardır: Kenar vakalar (Edge Cases). Tıp, sadece istatistiksel bir ortalama değil, bireysel biyolojik sapmaların toplamıdır. Bu noktada Human-in-the-Loop (HITL), yani “İnsanın Döngüde Olduğu” sistemler devreye girer.
Algoritmalar binlerce veriyi saniyeler içinde tarayabilir, ancak etik kararlar verme, hasta psikolojisini yönetme ve nadir görülen komplikasyonları sezgisel olarak fark etme yetisi halen insana aittir. HITL mimarisi, yapay zekanın %99.5 doğruluk oranına ulaşmasını hedeflerken, geri kalan %0.5’lik kritik ve belirsiz alanı insan uzman denetimine bırakır. Yapay zeka ağır yükü çeker, insan ise nihai onayı vererek “son kilometre” güvenliğini sağlar. Tam otonomiden ziyade “artırılmış zeka” modeli, tıbbi sorumluluk ve hasta güvenliği açısından tek geçerli yol haritasıdır.
