FDA’nın Yapay Zeka Destekli Yeni Yan Etki Sistemi Sektörü Neden Tedirgin Ediyor?

AEMS: İnovasyon mu, Yoksa Yeni Bir Veri Krizi mi?

Sağlık teknolojilerinde dijitalleşme ve şeffaflık vizyonu doğrultusunda, ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) 11 Mart’ta tarihi bir adım attı. Kurum, yıllardır birbirinden kopuk ve parçalanmış halde duran çeşitli raporlama veri tabanlarını konsolide ederek, yapay zeka tarafından işlenen ve FDA onaylı tüm ürünleri kapsayan tek bir gerçek zamanlı kamu paneli olan Yan Etki İzleme Sistemi’ni (Adverse Event Monitoring System – AEMS) devreye aldı. Sistemin, gelişmiş veri analitiği araçları da dahil olmak üzere gelecekte devrim niteliğinde yenilikler sunması bekleniyor.

Ancak, bu görkemli lansmanın arkasında ilaç güvenliği uzmanlarını ve farmakoepidemiyologları endişelendiren devasa bir eksiklik yatıyor: Kurum, halka açık ve son derece güçlü bir veri aracını, kullanıcıların bu verilerin “ne anlama geldiğini” ve “ne anlama gelmediğini” kavrayabilmelerini sağlayacak bilimsel altyapıyı kurmadan piyasaya sürdü.

Gerekli bilimsel eğitim ve bağlamsal yönlendirme olmadan AEMS panelinde sunulan ham yan etki verileri, kullanıcıları yanlış yönlendirme ve FDA onaylı ürünlerin güvenliği konusunda ciddi bir toplumsal panik yaratma potansiyeli taşıyor.

Ham Veriler Gerçekleri Söylemez: İlaç Kullanım Verisinin Eksikliği

Farmakovijilans (pharmacovigilance) sistemleri ve yan etki bildirim platformları, tasarımları gereği araştırmacılar için “hipotez üreten” araçlardır. AEMS’ye düşen bir rapor, yalnızca belirli bir tıbbi ürün ile ortaya çıkan bir sağlık sorunu arasında “şüpheli” bir bağlantı olabileceğini öne sürer. Sistem; üreticilerden, klinisyenlerden ve doğrudan halktan veri kabul ettiği için raporların kalitesi ve eksiksizliği büyük farklılıklar gösterir. En önemlisi de sunulan klinik detayların tek tip bir doğrulaması (validasyonu) yoktur.

Bu nedenle, sadece AEMS üzerindeki rapor sayılarına bakarak nedensellik iddialarında bulunmak bilimsel olarak büyük bir hatadır. AEMS’nin eski FDA Yan Etki Raporlama Sistemi’nden (FAERS) devraldığı mekanizma size sadece belirli bir ilaç için kaç tane yan etki raporu sunulduğunu söyler. Ancak size toplam ilaç kullanım miktarını söylemez.

Bu durumun yarattığı bilimsel çıkmazları şu şekilde özetleyebiliriz:

• İnsidans Oranı Hesaplanamaz: Payda (toplam kullanan hasta sayısı) olmadan, pay (yan etki bildiren kişi sayısı) anlamsızdır. İnsidans oranı olmadan iki farklı ilacın güvenlik profilini sadece bu ham verilere dayanarak karşılaştıramazsınız.
• Parçalanmış Sağlık Sistemi Handikabı: Amerika Birleşik Devletleri’nde ilaç kullanım verileri; sigortacılar, eczane fayda yöneticileri (PBM’ler) ve farklı sağlık sistemleri arasında bölünmüş durumdadır. Yeni AEMS, bu yapısal problemi çözmek bir yana, üstünü örtmektedir.
• Yetersiz Uyarılar: Panel, verilerin bu önemli kısıtlamasını net bir şekilde vurgulamamaktadır. Uzman olmayan bir kullanıcı, bu kısıtlamayı anlamadan veri tabanından kesin ve yanlış sonuçlar çıkarabilir.

Metodolojik Zorluklar ve Orantısızlık Analizi İhtiyacı

Toplam ilaç kullanım verisi olmadan verileri bağlamsallaştırma sorununu aşmak için, bilim insanları orantısızlık analizleri (disproportionality analyses) gibi ileri düzey istatistiksel yöntemler geliştirmişlerdir. Bu yöntemler, veri tabanındaki diğer ilaçlara kıyasla beklenenden daha sık ortaya çıkan “ilaç-olay” eşleşmelerinin güvenlik sinyallerini tespit eder. Bu yöntemler, ilacı kullanan kişi sayısının kesin bilgisini gerektirmese de, bu araçları doğru bir şekilde uygulamak ve yorumlamak için ciddi bir metodolojik eğitim şarttır.

AEMS panelinde bu tür analitik hesaplamalar mevcut değildir; araştırmacıların bu işlemleri kendi laboratuvarlarında bizzat yapmaları gerekmektedir. Dahası, AEMS verileri, orantısızlık analizlerinden önce temizlenmesi ve tekilleştirilmesi (deduplication) gereken sayısız kopya vaka barındırmaktadır. Kopyalar temizlenmezse, hesaplama sonuçları yapay olarak şişecektir.

Raporlama Sapması (Reporting Bias) ve Medyanın Etkisi

Raporlama sapması, potansiyel yanlış yorumlama sorununu daha da büyütmektedir. Sektör uzmanlarına göre, gerçekte yaşanan yan etkilerin sadece yüzde 10’u veri tabanlarına raporlanmaktadır. Bu tek oran bile, herhangi bir son kullanıcının bu ham sayılardan kesin sonuçlar çıkarmadan önce durup düşünmesi için yeterli olmalıdır.

Bununla birlikte, raporlama oranları medya ilgisine karşı son derece duyarlıdır. Bir ilaç veya aşı basında geniş yer bulduğunda, yan etki bildirimleri aniden zirve yapar. Bu durum, gerçekte hiçbir sorun olmamasına rağmen istatistiksel bir “güvenlik sinyali” yanılsaması yaratır.

Geçmişten Ders Alınmadı: VAERS ve COVID-19 Travması

Halkın bağlamdan koparılmış yan etki verileriyle karşılaştığında neler olduğunu yakın geçmişte çok acı bir şekilde tecrübe ettik. COVID-19 pandemisi sırasında, aşı karşıtı gruplar, şu an AEMS’nin içine entegre edilmiş olan Aşı Yan Etki Bildirim Sistemi’nden (VAERS) alınan ham ölüm sayılarını, aşıların binlerce insanı öldürdüğünün kanıtı olarak sundu.

Oysa VAERS raporları doğrulanmamış verilerdir ve aşılamadan sonra bildirilen bir ölümün aşıyla hiçbir ilgisi olmayabilir. Ancak Annenberg Kamu Politikası Merkezi tarafından Ağustos 2022’de yapılan ulusal çapta temsili bir ankete göre, ABD’li yetişkinlerin yalnızca dörtte biri bu ayrımı anlayabilmiştir.

FDA’nın AEMS panelinde veri sınırlamalarına dair yasal uyarılar (disclaimer) bulundurması ve sıkça sorulan sorular (SSS) sayfası yayınlaması takdir edilse de, bu uyarılar COVID-19 döneminde de VAERS üzerinde mevcuttu ve toplumsal bilgi kirliliğini engellemeye yetmedi.

Sektör Ne Talep Ediyor? Şeffaflık Ancak Eğitimle Mümkündür

Tüm bu yan etki sürveyans altyapısının yeniden tasarlanmasında, farmakoepidemiyologların ve on yıllarını bu verilerle geçiren bilim insanlarının görüşleri hayati önem taşımaktaydı. Nitekim, 21. Yüzyıl Tedavileri Yasası (21st Century Cures Act) Madde 3075, yan etki sistemlerinin kullanımına yönelik en iyi uygulama yönergelerinin, ilaç güvenliğini değerlendirebilecek eğitime sahip uzmanların katkısıyla geliştirilmesini şart koşmaktadır. Ancak FDA, sistemin lansmanından önce sektöre açık bir resmi yorum süreci başlatmamıştır.

Bir kontrol paneli yalnızca ham malzeme sunar; başlı başına bir şeffaflık sistemi değildir. Gerçek şeffaflık; verinin doğru yayılmasını ve uygun şekilde tercüme edilmesini gerektirir. Sektörün FDA yönetiminden beklentileri şunlardır:

1. AEMS verilerinin uzman olmayan kitleler için nasıl bağlamsallaştırılacağına dair bilimsel bir komisyon kurulması.
2. Sistemin yapay zeka destekli sinyal tespiti araçlarının nasıl belgeleneceği ve doğrulanacağı konusunda şeffaf kılavuzlar yayınlanması.
3. Klinisyenler ve halk için ayrı ayrı tasarlanmış eğitim modülleri ve web seminerleri aracılığıyla aktif kamu eğitimine yatırım yapılması.

Veriyi demokratikleştirmek şüphesiz önemlidir, ancak bunu kasıtlı ve kontrollü bir şekilde yapmak esastır. Hıza dayalı modern medya ortamında, bağlamsız yan etki verilerinden doğacak bir yanlış anlaşılma, herhangi bir bilimsel düzeltmeden çok daha hızlı yayılacaktır.