Haldun Akoglu

Gündelik mesleki yaşantımızda sık kullandığımız ChatGPT, Gemini ve Claude için sık sorulan sorularınıza yanıtlar içeren bir video hazırladım. youtu.be/WcqmeIhQGRg - Yapay zeka araçlarından hangisi hangi konuda önde? - ⁠Hangi iş için hangi aracı kullanmalı? - ⁠Her birinin kısıtlılıkları neler? Bu konuların cevapları ve bizim tercih ettiğimiz araçların neler olduğunu paylaştığımız videolarımızı youtuba kanalımızdan izleyebilirsiniz.

Here’s the uncomfortable truth. Debate only works when both sides share the same rules. If someone is not trained in epidemiology, statistics, trial design, pharmacology, or immunology — and yet insists they can “tear apart” a paper — what they are usually tearing apart is their own misunderstanding of it. Reading a paper is not the same as understanding it. To interpret clinical research you need to know: What constitutes appropriate controls What statistical power means Absolute vs relative risk Confounding vs causation Bias, multiplicity, subgroup fragility Background incidence rates Biological plausibility vs demonstrated effect Without that framework, what happens is predictable: They cherry-pick a sentence. They confuse hypothesis with conclusion. They elevate a limitation section into a refutation. They mistake correlation for proof. They declare victory. Logic is useful. But logic applied to incomplete or misunderstood premises produces very confident nonsense. “I’ve done my research” in these exchanges usually means: I’ve read abstracts. I’ve watched commentary about the paper. I’ve searched for flaws without understanding the design constraints. Medicine is not settled by rhetorical sparring on social media. It is settled by convergence of evidence across multiple methods, populations, and replications. And here’s the deeper issue: When someone demands, “Post a paper so I can dismantle it,” what they are really asking for is a performance arena. They are not participating in scientific inquiry. They are engaging in adversarial debate with asymmetrical incentives — you must defend every line; they need only sow doubt. That is not how science progresses. Science progresses by: Publishing data. Independent replication. Methodologic critique by peers trained in the field. Systematic review and meta-analysis. Not by quote-tweet cross-examination. There is a difference between healthy skepticism and recreational contrarianism. The former advances knowledge. The latter performs doubt. And performing doubt is much easier than doing the work.

REVEAL: Yeni Bir Klinik Araştırma Planlıyorsanız, Mevcut Kanıtları Gözden Geçirmek İçin Artık Bir Rehberiniz Var Yeni bir klinik araştırma planlarken mevcut literatürü sistematik olarak taramak olmazsa olmaz. Ama gerçekte ne yapıyoruz? Çoğu zaman birkaç tanıdık makaleye referans verip geçiyoruz. Sistematik derleme yapmak için ne zamanımız ne bütçemiz ne de metodolojik deneyimimiz yeterli oluyor. BMJ'de bu hafta yayımlanan REVEAL (prior evidence for new trials) kılavuzu tam da bu soruna çözüm getiriyor. Griebler ve arkadaşları, klinik araştırmacıların hızlı, sistematik ve uygulanabilir bir şekilde mevcut kanıtları tarayabilmesi için adım adım bir rehber geliştirmiş. Üstelik bunu ciddi bir metodoloji ile yapmışlar: sistematik literatür taraması, uzman paneli görüşleri ve gerçek kullanıcılarla usability testi. REVEAL'in özü şu: 🔹 Part A — Önce konuyla ilgili mevcut sistematik derlemeleri arıyorsunuz. Güncel ve kaliteli bir derleme bulduysanız, durup onu kullanabilirsiniz. 🔹 Karar noktası — Bulunan derleme güncel değilse veya yeterli değilse Part B'ye geçiyorsunuz. 🔹 Part B — Yayımlanmış, yayımlanmamış ve devam eden bireysel çalışmaları (özellikle RCT'leri) arıyorsunuz. ClinicalTrials.gov taraması da dahil. Sürecin sonunda elinizde, önceki çalışmaların PICO özelliklerini özetleyen yapılandırılmış bir tablo oluyor. Bu tablo ile yeni araştırmanızın gerekçesini ortaya koyabilir, örneklem büyüklüğü hesaplamasına veri sağlayabilir, sonuç ölçütü seçiminizi bilgilendirebilir ve SPIRIT kılavuzunun 9a maddesini sağlam bir şekilde karşılayabilirsiniz. Özellikle dikkat çekici bulduğum noktalar: → Tüm temel adımlar tek bir kişi tarafından yürütülebilecek şekilde tasarlanmış. Kaynak kısıtı olan ekipler için gerçekçi bir çözüm. → Zorunlu ve opsiyonel adımlar net olarak ayrılmış. Zamanınız varsa risk of bias değerlendirmesi ve meta-analiz de ekleyebilirsiniz. → Arama stratejisi için bir bilgi uzmanından (kütüphaneci/information specialist) destek alınmasını öneriyorlar — usability testlerinde araştırmacıların en çok zorlandığı adım bu olmuş. → Mevcut haliyle yapay zeka araçları önerilmiyor çünkü kanıt henüz yeterli değil, ama kullanacaklar için RAISE kılavuzuna yönlendiriyorlar. Kılavuzun kendisi, yapılandırılmış rapor formu ve doldurulmuş örnek formu açık erişimle ücretsiz olarak sunuluyor. Bence REVEAL, araştırma israfını önleme söylemini somut bir eyleme dönüştüren pratik bir araç. 📎 Griebler U, et al. BMJ 2026;392:e083718 bmj.com/content/bmj/39… @akamedika

Artık nerdeyse her hafta bir #YZ model güncellemesi ve yeni benchmark sonuçları gelmeye başladı. Geçen hafta 13. Marmara Pediyatri Kongresinde paylaştığım bu analiz sosyal medyada bayağı yer bulmuştu. Yenileyerek sizlerle yeniden paylaşıyorum. Hekim ve sağlık çalışanları için önemli benchmark sonuçlarını öne alarak yaptığım sıralamada Gemini'nin son modeli 3.1 thinking öne geçmiş görünüyor ✅. Çıktığından beri kullanımlarımda da gayet memnunum. Araştırma, tarama, analiz ve metin taslakları hazırlığında #Claude ve #Gemini arasında gidip geliyorum ama GPT bu işlerde gündelik rutinimden çıktı. ✅ #NotebookLM kontrollü içerik gerektiren işlerde olmazsa olmazım. ✅ Microsoft Ofis programlarından da Google Ofis programlarına geçmeye başladım. Gemini ile entegrasyon çok kritik avantajlar getiriyor. Benim gibi tech-savvy poweruserlar için de bir önerim var: Hostinger üstünde VPS kurup içinde #OpenClaw çalıştırarak tüm otomasyon ve rutin işleri Telegram üstünden yaptırmak paha biçilmez bir dönüşüm oldu benim için. Kod öğrenemedim hiç diye onlarca yıl kendi kendimize hayıflanırken, YZ'nin gelişiyle bir anda dünyaya düşmüş kriptonlu gibi olduk hepimiz 😃 @akamedika

Yeni modelleri denediniz mi? Claude 4.6 ve Gemini 3.1 sizce akademik ve tıbbi sorularda nasıl?

Gemini 3.1 Pro’ya panellerimizden ulaşmaya başladık. 2 hafta önce Claude opus 4.6’nın chatgpt’den devraldığı taht şimdi gemini’de. Sadece son 6 ayda humanity’s last exam skoru nerdeyse yarı yarıya arttı. MedQA gibi benchmark testleri artık her modelde %95’in üstünde, YZ usmle sınavını geçer mi sorusunun bir anlamı artık kalmadı.

Pazartesi üniversitemizin sağlık bilimleri enstitüsü yüksek lisans öğrencileri ile buluşuyoruz. 120’den fazla kaydımız var. Genç akademisyenlerin bizleri sıkıştırıp zorladığı bu eğitimler benim için her zaman en keyiflileri oluyor. Betül ve Ahmet hocam gibi marka isimlerle bir arada olmak zaten apayrı bir keyif. @marmara1883

Chrome + Gemini 3 ile neler geliyor? ✅ Yan Panel: Her sekmede yanda açıp sayfayla ilgili gemini ile çalışabiliyoruz. ✅ Auto-Browse: Seyahat planlama ve form doldurma gibi çok adımlı işleri otomatik yapıyor. ✅ Nano Banana: web’deki görüntüleri chromedan çıkmadan anında dönüştürebiliyoruz. Bu özellikle Aİ Pro ve Ultra aboneleri için ABDden başlayarak aktive edilmeye başlandı. #Chrome #GoogleAI #TechNews

İnternette gezinme deneyimi çağ atlıyor! 🚀 Google, Chrome için en zeki modeli olan Gemini 3 tabanlı yeni özellikleri duyurdu. Artık "Auto-Browse", karmaşık görevleri (uçuş araştırma, form doldurma vb.) sizin yerinize Chrome bir asistan gibi halledebilecek. 🌐✨ #GoogleChrome #Gemini3 #AI #AutoBrowse

5 presentations every academic should watch: 1. Larry Lessig – free culture (presentation style) 2. Hans Rosling – any TED talk (data storytelling) 3. Simon Sinek – start with why (argument structure) 4. Nancy Duarte – resonate (visual design) 5. Brené Brown – vulnerability (authentic delivery) Presenting is a skill. Learn from the best.

Hekimler için Yapay Zeka 101: doğru bilinen yanlışlar temalı konuşma için dün sabah Acıbadem Ataşehir hastanesinin haftalık Başhekimlik kahvaltısına davetliydim. Ana fikir şuydu: Yapay Zeka standart ve tek bir araç değil. Tıpkı insanlar gibi, farklı seviyelerde farklı yeteneklere sahip yüzlerce farklı model var. İster son kullanıcı olarak mesleki günlük işlerimizde kullanalım, ister projeler ve girişimler yapalım, bazı temel özellikleri, hangi iş için hangi modelin kullanılması gerektiğini, farklı işlerde farklı performans beklenmesi gerektiğini bilmek ufuk açıcı olabilir. Son derece interaktif ve keyifli oturuma davetleri için başhekim Prof Dr Süda Tekin hocama çok teşekkür ediyorum. @AcibademSaglik @acibademuniv @SudaTekin #yapayzeka #AI

THE’nın 2026 alan bazlı sıralamaları, Türk üniversitelerinin küresel yükseköğretimde hangi alanlarda nasıl bir araştırma kapasitesi ortaya koyduğuna dair dikkate değer bir gösterge niteliğindedir. Açıklanan sonuçlara göre, Türkiye’nin birçok disiplinde uluslararası görünürlüğü artırdığını ve araştırma üretimini daha geniş bir alana yaydığını söylemek mümkün. Mühendislik, Bilgisayar Bilimleri, Fen Bilimleri, Psikoloji, Tıp ve Sağlık, Sosyal Bilimler ile Sanat ve Beşerî Bilimler alanlarında ilk 1000’de yer alan üniversite sayılarındaki artış, Türk yükseköğretiminin bu disiplinlerde sağlam ve istikrarlı bir zeminde olduğuna işaret ediyor. Özellikle mühendislik ve teknoloji alanlarında genişleyen temsil, uygulama odaklı araştırmaların uluslararası düzeyde daha görünür hâle geldiğini; fen ve doğa bilimlerindeki artış ise temel bilimlerdeki sürekliliğin korunduğunu gösteriyor. İşletme ve ekonomi gibi küresel ölçekte yüksek rekabet barındıran alanlarda üst ve orta bantlarda yer alan üniversitelerimiz, alandaki güçlü çekirdek kapasiteni korumaya devam ediyor. #Yükseköğretim2030 vizyonumuz doğrultusunda Türk yükseköğretimi, nicel büyümenin ötesine geçerek nitelik, odaklanma ve araştırma derinliği temelinde ilerlemeyi sürdürecektir.

Verinin gerçek olup olmadığını, yazarın referans verdiği makalede okuduğunu doğru yazıp yazmadığını şu andaki Editoryal sistem ne kadar garanti ediyor şüpheli. YZ araçları ile makale yazım sürecinin kısaldığı ve kalitesinin yükseldiği de aşikar. Yazarın kendi kariyerini ortaya koyduğu, yayınlanan makalenin kalıcı ve açık bir kanıt olduğu günümüz elektronik yayıncılığında YZ kullanımına engel vurmak bana manasız geliyor. Sadece etik onay, sinopsis ve verisetini yüklediğimiz, makale ve yayınların otomatik hazırlanacağı günler pek de uzak değil bence. Kural ve kaideler koyalım, ama zorlaştırmaya da gerek yok sanki… Ne dersiniz?

Editörler İçin Kurallar: 1️⃣ Dil bilgisi/gramer düzeltmesi için AI kullanımı kabul edilebilir görülürken, içerik üretimi sorgulanmalıdır. 2️⃣ Dergiler, kendi süreçlerinde (copy-editing, özet çıkarma vb.) AI kullanıyorsa bunu yazarlara bildirmelidir. 3️⃣ Makaleler, gizlilik garantisi olmayan sistemlere yüklenmemelidir.

🚨 Tıpta akademik yayınlara #yapayzeka güncellemesi: ICMJE, Ocak 2026 revizyonunda "Yayıncılıkta Yapay Zeka (AI) Kullanımı" için yepyeni bir bölüm (Section V) açtı. 🔑 Temel İlke: AI yanlış/yanlı içerik üretebilir. Bu yüzden doğruluk, bütünlük ve özgünlükten nihai olarak İNSAN (yazar/editör/hakem) sorumludur. #AcademicTwitter #AIinScience #ICMJE icmje.org/icmje-recommen…

Tıp çok ilerledi diyoruz da hastalıklar da yerinde durmuyor. Barsak kurdunun kendi kanserini insana bulaştırabildiğini görünce yeni bölüm açıldı.

Kafein-ritim bozukluğu ilişkisine dair yepyeni bir veri: JAMA’da yayımlanan DECAF çalışmasında (n=200, kardiyoversiyon sonrası persistan AF/flutter), günde ≥1 fincan kafeinli kahve içenlerde AF/atrial flutter nüksü %39 daha düşük izlendi (HR 0.61; %95 GA 0.42–0.89; p=0.01). 👵 Ortalama yaş ~69. Katılımcıların çoğu düzenli kahve tüketicisi ⁉️ “Kafein aritmi yapar” tarafını çökerten bir bilgi değil bu. Ama düzenli kafein kullanlarda AF tekrarlama riskinin daha az olması enteresan. Kahve-AF ilişkisi belki de sandığımız kadar basit değil. #Kardiyoloji #AF #KlinikAraştırma