Lunova tarifnamesindeki yapay zeka destekli sistemler, KVKK ve WHO standartları gözetilerek nasıl tasarlandı?

Lunova henüz fikir ve yasal uyum çalışması aşamasında olan, çok erken aşamada bir sosyal girişimdir. Platformun fiziki üretimine ve yazılım geliştirme sürecine ancak bu yasal/etik uyum çalışmaları ve patent süreçleri tamamlandıktan sonra başlanacaktır.

Patent başvurusu yapılan sistem mimarisindeki (Açık Patent Başvuru No: 2026/006816) yapay zekâ destekli sistemler, tıp etiği, veri mahremiyeti ve kullanıcı güvenliğini merkeze alarak 6698 sayılı KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) ve Dünya Sağlık Örgütü (WHO) Dijital Sağlık Standartları gözetilerek şu teknik ve mimari parametrelerle tasarlanmıştır:

1. KVKK Uyumu: "Veri Minimizasyonu" ve "İzolasyon" Duvarı

Sağlık ve bağımlılık geçmişine yönelik veriler, KVKK kapsamında özel nitelikli kişisel veri statüsündedir ve işlenmesi çok sıkı teknik kurallara tabidir. Sistem mimarisi bu yasal gerekliliği doğrudan veri tabanı düzeyinde çözer:

• Çift Katmanlı Veri Ayrımı (Data Decoupling): e-Devlet doğrulamasıyla gelen gerçek kimlik bilgileri (TCKN, İsim vb.) ile yapay zekanın analiz ettiği etkileşim verileri (mesajlar, duygu durum logları, KSA hareketleri) tamamen farklı ve birbiriyle doğrudan konuşmayan iki ayrı veri tabanında saklanır.

• Anonim Veri Akışı ile Analiz: Yapay zekâ motoru (NLP ve Nüks Analiz Algoritmaları), kullanıcının kim olduğunu bilmez. Veriler yapay zekaya gitmeden önce tamamen anonimleştirilir ve rastgele atanmış Rumuz (UUID/Token) değerleri üzerinden işlenir.

• Gönüllü ve Akran Erişimi Engeli (RBAC): Platformda görev alan akran danışmanları veya moderatörlerin, yapay zekanın ürettiği analiz raporlarına veya kullanıcıların geçmiş hassas verilerine erişimi teknik olarak tamamen engellenmiştir. Veriler sadece kullanıcının kendisi ve (ilerleyen fazlarda) onay verdiği uzman hekimler tarafından görülebilir.

2. WHO Standartları Uyumu: "Klinik Sınır" ve "Güvenli Önleyici Hekimlik"

WHO, dijital sağlık (mHealth) teknolojilerinde yapay zekanın tanı koyma yetkisinin sınırlandırılmasını ve "zarar vermeme" (non-maleficence) ilkesinin gözetilmesini şart koşar:

• Tıbbi Tanı ve Reçete Sınırı (Yetki Aşımı Kalkanı): Yapay zekâ motoru hiçbir şekilde klinik tanı koymaz, ilaç tavsiye etmez veya tedavi planı çizmez. Sistem, yalnızca tıp profesyonellerinin uyguladığı tedavileri tamamlayıcı nitelikteki "koruyucu ve nüks önleyici" bir destek asistanı olarak çalışır.

• Bağlamsal NLP ve İfade Özgürlüğü Dengesi: WHO'nun ruh sağlığında damgalanmayı (stigmatizasyon) önleme vizyonuna uygun olarak, yapay zekâ filtresi cezalandırıcı değil, destekleyicidir. Kelimeleri tek tek sansürlemek yerine bağlam analizi yapar; nüks sinyali veren bir kullanıcıyı cezalandırıp sistemden atmak yerine, arka planda akran desteğine veya profesyonel uzman yönlendirmelerine sevk eder.

3. Patentli Güvenlik Altyapısı: Adli Bilişim Standartları

Yapay zekanın yaptığı analizlerin, tespit ettiği nüks risklerinin ve platform içi güvenlik loglarının hukuki geçerliliği ve tahrif edilemezliği için şu sistem entegre edilmiştir:

• WORM ve SHA-256 Zaman Damgası: Yapay zekanın nüks analiz raporları ve KSA veri akışları, geriye dönük değiştirilemeyen WORM (Write Once Read Many) formatında ve SHA-256 hash algoritmasıyla mühürlenerek saklanır. Bu sayede hem yapay zekanın kararları hem de kullanıcı verileri siber saldırılara ve tahrifata karşı koruma altına alınarak KVKK'nın "veri bütünlüğü" ilkesi eksiksiz yerine getirilir.