Platformdaki yapay zeka destekli veri işleme süreçleri KVKK standartlarına ve risk değerlendirmelerine nasıl uyum sağlıyor?

Lunova henüz fikir ve yasal uyum çalışması aşamasında olan erken bir projedir ve platformun fiili üretimine bu çalışmalar tamamlandıktan sonra başlanacaktır.

İleride üretilecek olan platformda yer alacak nüks erken uyarı sistemi ve NLP tabanlı akıllı filtreler gibi yapay zekâ destekli veri işleme süreçleri, KVKK standartlarına, Kişisel Verileri Koruma Kurumu’nun güncel tavsiyelerine ve risk değerlendirme esaslarına tam uyumlu olacak şekilde şu adımlarla planlanmaktadır:

1. Tasarımdan İtibaren Mahremiyet (Privacy by Design)

Yapay zekâ modellerinin eğitimi, testi ve entegrasyonu aşamalarında "tasarımdan itibaren mahremiyet" ilkesi esas alınacaktır:

• Anonim Veriyle Eğitim: Yapay zekâ algoritmalarının eğitiminde ve test süreçlerinde kişisel veri barındırmayan, tamamen anonimleştirilmiş veri kümeleri tercih edilecektir.

• İşlemenin Sınırlandırılması: Yapay zekâ, kullanıcıların günlük durum mesajlarını veya biyometrik verilerini yalnızca kendi spesifik amacı (nüks erken uyarı sisteminin çalıştırılması) için analiz edecek; bu verileri başka bir amaçla işlemeyecek veya profil oluşturma dışında kullanmayacaktır.

2. Veri Koruma Etki Değerlendirmesi (DPIA) ve Risk Analizi

Özel nitelikli kişisel veri işleyen yapay zekâ süreçlerinin yüksek risk barındırması nedeniyle, platform üretilmeden önce kapsamlı bir Veri Koruma Etki Değerlendirmesi (DPIA) gerçekleştirilecektir:

• Yapay zekâ algoritmalarının kullanıcıların temel hak ve özgürlükleri üzerindeki olası etkileri analiz edilecek ve riskleri en aza indirecek teknik bariyerler kurulacaktır.

• Modellerin ayrımcılık yapmasını, önyargılı kararlar vermesini veya yanlış çıktılar (halüsinasyon) üretmesini önlemek amacıyla eğitim veri kümelerinin doğruluğu, temsiliyet dengesi ve güncelliği sürekli denetlenecektir.

3. Otomatik Karar Verme Mekanizmalarında "İnsan Müdahalesi" (Human-in-the-Loop)

KVKK'nın 11. maddesi kapsamında, bireylerin kendileri hakkında tamamen otomatik sistemler vasıtasıyla analiz edilen verilere dayanarak aleyhlerine bir sonucun ortaya çıkmasına itiraz etme hakkı bulunur.

• Lunova'da yapay zekâ hiçbir zaman tek başına nihai bir klinik karar vermeyecektir. Yapay zekanın ürettiği nüks risk analizleri ve uyarılar, yalnızca uzman klinik personelin veya profesyonellerin değerlendirmesine sunulan birer ön veri (öneri) niteliğinde olacaktır. Karar alma süreçlerinde her zaman insan müdahalesi ve denetimi korunacaktır.

4. Algoritmik Şeffaflık ve Aydınlatma Yükümlülüğü

• Kullanıcılar, yapay zekâ sisteminin hangi verileri topladığı, bu verileri nasıl analiz ettiği ve ne tür mantıksal parametrelerle sonuç ürettiği konusunda net, anlaşılır ve şeffaf aydınlatma metinleriyle bilgilendirilecektir.

• Platformun ilk aşamasında e-Nabız entegrasyonunun bulunmayacağı bilgisi de dahil olmak üzere, veri akış haritası kullanıcılara tamamen şeffaf bir şekilde sunulacaktır.

5. Bağımsız Etik ve Uyum Denetimi

Yapay zekâ modellerinin çıktılarının doğruluğu, veri minimizasyonu ilkelerine uyumu ve bilgi güvenliği standartları, platform bünyesinde görev yapacak Veri Gizliliği ve Etik Sorumlusu ile Etik Danışma Kurulu tarafından periyodik olarak denetlenecektir.