Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Bu uygulamaların Tip 2 diyabetli bireyleri büyük ölçüde homojen bir grup olarak ele aldığını gözlemledik. Oysa proteinlerin fazla alınması nefropati oluşumuna neden olabilirken; karbonhidrat ve posanın düşük alınması kan şekeri regülasyonunun sağlanmasında zorluk yaratabilir. Ayrıca cinsiyet, yaş, vücut ağırlığı ve eşlik eden hastalıklar gibi klinik faktörler bireysel enerji ve protein gereksinimlerini önemli ölçüde etkileyebilmektedir.

Çalışmamızda, yapay zekâ uygulamaları tarafından oluşturulan diyet listelerinin diyabetliler açısından güvenilirliğini değerlendirmeyi amaçladık. Diyabetin dünya çapında yarım milyardan fazla insanı etkileyen kronik metabolik bir hastalık olduğunu biliyoruz. Bu hızlı artış; diyabete eşlik eden hastalıkların, diyabete bağlı ölümlerin ve sağlık harcamalarının da artmasına yol açmaktadır. Tip 2 diyabetin yaygınlaşmasında yaşlı nüfusun artması, fiziksel hareketsizlik, sedanter yaşam tarzı ve enerji yoğun, besin değeri düşük Batı tipi beslenme alışkanlıklarının etkili olduğunu söyleyebiliriz.

Tip 2 diyabet yönetiminde tıbbi beslenme tedavisi temel bir yere sahiptir. Kan şekeri kontrolünün sağlanması, kardiyometabolik risk faktörlerinin azaltılması ve yaşam kalitesinin artırılması açısından kritik rol oynar. Bu nedenle tıbbi beslenme tedavisinin, diyabet alanında uzmanlaşmış bir diyetisyen tarafından planlanması gerekir. Ancak son dönemde Tip 2 diyabetli bireylerin beslenme planlarını oluştururken yapay zekâ uygulamalarına daha fazla yöneldiğini görüyoruz.

Bilgisayar ve internet erişimi olan birçok kişi, yapay zekâ aracılığıyla kendi beslenme planını oluşturmaya çalışıyor. Ancak bu uygulamaların sunduğu diyet planlarının klinik güvenliği, nicel doğruluğu ve kılavuzlara uygunluğu konusunda önemli belirsizlikler bulunuyor. Biz de bu nedenle çalışmamızda, Amerikan Diyabet Birliği, Avrupa Diyabet Birliği, Dünya Diyabet Birliği ve ulusal kılavuzlara uygun olarak hazırlanmış, 1800 kalorilik üç günlük referans diyet planlarını; altı farklı yapay zekâ uygulamasının oluşturduğu diyet planlarıyla karşılaştırdık.

Elde ettiğimiz bulgular oldukça dikkat çekiciydi. Yapay zekâ uygulamalarının oluşturduğu tüm diyet planlarının standart referans diyetten sapmalar gösterdiğini belirledik. Bu planlarda toplam enerji, karbonhidrat ve posa miktarlarının daha düşük; protein miktarının ise daha yüksek olduğunu gördük. Örneğin bazı uygulamalar enerjiyi 200 ila 400 kalori daha düşük hesapladı, bir uygulama ise yaklaşık 200 kalori daha yüksek hesaplama yaptı. Karbonhidrat miktarlarının 75 ila 102 gram arasında eksik, posa miktarlarının da düşük olduğu tespit edildi. Buna karşılık protein değerlerinin referans diyete göre 10 ila 30 gram daha yüksek olduğu belirlendi.

Bu sapmaların klinik açıdan önemli sonuçları olabilir. Referans diyete göre fazla protein alımı nefropati riskini artırabilirken; düşük karbonhidrat ve posa alımı kan şekeri kontrolünü zorlaştırabilir. Ayrıca yapay zekâ uygulamalarının hastaların bireysel özelliklerine dayalı herhangi bir uyarlama yapmadığını da gözlemledik. Cinsiyet, yaş, vücut ağırlığı ve eşlik eden hastalıklar gibi faktörler göz önünde bulundurulmadan hazırlanan diyetlerin, kişiye özgü ihtiyaçları karşılaması mümkün değildir.

Dikkat çeken bir diğer nokta ise, standart bir yönlendirme verildiğinde yapay zekâ uygulamalarının ek bilgi talep etmemesi ve kişiselleştirilmiş diyet önerileri sunmada yetersiz kalması oldu. Bu durum, bireyselleştirilmiş beslenme tedavisinin temel prensipleriyle çelişmektedir ve diyabet yönetiminde diyetisyen rehberliğinin ne kadar önemli olduğunu bir kez daha ortaya koymaktadır.

Elbette gelişen dijital dünyada yapay zekâ uygulamalarını tamamen yok saymak mümkün değil. Bu araçların, doğru şekilde kullanıldığında, diyetisyenler için destekleyici bir rol üstlenebileceğini düşünüyorum. Ancak Tip 2 diyabet gibi kompleks bir hastalıkta beslenme tedavisinin mutlaka uzman kontrolünde ve kişiye özel olarak planlanması gerektiğini özellikle vurgulamak isterim.