Acıyı dindirme ve yaşamı uzatma çabasıyla şekillenen tıp, yüzyıllar boyunca belirsizliklerle mücadele etti. Hekimler, hastalarının ızdırabını hafifletmek için kimi zaman doğaya, kimi zaman inançlara ve geleneklere başvurdu; bazen sezgilerine, bazen de sorgulanmadan kabul edilen otoritelere dayandı.
Ancak bir tedavinin gerçekten işe yarayıp yaramadığını, bir ilacın şifa mı yoksa zehir mi olduğunu ayırt etmek her zaman kolay olmadı. İnsan zihninin bilişsel tuzakları ve biyolojinin karmaşık yapısı, bu ayrımı çoğu zaman zorlaştırdı. Tam da bu noktada, belirsizliği ölçülebilir riske, deneyimi somut kanıta dönüştüren bir disiplin olarak biyoistatistik doğdu.
Bu yolculuk, M.Ö. 5. yüzyılda tıbbı büyü ve hurafelerden arındırarak rasyonel bir zemine oturtmayı amaçlayan Hippokrates ve takipçileriyle başladı. Galen’in diseksiyonlarıyla derinleşti, İbn-i Sina’nın klinik gözlemleriyle metot kazandı, James Lind’in skorbüt üzerine yaptığı ilk klinik deneyle doğrudan insan hayatına dokundu. “Ustam böyle buyurdu” anlayışından, randomize kontrollü çalışmaların istatistiksel diliyle konuşan modern tıbba geçiş kolay olmadı. Pierre Louis’in “sayısal yöntem” vurgusu bu süreçte bir dönüm noktasıydı. Louis, o dönem yaygın kullanılan kan akıtma uygulamasının yarardan çok zarar verdiğini 77 zatürre hastasından topladığı verilerle göstererek sayıların kolektif gücünü ortaya koydu.
-
yüzyılda Dr. John Snow, Londra’daki kolera salgınında biyoistatistiği adeta bir dedektif titizliğiyle kullandı. Ölüm vakalarını harita üzerinde işledi, kirli su kullanan hanelerle temiz su kullananları karşılaştırdı ve salgının kaynağının havadan değil sudan bulaş olduğunu kanıtladı. Böylece hem epidemiyolojinin hem de mekânsal analizin temelleri atıldı. Antik Yunan’da Hippias’ın aritmetik ortalamaya yönelik çalışmaları gibi erken örneklerle başlayan sayısal düşünme, tıp alanında niteliksel gözlemden niceliksel veriye geçişi hızlandırdı ve modern tıbbın ana omurgalarından biri haline geldi.
Modern biyoistatistiğin asıl yükselişi 20. yüzyılda Sir Austin Bradford Hill ile oldu. Hill, 1948’de streptomisin çalışmasında hastaları rastgele sayılar tablosu ile tedavi gruplarına atayarak yanlılığı büyük ölçüde ortadan kaldırdı. Sigara ile akciğer kanseri arasındaki ilişkiyi açıklayan “Bradford Hill Kriterleri”, istatistiğin yalnızca korelasyon aracı değil aynı zamanda nedenselliğe giden yolda bir pusula olduğunu gösterdi. Biyoistatistiğin koruyucu gücü, belki de en çarpıcı şekilde 1960’lı yıllardaki Thalidomide faciasıyla anlaşıldı. Yetersiz istatistiksel güçle yapılan çalışmalar binlerce bebeğin anomalili doğumuna yol açarken, düzenleyici kurumların bu eksiklikleri fark ederek onayı reddetmesi, klinik araştırmalarda biyoistatistiği adeta yasal bir zorunluluk haline getirdi.
Bugün biyoistatistik, genomik veriler ve yapay zekayla birlikte kişiselleştirilmiş tıp döneminin kapılarını araladı. İlacın doz ayarlamasından, diyabetik retinopati tanısı koyan algoritmaların duyarlılık ve özgüllük değerleriyle doğrulanmasına kadar her aşamada biyoistatistik var. COVID-19 pandemisinde yürütülen geniş ölçekli klinik çalışmalar, aylar içinde deksametazonun yaşam kurtardığını göstererek kriz anlarında dahi bilimin rotasını koruyabildiğini ortaya koydu. Bugün odak noktası, büyük veriden nedensel çıkarımlar yapabilen yöntemlere yönelmiş durumda ve bu yöntemlerin güvenilirliği yine biyoistatistiksel doğrulama ile sağlanıyor.
Öte yandan biyoistatistiğin gücü, beraberinde önemli bir sorumluluğu da getiriyor. John Ioannidis’in dikkat çektiği gibi, düşük istatistiksel güç ve yayın yanlılığı nedeniyle birçok tıbbi bulgu yanlış pozitif olma riski taşıyor. Yalnızca “p<0.05” eşiğine odaklanan yaklaşımlar, klinik açıdan önemsiz farkları büyük başarı gibi sunabiliyor. Tansiyonda küçük bir düşüşün istatistiksel olarak anlamlı çıkması, o ilacın felci önlediği anlamına gelmeyebilir. Bu nedenle p-değeri dogmatizminin yerine etki büyüklüğü ve güven aralıklarına odaklanan bir anlayışın yerleşmesi kaçınılmaz görünüyor. Yetersiz örneklemle yapılan çalışmaların “kanıt yokluğu” ile “yokluğun kanıtı”nı karıştırması da ayrı bir sorun. Veriyi “anlamlı sonuç çıkana kadar zorlamak” ise bilimin temelini zedeleyen bir yanılsama yaratıyor. Karıştırıcı değişkenlerin göz ardı edildiği analizler yanlış nedenselliklere yol açabiliyor; kahve ve kalp hastalığı ilişkisinde sigara kullanımının hesaba katılmaması gibi.
Biyoistatistik, tıbbın kadim tecrübelerini modern dünyanın veri deniziyle buluşturan vazgeçilmez bir rehberdir. Belirsizliği kör karanlık olmaktan çıkarıp rasyonel güvene dönüştürür. Bu nedenle araştırmacıların şeffaf protokollerle çalışması, hekim ve biyoistatistikçiler arasında iş birliğinin daha hipotez kurulurken başlaması hayati önem taşır. Bayesyen yaklaşımlar gibi ileri yöntemler, biyolojik karmaşıklığı anlamamızda yeni ufuklar açmaktadır.
Hippokrates’in gözlem defterlerinden James Lind’in narenciye sandıklarına, Hill’in rastgele sayılar tablolarından bugünün algoritmalarına uzanan bu yolculukta biyoistatistik, modern tıbbın hem vicdanı hem aklı olmaya devam ediyor. Fırtınalı denizde gemisini yöneten hekime doğru rotayı gösteren pusula misali, biyoistatistik doğru kullanıldığında her veri noktası insanlığın hastalıklara karşı mücadelesindeki sessiz ama güçlü bir nefese dönüşüyor. Sağlık bilimlerinde biyoistatistik yalnızca matematiksel bir dil değil, belirsizlik denizinde etik ve rasyonel bir pusuladır. Araştırmalarda hakem gibi rehberlik yapar; hüküm vermez, anlamayı derinleştirir.
