Bilim insanları 1000’den fazla hastalığı yıllar öncesinden tahmin eden yapay zeka geliştirdi

Nature Dergisinde Yayımlanan Çalışmaya Göre Yapay Zekânın Yeni Başarısı

Delphi-2M Adı Verilen Yapay Zekâ UK Biobank Veri Tabanında Eğitildi

Nature dergisinde yayımlanan bir çalışmaya göre, Alman Kanser Araştırma Merkezi’nden Moritz Gerstung liderliğindeki bir ekip, Delphi-2M adını verdikleri yapay zekânın, İngiltere’nin devasa biyomedikal veri havuzu UK Biobank’ta eğitildiğini açıkladı. Bu yapay zekâ modeli, dil tabanlı görevlerde kullanılan ve ChatGPT’nin temelini oluşturan “transformer” mimarisi ile çalışıyor.

Tıbbi Teşhislerde Yüksek Doğrulukla Risk Tahmini Yapıyor

Delphi-2M, özellikle kalp krizi gibi ciddi hastalıklarda bireylerin risk seviyelerini belirlemede yaş ve klasik faktörlerin ötesine geçebiliyor. Model, hangi kombinasyonlarda ve hangi sıralamayla teşhislerin ortaya çıktığını öğrenerek, tıbbi teşhis dizilerini anlamaya odaklanıyor.

Klinik Kullanım İçin Henüz Erken Aşamada

Öte yandan, araştırmacılar yapay zekânın klinik kullanım için henüz erken olduğunu belirtiyor. Bilim insanları, Delphi-2M’nin test edildiği Danimarka’nın iki milyon kişilik kamu sağlık verisine dayanarak yapılan doğrulama testlerine rağmen, veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık durumu gibi faktörler açısından yanıltıcı olabileceği konusunda uyarıda bulunuyor.

Gelecekte Sağlık Hizmetlerini Dönüştürebilir

Yine de uzmanlar, bu tür yapay zekâ modellerinin gelecekte hastaların daha yakından takip edilmesine, önleyici tedbirlerin daha erken alınmasına ve sağlık sistemlerinde kaynakların daha etkin kullanılmasına olanak tanıyabileceğine inanıyor. Prof. Gustavo Sudre liderliğindeki King’s College London ekibi, Delphi-2M’nin aynı anda 1000’den fazla hastalığın uzun vadeli riskini tahmin edebilme yeteneğini, tıpta önemli bir adım olarak değerlendiriyor.

Sonuç olarak, tıpta “yorumlanabilir yapay zekâ” modellerinin geliştirilmesinin, hem doktorlar hem de hastalar için büyük bir önem taşıdığı vurgulanıyor. Bu sayede, sağlık alanında yapay zekânın sunduğu öngörülerin nasıl oluşturulduğunun anlaşılması ve etik sorumlulukların sağlanması amaçlanıyor.