Geleceğin sağlık sistemini baştan yazabilecek çığır açan bir gelişme yaşandı.
Avrupa'dan bir grup araştırmacı, bir bireyin sağlık geçmişini analiz ederek binden fazla hastalığın riskini yıllar öncesinden yüksek doğrulukla öngörebilen yeni nesil bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Delphi-2M adı verilen bu model, özellikle erken teşhis ve önleyici sağlık alanlarında devrim niteliğinde bir potansiyel barındırıyor.
DELPHİ-2M, BÜYÜK VERİ TABANLARI İLE EĞİTİLDİ
Gazete Oksijen'de yer alan habere göre, Delphi-2M adlı yapay zeka sistemi, büyük dil tabanlı görevlerde kullanılan ve ChatGPT'nin de temelini oluşturan güçlü 'transformer' mimarisi ile çalışacak şekilde tasarlandı.
Modelin eğitim sürecinde, İngiltere'deki yarım milyon katılımcıya ait biyomedikal ve genetik verileri barındıran UK Biobank veri tabanı kullanıldı.
Alman Kanser Araştırma Merkezi'nden Moritz Gerstung, tıbbi teşhis dizilerini anlamlandırmanın, metinlerdeki dil bilgisi kurallarını öğrenmeye benzediğini vurgulayarak, "Delphi-2M, teşhislerin hangi kombinasyonlarla ve hangi sırayla ortaya çıktığını öğrenme yeteneğine sahip" açıklamasını yaptı.
Yapay zeka 5 yıl içinde bu meslekleri tarihe gömecek! Listeyi hemen kontrol et
RİSK TAHMİNİNDE KLASİK FAKTÖRLERİN ÖTESİNE GEÇİLİYOR
Araştırmacılar, geliştirilen yapay zekayı sadece İngiliz verileriyle sınırlı bırakmayıp, iki milyon kişilik kamu sağlık verisine sahip Danimarka ulusal kayıt sistemi üzerinde de test ederek doğrulama yaptı.
Bu testler sonucunda modelin, bireylerin kalp krizi gibi önemli hastalıklardaki risk seviyesini; sadece yaş, cinsiyet veya obezite gibi klasik risk faktörlerinin ötesine geçerek yüksek bir doğrulukla belirleyebildiği görüldü.
Mevcut tıbbi yazılımlar genellikle kalp krizi veya felç gibi tek bir hastalık için risk analizi yapabilirken, Delphi-2M aynı anda 1000'den fazla hastalığın uzun vadeli riskini etkin bir şekilde tahmin edebildiğini kanıtladı.
KLİNİK KULLANIM İÇİN ETİK ENDİŞELER VE YANLILIK UYARISI
Geliştirilen sistem umut verici sonuçlar sergilemesine rağmen, bilim insanları modelin henüz klinik kullanıma hazır olmadığını belirtiyor.
İngiliz araştırmacı Peter Bannister, eğitimde kullanılan geniş veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları bakımından yanlı (biased) olabileceği uyarısında bulundu.
Bu yanlılık ihtimali, yapay zekanın farklı popülasyonlarda eşit ve adil sonuçlar üretmesi konusunda etik ve bilimsel çalışmaların devam etmesini gerektiriyor.
Modelin gelecekteki klinik uygulamaları için bu tür yanlılıkların giderilmesi kritik önem taşıyor.
Bilim kurgu gerçek oldu: Hologram polisler suç oranını yüzde 22 düşürdü!
YAPAY ZEKA SAĞLIK SİSTEMLERİNİ NASIL DÖNÜŞTÜRECEK?
Uzmanlar, Delphi-2M benzeri sistemlerin gelecekte küresel sağlık hizmetlerini kökten dönüştürme potansiyeli taşıdığını ifade ediyor.
Bu tür yapay zeka erken teşhis sistemleri sayesinde:
* Hastalar çok daha yakından ve kişiselleştirilmiş şekilde izlenebilecek.
* Önleyici tedbirler, hastalık belirtileri ortaya çıkmadan yıllar önce alınabilecek.
* Sağlık sistemlerindeki kaynak kullanımı, riskli popülasyonlara odaklanarak optimize edilebilecek.
* Tüm hastalıklar için kapsamlı bir tarama tek seferde ve hızlıca yapılabilecek.
