Karmaşık tıbbi vakaların simülasyon analizlerinde yüzde 83 teşhis isabetine ulaşan MAI-DxO platformu, genel pratisyen hekimlerin yüzde 36 seviyesindeki başarı oranını belirgin biçimde aştı.
Science dergisinde yayımlanan araştırma, birden fazla yapay zeka aracısını koordine eden orkestrasyon modelinin klinik karar alma süreçlerindeki potansiyelini ortaya koydu.
Hastaya sorular yönelten, laboratuvar tetkikleri talep eden ve klinik bulguları analiz eden sistem, farklı algoritmaları tek bir operasyon çatısı altında topladı.
FARKLI YAPAY ZEKA MODELLERİ TEK ÇATIDA BİRLEŞTİ
Sistem; OpenAI, Google, Anthropic, Meta ve DeepSeek tarafından geliştirilen gelişmiş yapay zeka modellerini aynı görev havuzunda koordine etti.
Klinik değerlendirme basamaklarında hasta ile doğrudan soru-cevap yürüten MAI-DxO, gerekli tetkikleri belirledi ve nihai tanı üzerinde çapraz denetim gerçekleştirdi.
Platformun test süreçlerinde en yüksek verimlilik OpenAI imzalı GPT-5 ve GPT-5.5 modelleri üzerinden sağlandı.
Modellerin performans ve maliyet göstergeleri şu verilerle kayıtlara geçti:
— Yalın GPT-5 modeli: Karmaşık dosyalarda yüzde 78,9 isabet sağlarken vaka başına maliyet 8 bin 400 dolar düzeyinde gerçekleşti.
— MAI-DxO orkestrasyonu: Tanı doğruluğunu yaklaşık 4 puan yukarı taşırken harcama tutarını vaka başına 3 bin dolar düşürdü.
— Gelişmiş GPT-5.5 entegrasyonu: Tekil kullanımda yüzde 72 olan teşhis isabetini koordinasyon desteğiyle yüzde 87 seviyesine çıkardı.
Bilim dünyasında tarihi an: OpenAI modelleri, asırlık bilimsel problemleri çözdü
UZMAN DOKTORLAR VE ACİL SERVİS TEST DIŞI KALDI
Microsoft AI İcra Kurulu Başkanı Mustafa Suleyman, elde edilen verileri tıbbi süper zeka hedefine giden yolda kritik bir basamak olarak niteledi.
Araştırma tasarımı genel pratisyenler ve genel dahiliye uzmanlarıyla sınırlı tutulurken, alanında uzman hekimler ve doktor heyetleri inceleme kapsamına alınmadı.
Sistem karmaşık klinik tablolarda dikkat çeken bir sıçrama yaratsa da acil servis vakalarında herhangi bir belirgin iyileşme ortaya koymadı.
Süreç, hızlı triyaj ve acil müdahale gerektiren tablolarda algoritmanın ek bir avantaj sunmadığını gösterdi.
GERÇEK HASTANELERDE KLİNİK DENEYİMLER BAŞLAYACAK
Teknoloji devi, simülasyon ortamının ardından sistemi gerçek klinik işleyişte sınamak üzere sahaya iniyor.
Platform ilk etapta Boston sınırları içinde hizmet veren Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi bünyesinde doğrudan hastane ortamında denenecek.
Sağlık alanına odaklanan bir diğer temel yapay zeka modeli ise Mayo Clinic ortaklığıyla geliştirme aşamasında bulunuyor.
Hazırlıkları süren bu yeni modelin 2027 yılında tıp dünyasının kullanımına sunulması hedefleniyor.
Şirket, geliştirdiği dijital zeka çözümleriyle hekimlerin klinik kararlarını desteklemeyi ve sağlık hizmetlerinin genel kalitesini artırmayı amaçlıyor.
Tıp dünyasında tarihi gün: İlk kez yapay zeka destekli beyin ameliyatı yapıldı
