Bilim adamları Çarşamba günü yaptığı açıklamada, ChatGPT gibi tüketici sohbet robotlarının arkasındaki aynı teknolojiyi temel alarak tıbbi teşhisleri yıllar önceden tahmin edebilen bir AI modeli oluşturduklarını söyledi.
İngiliz, Danimarkalı, Alman ve İsviçreli kurumlardan gelen ekip, Nature dergisinde yayınlanan bir makalede, bir hastanın vaka geçmişine dayanarak, Delphi-2M yapay zekasının “1.000’den fazla hastalığın oranlarını tahmin ettiğini” yazdı.
Araştırmacılar modeli, yaklaşık yarım milyon katılımcıyla ilgili ayrıntıları içeren büyük ölçekli bir biyomedikal araştırma veritabanı olan İngiltere’nin Birleşik Krallık Biyobank’ından elde edilen veriler üzerinde eğitti.
Sözde “transformatör” mimarisine dayanan sinir ağları – “ChatGPT” deki “T” – en ünlüsü, chatbot ve birçok taklitçisi ve rakibinde olduğu gibi dil tabanlı görevleri yerine getirir.
Ancak Alman Kanser Araştırma Merkezi AI uzmanı Moritz Gerstung gazetecilere verdiği demeçte, bir dizi tıbbi teşhisi anlamak “dilbilgisini bir metinde öğrenmek gibi bir şey” dedi.
Delphi-2M, “sağlık hizmeti verilerindeki kalıpları, önceki teşhisleri, hangi kombinasyonlarda ve hangi sırayla meydana geldiklerini öğrenir” dedi ve “çok anlamlı ve sağlıkla ilgili tahminler” sağladı.
Gerstung, yapay zekanın kalp krizi geçirme riski yaşlarına ve diğer faktörlerin öngördüğünden çok daha yüksek veya daha düşük olan kişileri seçebileceğini öne süren grafikler sundu.
Ekip, Delphi-2M’NİN performansını Danimarka’nın halk sağlığı veritabanındaki yaklaşık iki milyon kişiden gelen verilere karşı test ederek doğruladı.
Ancak Gerstung ve diğer ekip üyeleri, Delphi-2M aracının daha fazla teste ihtiyacı olduğunu ve henüz klinik kullanıma hazır olmadığını vurguladı.
İngiltere’nin Mühendislik ve Teknoloji Enstitüsü’nden bir araştırmacı olan sağlık teknolojisi araştırmacısı Peter Bannister, “Yazarlar hem (ingiliz hem de Danimarkalı) veri kümelerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları açısından önyargılı olduğunu kabul ettikleri için bu, iyileştirilmiş sağlık hizmetlerinden hala uzun bir yol” dedi.
Ancak Gerstung, Delphi-2M gibi gelecekteki sistemlerde “etkili bir şekilde önleyici bir ilaç türü için izlemeye ve muhtemelen daha önceki klinik müdahalelere rehberlik etmeye” yardımcı olabileceğini söyledi.
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı ortak yazarı Tom Fitzgerald, daha büyük ölçekte, bu tür araçların “gerilmiş bir sağlık sistemi genelinde kaynakların optimize edilmesine” yardımcı olabileceğini söyledi.
Birçok ülkedeki doktorlar, İngiliz aile hekimlerinin kalp krizi veya felç tehlikesini değerlendirmek için kullandıkları QRİSK3 programı gibi hastalık riskini tahmin etmek için zaten bilgisayar araçlarını kullanıyor.
Ortak yazar Ewan Birney, Delphi-2m’nin aksine, “tüm hastalıkları bir kerede ve uzun bir süre boyunca yapabilir” dedi.
Tıbbi yapay zeka konusunda uzmanlaşmış bir King’s College London profesörü olan Gustavo Sudre, araştırmanın “ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve – en önemlisi – etik açıdan sorumlu öngörücü modellemeye yönelik önemli bir adım gibi göründüğünü” belirtti.
“Yorumlanabilir” veya “açıklanabilir” yapay zeka, alandaki en önemli araştırma hedeflerinden biridir, çünkü birçok büyük yapay zeka modelinin tam iç işleyişi şu anda yaratıcıları için bile gizemli kalmaktadır.
