Avrupa’da yürütülen bir araştırmada, bireylerin sağlık geçmişini inceleyerek binlerce hastalığın riskini yıllar öncesinden tahmin edebilen yeni bir yapay zekâ modeli geliştirildi. Nature dergisinde yayımlanan bulgulara göre Delphi-2M adı verilen bu model, İngiltere’nin yarım milyon kişiye ait biyomedikal verilerini içeren UK Biobank veri tabanıyla eğitildi. Sistem, ChatGPT gibi dil tabanlı uygulamalarda kullanılan “transformer” mimarisi üzerine kuruldu.
Alman Kanser Araştırma Merkezi’nden Moritz Gerstung, “Tıbbi teşhis dizilerini çözümlemek, metinlerdeki dil kurallarını öğrenmeye benziyor. Delphi-2M, teşhislerin hangi sırayla ve hangi kombinasyonlarla ortaya çıktığını öğreniyor” ifadelerini kullandı.
YÜKSEK DOĞRULUKLA RİSK TAHMİNİ
Yapay zekâ modeli, özellikle kalp krizi gibi rahatsızlıklarda bireylerin risk seviyesini yaş ve klasik faktörlerin ötesine geçerek belirleyebildi. Çalışma ayrıca Danimarka’daki iki milyon kişilik kamu sağlık verisi üzerinde test edilerek doğrulandı.
KLİNİK KULLANIM İÇİN ERKEN
Uzmanlar, elde edilen sonuçların umut verici olmasına rağmen sistemin henüz klinik uygulamalara hazır olmadığını vurguluyor. İngiliz araştırmacı Peter Bannister, kullanılan veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları bakımından yanlı olabileceğine dikkat çekti.
Buna rağmen, Delphi-2M gibi yapay zekâ modellerinin sağlık alanında önemli bir dönüşüm yaratabileceği belirtiliyor. Bu tür teknolojiler sayesinde:
Hastaların daha yakın takibi mümkün olacak,
Önleyici tedbirler erkenden uygulanabilecek,
Sağlık sistemlerinde kaynak kullanımı daha verimli hale gelebilecek.
TÜM HASTALIKLARI TEK SEFERDE TARAMA
Bugüne kadar kullanılan yazılımlar genellikle tek bir hastalığın risk analizine odaklanıyordu. Ancak Delphi-2M, aynı anda 1000’den fazla hastalığın uzun vadeli riskini değerlendirebiliyor.
King’s College London’dan Prof. Gustavo Sudre, çalışmayı “ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve etik açıdan sorumlu bir tahmin modeli geliştirme yolunda önemli bir adım” olarak tanımladı. Bilim insanları ise gelecekte tıpta “yorumlanabilir yapay zekâ”nın en kritik hedef olmaya devam edeceğini belirtiyor. Böylece hem doktorlar hem de hastalar, yapay zekânın sunduğu tahminlerin nasıl ortaya çıktığını daha iyi anlayabilecek.
Kaynak: Sciencealert
