Chatbot, bir dizi tıbbi durumu doğru bir şekilde teşhis etmek için test sonuçlarının PDF’leri gibi sağlık hizmetleri görüntülerini analiz edebilir.

Google’ın tıbbi sohbet robotunun yükseltilmiş bir sürümü, döküntüleri teşhis etmek için akıllı telefon fotoğraflarını kullanabilir ve bir dizi başka tıbbi görüntü türünü değerlendirebilir – bu da botun rahatsızlıkların nedenini belirleme yeteneğini geliştirir.

Yapay zeka (AI) sisteminin önceki bir versiyonu, teşhis doğruluğu ve başucu davranışında doktorlardan daha iyi performans gösterdi. Yükseltme ayrıca elektrokardiyogramlar ve laboratuvar sonuçlarının PDF’leri gibi görüntüleri yorumlamada insan doktorlardan daha iyi performans gösterdi.

Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) olarak adlandırılan ve hala tamamen deneysel olan sistemin en son sürümü, 6 Mayıs’ta arXiv ön baskı sunucusunda yayınlanan bir makalede1 açıklanmıştır. Henüz hakemli değerlendirmeye yapılmadı. Araştırmaya dahil olmayan Kaliforniya’daki Stanford Üniversitesi Dijital Sağlık Merkezi direktörü Eleni Linos, görüntüleri ve klinik bilgileri entegre eden sistemlerin geliştirilmesi “bizi bir klinisyenin gerçekte nasıl düşündüğünü yansıtan bir yapay zeka asistanına yaklaştırıyor” diyor.

Sağlık hizmeti simülasyonu
AMIE’nin yeni yeteneklerini test etmek için, hastaları oynayan 25 aktör, sohbet robotu ve bir insan birinci basamak doktoru ile sanal olarak konsültasyon yaptı. Aktörler, bir dizi semptom ve tıbbi geçmişi içeren 105 tıbbi senaryoyu simüle ettiler. Ayrıca ilgili tıbbi görüntüler de sundular.

Her konsültasyondan sonra, hem AMIE hem de insan doktor bir tanı ve bir tedavi planı önerdi. Dermatoloji, kardiyoloji ve iç hastalıkları alanında 18 uzmandan oluşan bir ekip, sohbet robotunun ve insan doktorların performanslarını ziyaretlerin transkriptlerini ve ziyaret sonrası raporları analiz ederek değerlendirdi.

Genel olarak, AMIE’nin tanılarında insan doktorlardan daha fazla doğruluk elde ettiğini buldular. Ayrıca, doğruluğu düşük kaliteli görüntüler gibi sorunlardan daha az etkilendi.

Bir yapay zeka doktoru için tıp fakültesi
Sohbet robotunun güncellenmiş sürümü, Google’ın görüntüleri işleyebilen büyük dil modeli (LLM) Gemini 2.0 Flash’a dayanmaktadır. Araştırmacılar, LLM’nin teşhis konuşmaları ve klinik akıl yürütme yeteneğini geliştirmek için bir algoritma ekleyerek bunu tıbbi amaçlar için uyarladılar.

Ortaya çıkan sistemin Gemini 2.0’ın değişmemiş sürümünden gerçekten daha üstün olduğunu doğrulamak için araştırmacılar, modele bir hasta, bir doktor ve diğer ikisi arasındaki konuşmaları değerlendiren üçüncü bir tarafın rollerini oynadığı hasta-doktor diyaloglarını simüle etmesini emrettiler. Londra’daki Google DeepMind’de bilim adamı ve çalışmanın ortak yazarı Ryutaro Tanno, “Bu şekilde, tanısal bir konuşma yürütürken doğru, arzu edilen davranışlarla aşılayabilirsiniz” diyor.

Tanno, yöntemin, modeli özel veritabanlarıyla yeniden eğitmeyi içeren çalışmanın önceki sürümlerinden bir sapma olduğunu söylüyor -daha hantal bir süreç. “Bu çok daha ucuz ve potansiyel olarak [daha] erişilebilir.”

Linos, aktörleri içeren senaryoların da insan doktorları değerlendirmek için kullanıldığını söylüyor. Bununla birlikte, simüle edilmiş etkileşimlerin gerçek dünyadaki bakımın karmaşıklığını yakalayamayacağını belirtiyor. “Hekimler, simüle edilmiş bir senaryoda çoğaltılması zor olan deneyim, sezgi ve bir hastayı fiziksel olarak inceleme yeteneği getiriyor.”

İsrail’deki Tel Aviv Üniversitesi’nde dijital sağlık uzmanı Dan Zeltzer, sonuçların “umut verici olduğunu, ancak nasıl yardımcı olacağı konusunda kesinlikle çok fazla belirsizlik olduğunu” söylüyor. Ayrıca, makalenin geliştiriciler tarafından kullanılan kodları ve istemleri detaylandırmadığını, yani diğer araştırmacıların sistemi yeniden üretemeyeceğini veya üzerine inşa edemeyeceğini belirtiyor.

New York’taki Mount Sinai’deki Icahn Tıp Fakültesi’nde yapay zeka bilimcisi olan Xueyan Mei, bu tür modelleri gerçek dünyada konuşlandırmanın zor olacağını söylüyor. “Bununla birlikte, tanı için büyük dil modellerinin gelecekte gidilecek yol olacağını düşünüyoruz” diye ekliyor.

Kaynak ve devamına Buradan ulaşabilirsiniz.