Yeni bir yapay zeka aracı, doktorların notları ve hastaların verileri üzerinden kişinin ölüm riskini, hastaneye yeniden yatış olasılığını ve bakımları için gerekli prosedürleri doğru bir şekilde tahmin etme becerisi gösterdi.
Günümüzde yapay zeka programları artık birçok alanda insanların yaptıklarını yapabiliyor.
Doktorların lisans sınavlarını geçebileceğini gösteren yapay zeka, tıbbi görüntülemeleri okumada da yararlı olduklarını kanıtladı.
Şimdi de yeni bir yapay zeka aracı, doktorların notları ve hastaların verileri üzerinden kişinin ölüm riskini, hastaneye yeniden yatış olasılığını ve bakımları için gerekli prosedürleri doğru bir şekilde tahmin etme becerisi gösterdi.
NYU Grossman Tıp Okulu'ndaki bir ekip tarafından tasarlanan yazılım, sağlık hizmetlerinin standart bir parçası haline gelmesi umuduyla şu anda üniversitenin New York'taki hastanede kullanılıyor.
Nature dergisinde yayınlanan çalışmanın baş yazarı, aynı zamanda NYU beyin cerrahı ve bilgisayar yazılımcısı olan Eric Oermann, yapay zeka var olmadan önce de tahmine dayalı modellerin tıpta uzun süredir bilindiğini söylüyor.
Ancak ihtiyaç duyulan verilerin büyüklüğü ve düzenlenmeleri için gereken zaman gibi nedenlerle pratikte neredeyse hiç kullanılmadıklarını belirtiyor ve ekliyor:
"Tıpta yaygın olan şey, doktorların klinikte gördüklerini, hastalarla tartıştıklarını not almalarıdır. Temel soru şuydu: veri kaynağımız olarak tıbbi notlarla başlayabilir ve ardından bunun üzerine tahmine dayalı modeller oluşturabilir miyiz?"
NYUtron adlı bu büyük dil modeli, Ocak 2011 ile Mayıs 2020 arasında NYU Langone hastanelerinde bakım gören 387 bin kişinin sağlık kayıtlarından alınan milyonlarca klinik not ile eğitildi.
Bunlar arasında hastalıkların ilerleme notları, radyoloji raporları ve taburcu olan hastalara ilişkin notlar vardı. Doktorlar tarafından yazılan ve 4,1 milyar kelimelik bir külliyatla sonuçlanan tüm kayıtlar bu şekilde yapay zeka dil modeline verildi.
Bu çalışmanın en önemli zorluklarından biri, hekimlerin seçtikleri kısaltmalar da dahil olmak üzere bireyler arasında büyük farklılıklar gösteren doğal dilin yorumlaması oldu.
Araştırmacılar, yaşananların kayıtlarına bakarak, yazılım tarafından yapılan tahminlerin ne sıklıkta doğru çıktığını hesapladılar. Bu şekilde program canlı ortamlarda da test edildi.
Yüksek doğruluk oranı
NYUtron hastanede ölen insanların yüzde 95'ini ve 30 gün içinde yeniden hastaneye dönecek olan hastaların yüzde 80'i doğru şekilde bildi.
NYUtron ayrıca hastaların yatış sürelerinin yüzde 79'unu, hastaların sigorta kapsamına alınmadığı vakaların yüzde 87'sini ve bir hastanın birincil hastalığına bağlı olarak gelişen vakaların yüzde 89'unu doğru bir şekilde tahmin etti.
Bu yüksek doğruluk oranlarıyla NYUron, bugüne kadar kullanılmış olan ve yapay zeka olmayan bilgisayar modellerinin yanı sıra bizzat doktorların tutarlı tahminlerini de geride bıraktı ve hepsinden çok daha başarılı oldu.
Sadece en iyi doktoru geçemedi
Hastanede sadece en kıdemli ve ünlü doktorun yapay zekadan daha iyi bir performans gösterdiği açıklandı.
Oermann, yapay zekanın asla doktor-hasta ilişkisinin yerini alamayacağını söylese de yakında bu tür programların tüm hastanelerde kullanılmaya başlanmasına kesin gözüyle bakılıyor.