Bilim insanları, tüketici sohbet robotları ChatGPT gibi teknolojilerden güç alan bir yapay zeka (YZ) modeli geliştirdiklarını duyurdu. Bu yeni YZ, hastalık teşhislerini yıllar öncesinden tahmin etme yeteneğine sahip.
İngiliz, Danimarkalı, Alman ve İsviçreli araştırma kurumlarından oluşan bir ekip tarafından Nature dergisinde yayınlanan makaleye göre, Delphi-2M adı verilen YZ modeli, bir hastanın geçmiş tıbbi kayıtlarını kullanarak 1.000'den fazla hastalığın gelecekteki riskini tahmin edebiliyor.
Araştırmacılar, modeli yaklaşık yarım milyon katılımcının detaylarını içeren devasa bir biyomedikal araştırma veritabanı olan İngiltere'nin UK Biobank'ından alınan verilerle eğittiler.
ChatGPT'deki "T" harfinin temsil ettiği "transformer" mimarisine dayanan sinir ağları, genellikle sohbet robotlarında olduğu gibi dil tabanlı görevlerde ustalaşır. Ancak, tıbbi teşhis dizilerini anlamanın "bir metindeki dilbilgisini öğrenmeye benzediğini" belirten Alman Kanser Araştırma Merkezi YZ uzmanı Moritz Gerstung, bu modelin sağlık verilerindeki örüntüleri, teşhislerden önceki durumları, bu örüntülerin hangi kombinasyonlarda ve hangi ardışık düzende ortaya çıktığını öğrendiğini söyledi. Bu sayede "çok anlamlı ve sağlık açısından önemli tahminler" yapabildiğini ekledi.
Gerstung'un sunduğu grafikler, YZ'nin, kişinin yaşı ve diğer faktörlerin öngördüğünden çok daha yüksek veya düşük kalp krizi riski taşıyan kişileri belirleyebildiğini gösteriyor.
Ekip, Delphi-2M'nin performansını, Danimarka'nın kamu sağlığı veritabanındaki yaklaşık iki milyon kişinin verileriyle test ederek doğruladı.
Ancak Gerstung ve ekibi, Delphi-2M aracının daha fazla teste ihtiyacı olduğunu ve henüz klinik kullanıma hazır olmadığını vurguladı. Bir sağlık teknolojisi araştırmacısı, bu tür veri kümelerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları açısından önyargılı olabileceğine dikkat çekerek, bunun iyileştirilmiş sağlık hizmetlerinden henüz uzak olduğunu belirtti.
Yine de Gerstung, gelecekteki sistemlerin, önleyici tıbbın bir parçası olarak izleme ve erken klinik müdahaleleri yönlendirmeye yardımcı olabileceğini söyledi. Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı'ndan Tom Fitzgerald ise, bu tür araçların gergin sağlık sistemlerinde kaynak optimizasyonuna yardımcı olabileceğini ifade etti.
Mevcut durumda birçok ülkedeki doktorlar, kalp krizi veya felç riski gibi hastalıkları tahmin etmek için bilgisayar araçları kullanıyor. Ancak Delphi-2M'nin, tüm hastalıkları aynı anda ve uzun bir zaman dilimi için tahmin edebileceği belirtiliyor.
King's College London'dan tıp YZ uzmanı profesör Gustavo Sudre, bu araştırmanın "ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve en önemlisi etik olarak sorumlu öngörücü modelleme yönünde önemli bir adım" olduğunu yorumladı. YZ modellerinin iç işleyişinin, hatta yaratıcıları için bile hala gizemli olması nedeniyle "yorumlanabilir" veya "açıklanabilir" YZ, alanın en önemli araştırma hedeflerinden biri olarak öne çıkıyor.
