Avrupa'daki bilim insanları, tıbbi tarihin seyrini değiştirebilecek bir gelişmeye imza attı. Nature dergisinde yayımlanan çığır açıcı araştırmada, Delphi-2M adlı yeni bir yapay zekâ modeli tanıtıldı. Bu model, İngiltere'nin UK Biobank veri tabanındaki yarım milyon kişinin biyomedikal verileriyle eğitildi ve ChatGPT'nin de temelini oluşturan "transformer" mimarisi kullanıyor. Model, kanser gibi çeşitli hastalıkların yanı sıra kalp krizi gibi yaygın rahatsızlıkların riskini, yaş ve klasik risk faktörlerinin ötesinde yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor. Bu, yapay zeka'nın sağlık alanında devrim niteliğinde bir potansiyeli olduğunu gösteriyor. Araştırmacılar, modeli Danimarka'nın iki milyon kişilik kamu sağlık verileri üzerinde de test ederek bulguların doğruluğunu kanıtladılar. Ancak, sistemin klinik kullanıma hazır olmadığı, kullanılan veri setlerinin olası yanlılıkları nedeniyle vurgulanıyor.

Delphi-2M: Çalışma Prensibi

Alman Kanser Araştırma Merkezi'nden Moritz Gerstung, Delphi-2M'nin çalışma prensibini "Tıbbi teşhis dizilerini anlamak, metinlerdeki dil bilgisi kurallarını öğrenmeye benziyor. Delphi-2M, teşhislerin hangi kombinasyonlarla ve hangi sırayla ortaya çıktığını öğreniyor" şeklinde açıklıyor. Model, hastalıkların uzun vadeli riskini aynı anda değerlendirerek mevcut sistemlerden ayrışıyor. Mevcut yazılımlar genellikle kalp krizi veya felç gibi tek bir hastalığa odaklanırken, Delphi-2M 1000'den fazla hastalığı tek seferde tarayabiliyor. Bu kapsamlı yaklaşım, yapay zeka destekli kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarına kapı aralıyor. Araştırmacılar, modelin yorumlanabilir olması ve etik hususlara dikkat edilerek geliştirilmesi noktasında önemli adımlar attıklarını belirtiyorlar.

Yüksek Doğruluk ve Gelecek Potansiyeli

Yapay zeka modeli, özellikle kalp krizi gibi hastalıklarda bireylerin risk seviyesini yaş ve klasik faktörlerin ötesinde belirleyebilme başarısı gösterdi. Bu durum, erken teşhis ve önleyici tedavilerin geliştirilmesi için önemli bir adım teşkil ediyor. Delphi-2M gibi yapay zeka sistemlerinin gelecekte sağlık hizmetlerini dönüştürebileceği, hastaların daha yakından izlenebileceği, önleyici tedbirlerin daha erken alınabileceği ve sağlık sistemlerinde kaynak kullanımının optimize edilebileceği düşünülüyor. Bu gelişmeler, daha sağlıklı bir gelecek için umut vadediyor. Bununla birlikte, veri setlerinin çeşitliliği ve olası yanlılıkların ele alınması, yapay zeka sistemlerinin güvenilirliği ve etkinliği için kritik önem taşıyor.

Yorumlanabilir Yapay Zeka Önemi

King's College London'dan Prof. Gustavo Sudre, çalışmayı "ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve en önemlisi etik açıdan sorumlu bir tahmin modeli geliştirme yolunda önemli bir adım" olarak değerlendirdi. Yapay zeka alanında, "yorumlanabilir yapay zeka"nın önemi giderek artıyor. Bu, hem doktorların hem de hastaların yapay zeka'nın verdiği öngörülerin nasıl ortaya çıktığını anlamalarını sağlayarak güvenilirliği ve kabul edilebilirliği artırıyor. Araştırmanın sonuçları, yapay zeka teknolojisinin tıpta dönüştürücü bir etkiye sahip olma potansiyelini vurguluyor. Ancak, etik ve veri güvenilirliği konuları, bu teknolojinin sorumlu bir şekilde uygulanması için sürekli olarak göz önünde bulundurulmalı.