Yeni bir AI aracı, doktor notları ve hasta verilerine dayanarak bir kişinin ölüm riskini, yeniden hastaneye yatma olasılığını ve bakımları için gerekli prosedürleri doğru bir şekilde tahmin etme becerisini gösterdi.
Bugün yapay zeka programları artık insanların birçok alanda yaptığını yapabiliyor.
Yapay zeka, doktorların lisans sınavlarını geçebileceğini göstererek, tıbbi görüntülemeyi okumada da yararlı olduğunu kanıtladı.
Şimdi, yeni bir AI aracı, doktorların notlarına ve hasta verilerine dayanarak bir kişinin ölüm riskini, yeniden hastaneye yatma olasılığını ve bakımları için gereken adımları doğru bir şekilde tahmin etme becerisini gösterdi.
NYU Grossman Tıp Okulu’ndaki bir ekip tarafından tasarlanan yazılım, sağlık hizmetlerinin standart bir parçası olma umuduyla şu anda New York Üniversite Hastanesi’nde kullanılıyor.
Nature dergisinde yayınlanan araştırmanın baş yazarı Eric Oermann, aynı zamanda New York Üniversitesi’nde beyin cerrahı ve bilgisayar programcısı olan Eric Oermann, tahmine dayalı modellerin tıpta yapay zekanın varlığından çok önce beri bilindiğini söylüyor.
Ancak, ihtiyaç duyulan verilerin boyutu ve bunları organize etmek için gereken süre nedeniyle pratikte neredeyse hiç kullanılmadıklarını söylüyor.
“Tıpta yaygın olarak görülen bir şey, doktorların klinikte gördüklerini ve hastalarla tartıştıklarını not almalarıdır. Temel soru şuydu: Bir veri kaynağı olarak tıbbi notlarla başlayıp daha sonra bunlar üzerinde tahmine dayalı modeller oluşturabilir miyiz?”
NYUtron adı verilen bu büyük dil modeli, Ocak 2011 ile Mayıs 2020 arasında NYU Langone hastanelerinde tedavi gören 387.000 kişinin tıbbi kayıtlarından alınan milyonlarca tıbbi notla eğitildi.
Bunlara hastalık ilerleme notları, radyoloji raporları ve taburcu edilen hasta notları dahildir. Doktorlar tarafından yazılan ve 4,1 milyar kelimelik bir külliyatla sonuçlanan tüm kayıtlar daha sonra yapay zeka dil modeline emanet edildi.
Bu çalışmanın en büyük zorluklarından biri, doktorlar tarafından seçilen kısaltmalar da dahil olmak üzere, bireyler arasında büyük farklılıklar gösteren doğal dilin yorumlanmasıydı.
Araştırmacılar, yaşananların günlüklerine bakarak, yazılım tarafından yapılan tahminlerin ne sıklıkta doğru olduğunu hesapladılar. Bu sayede program canlı ortamlarda da test edilmiştir.
Yüksek doğruluk oranı
NYUtron, hastanede ölen kişilerin %95’ini ve 30 gün içinde hastaneye geri dönecek hastaların %80’ini doğru bir şekilde tanımladı.
NYUtron ayrıca hastaların yatış sürelerinin %79’unu, hastaların sigorta kapsamında olmadığı vakaların %87’sini ve bir hastanın birincil hastalığına bağlı vakaların %89’unu doğru bir şekilde tahmin etti.
Bu yüksek doğruluk oranlarıyla NYUron, bugüne kadar kullanılan tüm yapay zeka tabanlı olmayan bilgisayar modellerini ve hekimlerin tutarlı tahminlerini geride bıraktı ve hepsinden çok daha iyi performans gösterdi.
En iyi doktoru yenemezdi.
Sadece hastanedeki en yaşlı ve en ünlü doktorun AI’yı geçtiği açıklandı.
Oermann, yapay zekanın asla doktor-hasta ilişkisinin yerini almayacağını söylese de bu tür programların yakında tüm hastanelerde kullanılacağından emin.
