Yapay Zekâ Tanıda Doktorlara Yardımcı Olabilir
Yeni bir araştırma, yapay zekâ modellerinin özellikle gözden kaçabilecek hastalıkları olası tanılar arasına eklemede doktorlardan daha başarılı olabileceğini gösteriyor. Ancak uzmanlar, modellerin belirsiz ve birden fazla tanının mümkün olduğu durumlarda hâlâ aceleci sonuçlara varabildiği konusunda uyarıyor.
Yapay zekâ, tıbbın en zor vakalarında doğru tanıyı seçmekten önce gelen “bu ihtimali akla getirme” aşamasında doktorlara yardımcı olabilir. Harvard Üniversitesi’nden Arjun Manrai ve çalışma arkadaşlarının yürüttüğü araştırma, OpenAI’nin o1-preview adlı muhakeme modelinin çeşitli klinik vakalarda doğru tanıyı olası yanıtları arasına doktorlardan daha sık eklediğini ortaya koydu.
30 Nisan’da Science dergisinde yayımlanan çalışmada araştırmacılar, tıp eğitiminde kullanılan klasik vaka örneklerinin yanı sıra Boston’da acil servise başvuran 76 hastanın gerçek tıbbi kayıtlarını da inceledi. Model, klinik muhakeme testlerinde doğru tanıyı ya da ona oldukça yakın bir seçeneği doktorlara kıyasla daha yüksek oranda belirledi.
Yapay zekâ tanıda ne kadar başarılı?
Araştırmanın sonuçlarına göre o1-preview, yanıtlarının yaklaşık yüzde 80’inde doğru tanıyı içerdi. Model, büyük dil modellerine dayalı diğer sistemlerin, özel tanı yazılımlarının ve çalışmada karşılaştırılan insan klinisyenlerin önüne geçti. Bununla birlikte, tüm sistemler aynı vaka kümesi üzerinde değerlendirilmedi; bazı veriler daha önce yapılmış araştırmalardan alındı.
Çalışmanın ortak yazarlarından Adam Rodman, bağışıklık sistemi baskılanmış ve yakın zamanda organ nakli geçirmiş bir hastayı örnek gösterdi. Başlangıçta sıradan solunum yolu belirtileri taşıyan hastada daha sonra ameliyat gerektiren, tehlikeli bir nekrotizan enfeksiyon tespit edildi. Rodman’a göre model, bu olasılıktan insan doktordan 12 ila 24 saat önce şüphelenmiş olabilir.
Ancak bulgular, yapay zekânın doktorların yerini alabileceği anlamına gelmiyor. American College of Emergency Physicians, gerçek acil servis senaryosunda modelin karşılaştırıldığı iki doktorun iç hastalıkları uzmanı olduğunu ve acil tıp doktorlarının özel eğitimleri nedeniyle daha başarılı olabileceğini belirtti. Harvard Medical School araştırmacısı Arya Rao da modelin “muhakeme” sürecinin, doktorların tıp eğitiminde öğrendiği klinik muhakemeyle aynı olmadığını vurguladı.
Rao ve ekibinin 21 yapay zekâ modelini değerlendirdiği ayrı bir çalışmada, muhakeme modelleri genel olarak daha yüksek puan aldı. Fakat modeller, birden fazla belirsiz tanıyı aynı anda değerlendirme aşamasında zorlandı ve sık sık erken sonuca yöneldi. İki araştırma ekibi, sonuçların birlikte ele alınması ve yapay zekânın sağlık hizmetlerine güvenli biçimde nasıl entegre edileceğinin klinik çalışmalarla araştırılması gerektiği konusunda görüş birliğine varıyor.