Araştırmacılar, sağlık geçmişine dayalı olarak binlerce hastalığın riskini önceden tahmin edebilen yenilikçi bir yapay zeka modeli olan Delphi-2M’yi geliştirdi. Bu model, UK Biobank verileri ile eğitildi ve bireylerin sağlık durumunu yıllar öncesinden değerlendirme yeteneğine sahip.
Yapılan çalışmalarda, “Delphi-2M” adı verilen yapay zeka, İngiltere’nin yarım milyondan fazla katılımcısına ait biyomedikal verilerle eğitim aldı. Bu sayede, modelin sağlık risklerini öngörme kabiliyeti önemli ölçüde arttı.
Delphi-2M’nin, dil tabanlı görevlerde kullanılan ve ChatGPT’nin temelini oluşturan “transformer” mimarisini kullandığı ifade ediliyor. Alman Kanser Araştırma Merkezi’nden Moritz Gerstung, bu yapay zekanın tıbbi teşhis dizilerini anlamasının, metinlerdeki dil bilgisi kurallarını öğrenmeye benzediğini vurgulayarak, “Delphi-2M, teşhislerin kombinasyonlarını ve sıralarını öğreniyor” şeklinde açıklamada bulundu.
ERKEN TEŞHİS EDİLEBİLECEK Model, kalp krizi gibi hastalıkların risk seviyelerini, yaş ve klasik faktörlerin ötesinde belirleme yeteneğine sahip. Ayrıca, yapay zeka Danimarka’nın iki milyon kişilik kamu sağlık verisi üzerinde test edilerek verimliliği kanıtlanmış durumda. Ancak araştırmacılar, sistemin şu an için klinik düzeyde kullanılabilir olmadığını belirtiyor. İngiliz araştırmacı Peter Bannister, kullanılan veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları açısından potansiyel yanlılıklar taşıyabileceğini dile getirdi.
Uzmanlar, gelecekte bu tür yapay zeka sistemlerinin sağlık hizmetlerini köklü bir şekilde dönüştürebileceğine inanıyor. “Delphi-2M” gibi yapay zekalar sayesinde hastalar daha yakından takip edilebilir, erken önleyici tedbirler alınabilir, sağlık sistemlerinde kaynak kullanımı optimize edilebilir ve aynı anda birden fazla hastalık taranabilir. Araştırmacılar, mevcut yazılımların genellikle tek bir hastalık için risk analizi yaptığını, ancak Delphi-2M’nin aynı anda 1000’den fazla hastalığın uzun vadeli riskini tahmin edebilme kapasitesine sahip olduğunu açıkladı.
