Yeni bir yapay zeka aracı, tıbbi notları okuyabilme ve hastaların ölüm riskini, hastaneye yeniden kabul edilme riskini ve bakımları açısından önemli olan diğer sonuçları doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini gösterdi.
YAYINLANDIRMA
New York Üniversitesi (NYU) Grossman Tıp Fakültesi'nden bir ekip tarafından geliştirilen program, sağlıkta standart olması umuduyla üniversiteye bağlı tüm hastanelerde kullanılıyor.
Tahmini değeri üzerine yapılan çalışma bu Çarşamba (7) “Nature” dergisinde yayınlandı. NYU beyin cerrahı ve bilgisayar bilimcisi baş yazar Eric Oermann, AFP'ye, yapay zeka olmayan tahmine dayalı modellerin yıllardır tıp alanında olmasına rağmen, ihtiyaç duydukları verilerin yeniden düzenlenmesi ve rahatsız edici bir format uyarlaması gerektirmesi nedeniyle pratikte çok az kullanıldığını söyledi.
Ancak yazar, "Tıpta her yerde yaygın olan şey, doktorların klinikte gördükleri ve hastalarla neler tartıştıkları hakkında notlar yazmalarıdır" diye vurguladı. "Yani temel açıklamamız şuydu: Veri kaynağı olarak tıbbi notlarla başlayıp daha sonra bunlara dayanarak tahmine dayalı modeller oluşturabilir miyiz?"
YAYINLANDIRMA
NYUtron adı verilen devasa dil modeli, Ocak 387.000 ile Mayıs 2011 arasında NYU Langone hastanelerinde bakım gören 2020 kişinin tıbbi kayıtlarından çıkarılan milyonlarca tıbbi notla eğitildi. Kayıtlar arasında doktorların notları, hasta ilerleme notları, radyoloji raporları ve Toplam 4,1 milyar kelimeden oluşan talimatları yayınlayın.
Programın en önemli zorluklarından biri, doktorların notlarında kullandıkları, kullandıkları kısaltmalar da dahil olmak üzere kişiden kişiye büyük farklılıklar gösteren doğal dili yorumlamaktı.
Araştırmacılar, elde edilenlerin kayıtlarını analiz ederek programın tahminlerinin ne sıklıkla doğru olduğunu hesaplayabildiler. Ek olarak, aracı gerçek dünya ortamlarında test ettiler ve farklı hasta demografik özelliklerine sahip bir Brooklyn hastanesinde nasıl performans gösterdiğini görmek için Manhattan'daki bir hastanenin kayıtlarını kullanarak aracı eğittiler.
YAYINLANDIRMA
Genel olarak NYUtron, taburcu edilmeden önce hastanede ölen kişilerin %95'ini ve 80 gün içinde yeniden kabul edilecek hastaların %30'ini belirledi. Araç, çoğu doktorun tahminlerinin yanı sıra yapay zeka kullanmayan mevcut modellerden daha iyi performans gösterdi.
Ancak ekibi şaşırtacak şekilde Oermann, "Aslında çok ünlü olan en deneyimli doktorun insanüstü bir performans sergilediğini, modelden daha iyi performans gösterdiğini" vurguladı. "Teknoloji ile tıp arasındaki tatlı nokta, her zaman insanüstü sonuçlar sağlaması değil, gerçek bir başlangıç noktası sunmasıdır."
NYUTron ayrıca hastaların %79'unun kalış süresini, %89'unun sigorta kapsamının reddini ve %89'unda hastanın birincil hastalığına başka koşulların eşlik ettiği ek koşulların varlığını doğru bir şekilde tahmin etti.
YAYINLANDIRMA
Oermann, yapay zekanın asla doktor-hasta ilişkisinin yerini almayacağını söylüyor. Bunun yerine, "klinisyenlere bakım noktasında daha fazla bilgi sağlayarak daha bilinçli kararlar verebilmelerine" yardımcı olacak.
Daha fazla oku:
* Bu makalenin metni kısmen yapay zeka araçları, metinlerin hazırlanmasına, incelenmesine, çevrilmesine ve özetlenmesine yardımcı olan son teknoloji dil modelleri tarafından oluşturulmuştur. Metin girişleri şu kişi tarafından oluşturuldu: Curto Nihai içeriği iyileştirmek için yapay zeka araçlarından gelen haberler ve yanıtlar kullanıldı.
Yapay zeka araçlarının yalnızca araçlar olduğunu ve yayınlanan içeriğin nihai sorumluluğunun kullanıcıya ait olduğunu vurgulamak önemlidir. Curto Haberler. Bu araçları sorumlu ve etik bir şekilde kullanarak amacımız iletişim olanaklarını genişletmek ve kaliteli bilgiye erişimi demokratikleştirmektir. 🤖
