McCoy: Büyük Dil Modelleri ve ASP ile Açıklanabilir Hastalık Tanısı
McCoy: Büyük Dil Modelleri ve ASP ile Açıklanabilir Hastalık Tanısı Mümkün Mü?
McCoy adlı yeni çerçeve, büyük dil modelleri ve Answer Set Programming’i birleştirerek hastalık tanısında açıklanabilir ve güçlü bir yaklaşım sunuyor.
Önemli Noktalar
- McCoy, büyük dil modelleri ve Answer Set Programming’i (ASP) bir arada kullanıyor.
- Çerçeve, tıbbi literatürü otomatik olarak ASP koduna çevirip hasta verileriyle birleştiriyor.
- İlk sonuçlar, küçük ölçekli tanı görevlerinde yüksek başarı gösterdiğini ortaya koyuyor.
McCoy Nedir ve Nasıl Çalışır?
2026 yılı içinde tanıtılan McCoy, yapay zekâ destekli hastalık tanısında açıklanabilirliği ön plana çıkaran yeni bir çerçeve olarak öne çıkıyor. McCoy, büyük dil modellerinin (LLM) tıbbi literatürü anlamlandırma ve bunu Answer Set Programming (ASP) formatına dönüştürme yeteneğini kullanıyor. Bu süreçte, LLM tarafından üretilen ASP kodu, hasta verileriyle birleştiriliyor ve ASP çözücüsü ile nihai tanıya ulaşılıyor.
Teknik Detaylar
McCoy’un temel farkı, sembolik yapay zekâ ile modern dil modellerini bir araya getirerek hem güçlü hem de yorumlanabilir bir tanı sistemi sunması. Sembolik AI’nın sağlık sektöründe yaygınlaşmasının önündeki en büyük engellerden biri, kapsamlı bilgi tabanları oluşturmanın zorluğuydu. McCoy, LLM’lerin otomatik kod üretme yeteneği sayesinde bu sorunu aşıyor.
Sistem şu şekilde çalışıyor:
- Büyük dil modeli, tıbbi makaleleri ve literatürü analiz ediyor.
- Bu içeriklerden ASP kodu üretiyor ve hasta verileriyle birleştiriyor.
- ASP çözücüsü, elde edilen kodu işleyerek son tanıyı oluşturuyor.
Ön Sonuçlar ve Gelecek Perspektifi
McCoy’un ilk testleri, küçük ölçekli hastalık tanısı görevlerinde oldukça başarılı sonuçlar verdiğini gösteriyor. Sistem, hem doğruluk hem de şeffaflık açısından umut vadediyor. Yakın gelecekte, daha geniş veri setleri ve farklı hastalık gruplarında test edilmesi bekleniyor.
Sonuç
Büyük dil modelleri ve sembolik AI’nın birleşimiyle geliştirilen McCoy, sağlık alanında açıklanabilir ve etkili tanı sistemlerinin önünü açabilir. 2026 yılı içinde sağlık sektöründe bu tür hibrit yaklaşımların yaygınlaşması bekleniyor.
Kaynak: arxiv.org