Yapay Zekâ ile Klinik Rehberlerden Karar Destek Sistemlerine Yeni Bir Adım
Yapay Zekâ ile Klinik Rehberlerden Karar Destek Sistemlerine Yeni Bir Adım
CPGPrompt, klinik rehberleri büyük dil modelleriyle uyumlu karar destek sistemlerine dönüştürerek sağlıkta yapay zekâ entegrasyonunu hızlandırıyor.
Önemli Noktalar
- CPGPrompt, klinik rehberleri yapılandırılmış karar ağaçlarına dönüştürerek LLM’ler ile entegre ediyor.
- Uzmanlık yönlendirme sınıflandırmasında F1 skoru 0.85-1.00 arası yüksek başarı elde edildi.
- Baş ağrısı, bel ağrısı ve prostat kanseri alanlarında rehberlerin yapısına bağlı performans farklılıkları gözlendi.
Teknik Detaylar
Klinik uygulama rehberleri (CPG), hasta bakımında kanıta dayalı öneriler sunuyor; ancak bu rehberlerin yapay zekâya entegrasyonu halen zorluklar içeriyor. Geçmişte kullanılan kural tabanlı sistemler, düşük yorumlanabilirlik, rehberlere tutarsız uyum ve dar kapsam gibi sınırlamalar nedeniyle yetersiz kalıyor.
CPGPrompt, anlatı şeklindeki klinik rehberleri otomatik olarak yapılandırılmış karar ağaçlarına dönüştüren ve ardından büyük dil modelleri (LLM) ile dinamik olarak hastaya özel değerlendirme yapan bir sistem olarak geliştirildi. Sistem, baş ağrısı, bel ağrısı ve prostat kanseri gibi üç farklı klinik alanda sentetik vaka senaryoları oluşturarak dört kategoride çeşitli karar testleriyle doğrulandı.
İkili uzmanlık yönlendirme sınıflandırmasında CPGPrompt, tüm alanlarda tutarlı ve güçlü bir performans gösterdi (F1 skoru: 0.85-1.00; geri çağırma: 1.00 ± 0.00). Buna karşılık, çoklu yol sınıflandırmasında performans rehberin alanına göre değişiklik gösterdi: baş ağrısı (F1: 0.47), bel ağrısı (F1: 0.72) ve prostat kanseri (F1: 0.77). Baş ağrısı rehberinde olumsuz ifadelerin işlenmesi zorluk yaratırken, bel ağrısı rehberi zamansal akıl yürütme gerektirdi. Prostat kanseri rehberleri ise laboratuvar testlerinin nicel verileri sayesinde daha güvenilir kararlar sunabildi.
Alan Bazında Performans Farklılıkları
- Baş ağrısı rehberinde olumsuzlukların işlenmesi zorluğu performansı düşürdü.
- Bel ağrısı rehberinde zamansal akıl yürütme kritik rol oynadı.
- Prostat kanseri rehberlerinde laboratuvar verileri kararların doğruluğunu artırdı.
Gelecek Vizyonu
Klinik rehberlerin yapay zekâ tabanlı sistemlere entegrasyonu, 2026 yılı içinde sağlık alanında daha akıllı ve kişiselleştirilmiş karar destek çözümlerinin önünü açacak. CPGPrompt gibi yaklaşımlar, sağlık profesyonellerinin rehberlere daha tutarlı ve hızlı uyum sağlamasını mümkün kılıyor.
Kaynak ve Sosyal Medya
Daha fazla güncel teknoloji ve yapay zekâ haberleri için @synvalo sosyal medya hesaplarımızı takip edebilirsiniz.
Kaynak: arxiv.org