Yapay Zeka, Nadir Hastalıkların Tanısında Beklenen Başarıyı Gösteremedi
Yapay Zeka, Nadir Hastalıkların Tanısında Beklenen Başarıyı Gösteremedi
Yeni bir araştırma, büyük dil modellerinin gerçek klinik verilerle nadir hastalıkların ayırıcı tanısında halen yetersiz kaldığını ortaya koydu.
Önemli Noktalar
- 145 hastadan oluşan yeni bir veri setiyle, büyük dil modellerinin nadir hastalık tanısındaki başarısı test edildi.
- Kullanılan modeller, gerçek klinik karmaşıklığı yansıtan vakalarda düşük performans gösterdi.
- Çalışma, mevcut yapay zeka teknolojileri ile klinik ihtiyaçlar arasında önemli bir boşluk olduğunu vurguluyor.
Araştırmanın Arka Planı
Nadir hastalıklar her 10 kişiden 1’ini etkiliyor olmasına rağmen, bu hastalıkların ayırıcı tanısı tıp dünyasında hâlâ büyük bir zorluk oluşturuyor. Son dönemde, büyük dil modellerinin (LLM) tıbbi tanıda kullanılma potansiyeli üzerine yoğun çalışmalar yürütülüyor. Ancak mevcut değerlendirme yöntemleri, çoğunlukla idealize edilmiş vaka analizlerine veya eksik hastalık kodlarına dayanıyor ve gerçek dünyadaki klinik karmaşıklığı yansıtamıyor.
MIMIC-RD: Gerçek Klinik Verilerle Yeni Bir Benchmark
Araştırmacılar, bu eksiklikleri gidermek için MIMIC-RD adlı yeni bir benchmark geliştirdi. Bu veri seti, klinik metinlerdeki hastalıkların Orphanet veri tabanıyla doğrudan eşleştirilmesiyle oluşturuldu. Öncelikle büyük dil modelleriyle yapılan ön taramanın ardından, dört tıp uzmanı tarafından nadir hastalıklar doğrulandı.
Teknik Detaylar ve Sonuçlar
145 hastadan oluşan bu veri seti üzerinde yapılan testlerde, en güncel büyük dil modellerinin nadir hastalıkların ayırıcı tanısında beklenen performansı sergileyemediği görüldü. Bu durum, mevcut yapay zeka teknolojileri ile klinik ihtiyaçlar arasında hâlâ büyük bir gelişim alanı olduğunu gösteriyor.
Gelecekteki Adımlar
Araştırmacılar, nadir hastalıkların tanısında yapay zekanın daha etkin kullanılabilmesi için yeni yöntemlerin ve daha zengin veri setlerinin geliştirilmesi gerektiğini belirtiyor. Bu alandaki ilerlemeler, doğru ve hızlı tanı ile hastaların yaşam kalitesini artırabilir.
Son gelişmeler için bizi sosyal medyada @synvalo hesabından takip etmeyi unutmayın!
Kaynak: arxiv.org