Bilim insanları, yapay zekanın insanların on yıl sonraki sağlık sorunlarını öngörebileceğini açıkladı. Delphi-2M adlı model, anonim tıbbi kayıtları analiz ederek 1.000’den fazla hastalığın olasılığını hesaplayabiliyor. Modelin erken müdahale için yüksek riskli hastaları tespit etmek amaçlanıyor.
Detaylar haberimizde…
Yapay zeka, her alanda olduğu gibi sağlık alanında da günden güne daha etkili hale gelmeye başlıyor. Şimdi ise yapay zekanın çok daha ilginç bir işlevi var: Hastalıkları yıllar önceden tahmin etmek… Kulağa sanki bir Black Mirror bölümü gibi geliyor olabilir ancak bilim insanları, teknolojinin gerçekten de insanların on yıl sonraki sağlık risklerini öngörebileceğini söylüyor.
Yapay zeka, gelecekte hangi hastalıklara yakalanacağımızı tahmin edebiliyor!
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı tarafından geliştirilen Delphi-2M adlı model, tıbbi kayıtlar üzerinde eğitilen bir yapay zeka. Amacı bir kişinin önümüzdeki yıllarda 1.000’den fazla hastalığa yakalanma ihtimalini hesaplamak. Araştırmacılar, bu sistemi “%70 yağmur ihtimali” veren bir hava durumu tahminine benzetiyor.
Milyonlarca kişi üzerinde başarılı olundu
Delphi-2M modeli, İngiltere Biyobankası’ndan 400 binden fazla kişinin anonim verisiyle, yani dev bir veri bankasıyla eğitildi. Daha sonra Danimarka’daki 1,9 milyon kişiliyi kapsayan geniş çaplı kayıtlarla test edildi ve risk tahminlerinin çoğunda tutarlı sonuçlar verdi. Özellikle kalp hastalıkları ve tip 2 diyabet gibi ilerleyişi net olan rahatsızlıkları öngörmede başarılı oldu.

“Henüz günlük kullanıma girmesi için erken”
Bu modelin yüksek riskli hastaları erken tespit etmek, ilaç veya yaşam tarzı önerilerini kişiselleştirmek mümkün olabilir. Örneğin karaciğer rahatsızlığı riski yüksek kişiler, alkol tüketimini azaltarak fayda görebilir. Yeni geliştirilen bu yapay zeka modeli henüz klinikte kullanılmıyor.
King’s College London’dan Prof. Gustavo Sudre, çalışmayı “tıpta ölçeklenebilir ve etik açıdan sorumlu öngörü modellerine doğru önemli bir adım” olarak yorumluyor. Araştırmacılar ise bunun hemen kullanılacak bir sistem olmadığını, daha fazla test ve düzenleme gerektiğini vurguluyor.
Derleyen: Ömer Kağan Selen






