Bilim insanlarının oluşturduğu 'Delphi-2M' adlı yapay zeka, kişiselleştirilmiş ve önleyici tıpta devrim niteliğinde bir değişim fırsatı sunuyor. Bu yapay zeka modeli, mevcut sağlık yazılımlarının aksine, yalnızca tek bir hastalığa değil, aynı anda 1000'den fazla hastalığın uzun vadeli riskini tahmin edebilme yeteneğine sahip.
Veri Analizi ve Eğitim Süreci
Nature dergisinde ayrıntıları paylaşılan araştırmaya göre, 'Delphi-2M' yapay zeka modelinin geliştirilmesinde kapsamlı bir veri analizi yöntemleri kullanıldı. Model, ilk olarak İngiltere'de bulunan UK Biobank veri tabanından yarım milyon katılımcının genetik ve biyomedikal bilgileri ile eğitilmiş. Bu geniş veri havuzu, yapay zekanın geniş kapsamlı hastalık tahminleri yapmasına olanak tanıyor.
Daha sonra modelin tahmin gücünün kalitesini ve doğruluğunu artırmak için Danimarka’da iki milyondan fazla kişinin sağlık verileri üzerinde test edilmiştir. Bu çok aşamalı eğitim süreci, 'Delphi-2M'in güvenilirliğini artırarak farklı gruplar üzerindeki etkisini daha iyi değerlendirmek için kritik bir adım olmuştur. Araştırmanın bu yanları, yapay zeka uygulamalarının tıbbi karar verme süreçlerinde nasıl devrim yaratabileceğini gözler önüne seriyor.
Önleyici Tıptaki Yenilikler
'Delphi-2M' yapay zeka modeli, sağlık hizmetlerinde köklü değişiklikler yaratacak potansiyele sahip. Bu sistemin en temel sağladığı kazanımlar arasında, hastalık risklerini yıllar önceden tespit edebilme yeteneği bulunuyor. Böylece, hastaların durumu daha yakından izlenebilir hale gelecek ve koruyucu tedbirler çok daha erken devreye alınabilecektir.
Ayrıca model, bireylere yönelik risk analizlerine daha derin bir bakış açısı sunarak, yalnızca yaş veya bilinen klasik risk faktörleri bazında değil, kişinin genetik yapısı ve diğer biyomedikal verileri üzerine kurulu daha ayrıntılı bir değerlendirme sunuyor.
Bunun yanında, yüksek risk grubundaki bireylerin önceden belirlenmesi sayesinde sağlık kaynaklarının daha efektif ve hedefe yönelik kullanılması sağlanacak. Bu durum, sağlık sistemlerinde tasarruf sağlarken, aynı zamanda hastaların tedavi süreçlerinde daha etkin rol oynamalarına olanak tanıyacak.
Klinik Kullanımda Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar
Yapay zeka modelinin taşıdığı heyecan verici potansiyele rağmen, bilim insanları dikkatli bir yaklaşım sergiliyor. Araştırmacılar, 'Delphi-2M'in henüz klinik ortamda rutin kullanım için hazır olmadığını ifade ediyor. İngiliz bilim insanı Peter Bannister, modelin eğitildiği veri setlerinde yaş, etnik köken gibi demografik farklılıkların olası yanlışlıklara yol açabileceğine dikkat çekiyor.
Bannister’a göre, bazı grupların veri setlerinde daha fazla temsil edilmesi, modelin farklı demografilere uygulandığında aynı doğrulukta sonuçlar vermemesine neden olabilir. Bu konuda, bilim insanları temkinli bir duruş sergileyerek, model üzerindeki çalışmaları ve geliştirmeleri devam ettirmeye kararlıdır.
Bu endişelere rağmen, uzmanlar yapay zeka uygulamalarının gelecekteki sağlık hizmetlerini önemli ölçüde dönüştürme potansiyeline olan inancını koruyor. King's College London'dan Prof. Gustavo Sudre, Delphi-2M'in gelişimini değerlendirirken, “Ölçeklenebilir, yorumlanabilir ve en önemlisi etik açıdan sorumlu bir tahmin modeli geliştirme yolunda kritik bir adım” ifadesini kullanıyor.
