Florida Üniversitesi ve NVIDIA'da görev yapan araştırmacıların geliştirdiği yeni yapay zeka yazılımı, normalde doktorların yazdığı notları öylesine etkili bir şekilde üretiyor ki, iki doktor arasındaki farkı sadece yüzde 49 oranında doğru tahmin etmek mümkün oluyor.
Popüler Science Türkçe'nin aktardığı bu çarpıcı çalışmada, gerçek doktorlar tarafından yazılan notlar ile yeni yapay zeka programı tarafından oluşturulan hasta notları karşılaştırıldı. Hekimler, bu notları incelediklerinde sadece yüzde 49 oranında doğru tahminde bulunabildi. NVIDIA ve Florida Üniversitesi'nde çalışan 19 araştırmacıdan oluşan ekip, bu bulguların yapay zekanın sağlık çalışanlarına benzeri görülmemiş bir destek sağlama potansiyelini ortaya koyduğunu belirtiyor. Araştırma sonuçları, Nature'a bağlı npj Digital Medicine bülteninde iki hafta önce yayınlandı ve yapay zekanın sağlık camiasında ki etkilerini bir kez daha gündeme getirdi.
Araştırmacılar çalışma kapsamında süperbilgisayarları eğiterek, ChatGPT’ye benzer çalışan GatorTronGPT adlı yeni bir modele dayalı tıbbi kayıtlar oluşturdular. GatorTron’un ücretsiz sürümleri, açık kaynaklı yapay zeka sitesi Hugging Face’de 430.000 defadan fazla indirilmiş durumda. Florida Üniversitesi Tıp Fakültesi biyomedikal enformasyon bölümünde çalışan makale baş yazarı Yonghui Wu’ya göre GatorTron modelleri, sitenin klinik araştırma için kullanılabilen tek modeli.
Florida Üniversitesinin yeni Malachowsky Veri Bilimi & Bilişim Teknolojileri Binası, Florida Üniversitesi mezunu ve NVIDIA eş kurucusu Chris Malachowsky’nin adını taşıyor. Florida Üniversitesi ve NVIDIA arasında gerçekleştirilen bir kamu-özel sektör ortaklığı, 150 milyon dolarlık bu yapının fonlanmasına yardımcı oldu. 2021 yılında Florida Üniversitesi, HiPerGator süperbilgisayarını NVIDIA’nın sağladığı multimilyon dolarlık bir altyapı paketiyle elit statüye çıkardı.
Wu ve meslektaşları, bu araştırma için bilgisayarların doğal insan dilini taklit etmesini sağlayan geniş bir dil modeli geliştirdiler. Bu modeller standart yazım ve sohbetlerde güzel çalışsa da, tıbbi kayıtlar hastaların gizliliğinin korunması ve yüksek ölçüde teknik olmaları gibi ilave zorluklar getiriyor. Dijital tıbbi kayıtlar Google’da aranamıyor veya Wikipedia’da paylaşılamıyor.
Araştırmacılar bu güçlüklerin üstesinden gelmek için Florida Üniversitesi Tıp Fakültesinin tıbbi kayıtlarından 2 milyon hastanın özel bilgilerini ayırarak, 82 milyar yararlı tıbbi kelimenin kullanılmasını sağladı. Söz konusu seti 195 milyar kelimeden oluşan başka bir verisetiyle birleştiren bilim insanları, GatorTron modelini GPT-3 mimarisiyle birlikte bu tıbbi verileri analiz etmesi için eğitti. Önceden Eğitilmiş Üretici Dönüştürücü anlamına gelen GPT, bir çeşit sinirsel ağ yapısı. Bu sayede GatorTronGPT, tıp doktorlarının notlarına benzeyen klinik metinler yazabildi.
Tıbbi bir GPT’nin olası kullanım alanları arasında, yapay zekanın kaydedip özetlediği notlarla belgeleme zahmetinden kurtulmak da bulunuyor. Wu, Florida Üniversitesinin yazılımı piyasaya çıkarmayı hedefleyen bir inovasyon merkezi bulunduğunu söylüyor.
Programcılar yapay zekanın insanlara bu kadar benzer yazı yazabilmesi için, süperbilgisayarları klinik kelime hazneleriyle ve 277 milyar kelimeye dayalı dil kullanım modelleriyle haftalarca programlandı.
