AI, tıbbi sorunları tahmin etmede doktorlardan daha iyidir

Yapay zekanın tıbbi görüntülemeyi analiz etmede yararlı olduğu zaten kanıtlanmış ve tıp öğrencilerinin sınavlarını başarıyla geçebileceğini göstermiştir.

• Devamını oku: Akciğer, beyin, meme…: kanserle mücadelede birçok ilerleme

• Devamını oku: İlk çok pahalı sanal gerçeklik kulaklığı Apple tarafından piyasaya sürüldü

• Devamını oku: Akıllı Yatırımcı: AI çoğunluğa atlamalı mıyız?

Bu, doktorlar tarafından hazırlanan raporları okuyan ve ölümleri, hastaneye yeniden yatışları ve diğer potansiyel komplikasyonları doğru bir şekilde tahmin etme yeteneğini gösteren yapay zeka tabanlı yeni bir aracın yöntemidir.

New York’taki Grossman Tıp Okulu’ndaki Langone Tıp Fakültesi’nden bir ekip tarafından geliştirilen yazılım, gelecekte tıp camiasında yaygın bir uygulama haline getirmek amacıyla üniversitenin ortak hastanelerinden birkaçında test ediliyor.

Potansiyel ilgisi üzerine bir araştırma, Nature bilimsel dergisinde Çarşamba günü yayınlandı.

New York School of Medicine’de beyin cerrahı ve bilgisayar mühendisi olan Eric Orman, yapay zeka tabanlı tahmine dayalı modellerin bir süredir ortalıkta dolaştığını, ancak gereken büyük miktarda veri nedeniyle pratikte yaygın olarak kullanılmadıklarını söyledi. Giriş ve tasarım çalışması.

Ancak AFP ile yaptığı bir röportajda, “Tıbbın her yerde ortak bir yanı var, doktorların hastalarla ne gördüklerini ve ne hakkında konuştuklarını not alması” diyor.

“Yani temel fikrimiz, bir veri kaynağı olarak klinik notlarla başlamak ve bunlardan tahmine dayalı modeller oluşturup oluşturamayacağımıza bakmak,” diye devam ediyor.

NYUTron olarak adlandırılan öngörü modeli, Ocak 2011 ile Mayıs 2020 arasında New York Üniversitesi’ne bağlı hastanelerde tedavi edilen 387.000 hastanın kayıtlarından elde edilen milyonlarca klinik gözlemden geliştirildi.

Bu gözlemler, doktorların yazılı raporlarını, hastanın durumunun gelişimine ilişkin notları, röntgen ve tıbbi görüntülemeleri veya hastalar hastaneden taburcu edilirken verilen tavsiyeleri içerir ve bunların tümü 4.1 milyarlık bir külliyatı oluşturur. Kelimeler.

Yazılımların temel zorluklarından biri, özellikle kullanılan kısaltmalarda uzmanlar arasında büyük farklılıklar gösteren doktorların kullandığı dili anlamayı başarmaktır.

Aracı gerçek dünya koşullarında test ettiler, özellikle Manhattan’daki bir hastaneyi raporları analiz etmesi için eğittiler ve ardından sonuçları Brooklyn’deki bir hastanede farklı hastalarla karşılaştırdılar.

Araştırmacılar, hastalara ne olduğuna bakarak, yazılımın tahminlerinin ne sıklıkla doğru olduğunu ölçebildiler.

– alternatif değil –

Rahatsız edici sonuç, NYUtron yazılımının ortak hastanelerdeki hastaların %95’ini taburcu edilmeden önce tespit etmesi ve hastaların %80’inin taburcu olduktan sonraki bir ay içinde yeniden kabul edilmesiydi.

Sonuçlar, şu anda kullanılan yapay zekaya dayanmayan bilgisayar modellerinde olduğu gibi, çoğu doktorun tahminlerine meydan okudu.

Ancak Eric Orman, tıp camiasında saygı duyulan son derece deneyimli doktorun “yazılımdan daha iyi” tahminler sunmasını herkesi şaşırtacak şekilde kaydetti.

Yazılım, hastaların %79’unda, sigortaları tarafından sağlık sigortası reddedilen vakaların %87’sinde ve komorbiditesi olan hastaların %89’unda hastanede kalış süresini başarıyla tahmin etti.

Dr. Orman, yapay zekanın asla hasta-doktor ilişkisinin yerini alamayacağını söylüyor. Ancak “klinisyenlere bilinçli kararlar vermeleri için daha fazla bilgi (…) sağlanmasına” izin verebilir.

AI/ec/cha

© Agence France-Presse