Florida Üniversitesi ve NVIDIA’da çalışan araştırmacıların geliştirdiği yeni bir yapay zeka yazılımı, her iki grubun yürüttüğü erken bir çalışmaya göre normalde doktorların yazdığı notları o kadar güzel yazıyor ki, iki doktor gerçeğiyle arasındaki farkı ayırt edememiş.
Ispat niteliğindeki bu çalışmada hekimler, bazıları gerçek doktorlar tarafından yazılırken diğerleri yeni yapay zeka programıyla oluşturulan hasta notlarını incelemiş ve notları kimin yazdığını sadece %49 oranında doğru tahmin etmişler.
NVIDIA ve Florida Üniversitesinde çalışan 19 araştırmacıdan oluşan araştırma takımına göre iki hafta önce Nature’a bağlı npj Digital Medicine bülteninde yayımlanan bulgular, yapay zekanın sağlık çalışanlarına görülmemiş bir etkiyle destek sağlamasına kapı aralıyor.
Araştırmacılar çalışma kapsamında süperbilgisayarları eğiterek, ChatGPT’ye benzer çalışan GatorTronGPT adlı yeni bir modele dayalı tıbbi kayıtlar oluşturmuşlar. 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 olmuş. 2021 yılında Florida Üniversitesi, HiPerGator süperbilgisayarını NVIDIA’nın sağladığı multimilyon dolarlık bir altyapı paketiyle elit statüye çıkarmış.
Wu ve meslektaşları, bu araştırma için bilgisayarların doğal insan dilini taklit etmesini sağlayan geniş bir dil modeli geliştirmişler. 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 sağlamış. 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 eğitmiş. Önceden Eğitilmiş Üretici Dönüştürücü anlamına gelen GPT, bir çeşit sinirsel ağ yapısı. Bu sayede GatorTronGPT, tıp doktorlarının notlarına benzeyen klinik metinler yazabilmiş.
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 programlamış.
Yazar: Jim W. Harper/Florida Üniversitesi. Çeviren: Ozan Zaloğlu.
