Sağlık Hizmetlerine Özel Temel Modelin Dönüştürücü Potansiyeli

Geçtiğimiz iki yılda, GPT-4 gibi genel temel modeller önemli ölçüde gelişti ve daha büyük veri kümeleri, artan model boyutları ve mimari iyileştirmeler nedeniyle benzeri görülmemiş yetenekler sundu. Bu modeller çeşitli alanlardaki çok çeşitli görevlere uyarlanabilir. Ancak sağlık hizmetlerinde yapay zeka hâlâ belirli görevler için tasarlanmış modellerle karakterize ediliyor. Örneğin, kemik kırıkları için X ışınlarını analiz etmek üzere eğitilmiş bir model, yalnızca kırıkları tanımlayacak ve kapsamlı radyoloji raporları oluşturma yeteneğinden yoksun olacaktır. Çoğu 500 Yapay Zeka modelleri Gıda ve İlaç İdaresi tarafından onaylanan ürünler bir veya iki kullanım durumuyla sınırlıdır. Ancak farklı görevlere geniş çapta uygulanabilirliğiyle bilinen temel modeller, sağlık uygulamalarında dönüştürücü bir yaklaşıma zemin hazırlıyor.

Tıbbi uygulamalar için temel modeller geliştirmeye yönelik ilk girişimler olsa da, bu daha geniş yaklaşım sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında henüz yaygınlaşmadı. Bu yavaş benimseme temel olarak büyük ve çeşitli sağlık hizmeti veri kümelerine erişimle ilgili zorlukların yanı sıra farklı tıbbi veri türleri arasında mantık yürüten modellere duyulan ihtiyaçtan kaynaklanmaktadır. Sağlık hizmeti uygulamaları doğası gereği çok modludur ve görüntülerden, elektronik sağlık kayıtlarından (EHR'ler), sensörlerden, giyilebilir cihazlardan, genomiklerden ve daha fazlasından gelen bilgileri içerir. Bu nedenle, temel bir sağlık modelinin aynı zamanda doğası gereği çok modlu olması gerekir. Bununla birlikte, etiketli verilere ihtiyaç duymadan çeşitli veri türlerini işleyebilen çok modlu mimariler ve kendi kendini denetleyen öğrenmedeki son gelişmeler, sağlık bakımında temel bir modelin önünü açıyor.

Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zekanın Mevcut Durumu

Sağlık hizmetleri geleneksel olarak teknolojiyi benimsemekte yavaş olmuştur, ancak teknoloji benimsenmiş gibi görünmektedir. üretken yapay zeka daha hızlı. Sağlık teknolojisi profesyonellerine yönelik en büyük küresel konferans olan HIMSS24'te Üretken Yapay Zeka neredeyse her sunumun odak noktasıydı.

Sağlık hizmetlerinde yaygın olarak benimsenen Üretken Yapay Zekanın ilk kullanım örneklerinden biri, klinik dokümantasyonun idari yükünü hafifletmeye odaklanıyor. Geleneksel olarak, hasta etkileşimlerini ve bakım süreçlerini belgelemek, doktorların zamanının önemli bir kısmını (günde >2 saat) tüketir ve çoğu zaman onları doğrudan hasta bakımından uzaklaştırır.

GPT-4 veya MedPalm-2 gibi yapay zeka modelleri, hasta verilerini ve doktor-hasta etkileşimlerini izlemek, ilerleme notları, taburcu özetleri ve sevk mektupları gibi önemli belgeleri hazırlamak için kullanılıyor. Bu taslaklar temel bilgileri doğru bir şekilde yakalar ve yalnızca hekimin incelemesini ve onayını gerektirir. Bu, evrak işlerini önemli ölçüde azaltarak doktorların hasta bakımına daha fazla odaklanmasına olanak tanır, hizmet kalitesini artırır ve tükenmişliği azaltır.

Ancak temel modellerin sağlık hizmetlerinde daha geniş uygulamaları henüz tam olarak hayata geçirilmemiştir. GPT-4 gibi genelci temel modellerin çeşitli sınırlamaları vardır; dolayısıyla sağlık sektörüne özel bir temel modele ihtiyaç vardır. Örneğin, GPT-4, tıbbi görüntüleri analiz etme veya uzunlamasına hasta verilerini anlama yeteneğinden yoksundur ve bu, doğru teşhisler sağlamak için kritik öneme sahiptir. Ek olarak, yalnızca Aralık 2023'e kadar mevcut olan verilerle eğitildiğinden en güncel tıbbi bilgilere sahip değildir. Google'ın MedPalm-2'si, sağlık hizmetlerine özgü temel bir model oluşturmaya yönelik ilk girişimi temsil etmektedir ve her iki soruya da yanıt verebilmektedir. Tıbbi görüntülerle ilgili tıbbi sorular ve akıl yürütme. Ancak yine de sağlık hizmetlerinde yapay zekanın tam potansiyelini yakalayamıyor.

Sağlık Hizmetlerinde Temel Model Oluşturmak

Temel bir sağlık hizmeti modeli oluşturma süreci, biyobankalar, deneysel veriler ve hasta kayıtları dahil olmak üzere hem kamu hem de özel kaynaklardan elde edilen verilerle başlar. Bu model, karmaşık tıbbi görevleri gerçekleştirmek için metin, resim veya laboratuvar sonuçları gibi farklı veri türlerini işleme ve birleştirme kapasitesine sahip olacaktır.

Ek olarak, yeni durumlar hakkında akıl yürütebilir ve çıktılarını tıbbi açıdan kesin bir dille ifade edebilir. Bu yetenek, özellikle gözlemsel verilere dayalı tedavi önerileri sunarken, tıbbi kavramlar ile klinik veriler arasındaki nedensel ilişkilerin çıkarımına ve kullanılmasına kadar uzanır. Örneğin, yakın zamanda meydana gelen şiddetli toraks travmasından kaynaklanan akut solunum sıkıntısı sendromunu ve artan oksijen kaynağına rağmen azalan arteriyel oksijen seviyelerini öngörebilir.

Ayrıca model, güncel tıbbi bilgi elde etmek için bilgi grafikleri veya veritabanları gibi kaynaklardan bağlamsal bilgilere erişerek mantığını geliştirecek ve tavsiyelerinin tıptaki en son gelişmeleri yansıtmasını sağlayacaktır.

Sağlık Hizmetleri Temel Modelinin Uygulamaları ve Etkisi

Sağlık temel modelinin potansiyel kullanım alanları oldukça geniştir. Teşhiste böyle bir model, insan analizine olan bağımlılığı azaltabilir. Tedavi planlaması için model, hastanın tüm tıbbi kaydını, genetik ayrıntılarını ve yaşam tarzı faktörlerini dikkate alarak bireyselleştirilmiş tedavi stratejilerinin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Diğer bazı uygulamalar şunları içerir:

• Topraklanmış radyoloji raporları: Sağlık temel modeli, rapor taslağını otomatikleştirerek ve iş yükünü azaltarak radyologları destekleyen çok yönlü asistanlar oluşturarak dijital radyolojiyi dönüştürebilir. Ayrıca tüm hasta geçmişini entegre edebilecektir. Örneğin radyologlar, zaman içinde koşullardaki değişiklikler hakkında modeli sorgulayabilir: "Son taramadan bu yana tümör boyutunda herhangi bir değişiklik tespit edebilir misiniz?"
• Hastabaşı Klinik Karar Desteği: Klinik bilgiden yararlanılarak açık, serbest metinli açıklamalar ve veri özetleri sunacak, sağlık personelini acil hasta riskleri konusunda uyaracak ve sonraki adımlar konusunda önerilerde bulunacaktır. Örneğin, "Uyarı: Bu hasta şoka girmek üzere" model bulut uyarısı, ilgili veri özetlerine ve eylem için kontrol listelerine bağlantılar sağlar.
• İlaç Keşfi: Bir hedefe spesifik ve güçlü bir şekilde bağlanan proteinlerin tasarlanması, ilaç keşfinin temelidir. RF difüzyonu gibi ilk modeller, bağlanma hedefi gibi temel girdilere dayalı olarak proteinler üretmeye başladı. Bu ilk modellere dayanarak, sağlık hizmetlerine özgü temel bir model, hem dili hem de protein dizilerini anlayacak şekilde eğitilebilir. Bu, proteinlerin tasarlanması için metin tabanlı bir arayüz sunmasına ve potansiyel olarak yeni ilaçların geliştirilmesini hızlandırmasına olanak tanıyacak.

Zorluklar

Her ne kadar sağlık hizmetlerine özgü temel bir model oluşturmak nihai hedef olmaya devam etse ve son gelişmeler bunu daha uygulanabilir hale getirmiş olsa da, çeşitli tıbbi konseptler arasında akıl yürütme yeteneğine sahip tek bir model geliştirmede hala önemli zorluklar bulunmaktadır:

• Birden fazla yöntemin veri eşlemesi: Modelin EHR verileri, tıbbi görüntüleme verileri ve genetik veriler gibi çeşitli veri yöntemleri üzerinde eğitilmesi gerekir. Bu yöntemler arasında akıl yürütmek zordur çünkü tüm bu yöntemler arasındaki etkileşimleri doğru bir şekilde haritalandıran yüksek kaliteli verileri elde etmek zordur. Üstelik hücresel dinamiklerden moleküler yapılara ve genom çapında genetik etkileşimlere kadar çeşitli biyolojik yöntemlerin temsil edilmesi karmaşıktır. İnsan verileri üzerinde en iyi eğitim mümkün ve etik dışı olduğundan araştırmacılar daha az tahmine dayalı hayvan modellerine veya hücre dizilerine güveniyor; bu da laboratuvar ölçümlerinin tüm organizmaların karmaşık işleyişine dönüştürülmesinde zorluk yaratıyor.
• Doğrulama ve Doğrulama: Sağlık hizmeti temel modellerinin çok yönlülüğü nedeniyle doğrulanması zordur. Geleneksel olarak yapay zeka modelleri, bir kanser türünün MRI'dan teşhis edilmesi gibi belirli görevler için doğrulanır. Ancak temel modeller yeni, görünmeyen görevleri gerçekleştirebilir ve bu da olası tüm arıza türlerinin önceden tahmin edilmesini zorlaştırır. Testlerine ve onaylanmış kullanım durumlarına ilişkin ayrıntılı açıklamalara ihtiyaç duyarlar ve endikasyon dışı kullanım için uyarılar yayınlamalıdırlar. Çeşitli girdi ve çıktıları ele aldıkları için çıktılarının doğrulanması da karmaşıktır ve doğruluğu sağlamak için potansiyel olarak çok disiplinli bir panel gerektirir.
• Sosyal Önyargılar: Bu modeller, belirli grupları yeterince temsil etmeyen veya önyargılı korelasyonlar içeren veriler üzerinde eğitim verebileceğinden, önyargıların devam etmesi riskini taşır. Bu önyargıların ele alınması çok önemlidir, özellikle de modellerin ölçeği arttıkça, bu da sorunu yoğunlaştırabilir.

Yol İleri

Üretken yapay zeka, klinisyenlerin üzerindeki dokümantasyon yükünü hafifleterek sağlık hizmetlerini yeniden şekillendirmeye başladı ancak tam potansiyeli ileride yatıyor. Sağlık hizmetlerinde temel modellerin geleceği dönüştürücü olmayı vaat ediyor. Teşhislerin yalnızca daha hızlı değil, aynı zamanda daha doğru olduğu, tedavi planlarının bireysel hastaların genetik profillerine göre hassas bir şekilde uyarlandığı ve yeni ilaçların yıllar yerine birkaç ay içinde keşfedilebildiği bir sağlık sistemi hayal edin.

Sağlık hizmetlerine özgü temel bir yapay zeka modeli oluşturmak, özellikle çeşitli ve dağınık tıbbi ve klinik verilerin entegrasyonu söz konusu olduğunda zorluklar ortaya çıkarır. Ancak bu engeller teknoloji uzmanları, klinisyenler ve politika yapıcılar arasındaki işbirlikçi çabalarla aşılabilir. Birlikte çalışarak, çeşitli paydaşları (EHR'ler, görüntüleme şirketleri, patoloji laboratuvarları, sağlayıcılar) bu verileri birleştirmeye ve sağlık hizmetlerinde karmaşık, çok modlu etkileşimleri işleyebilen yapay zeka model mimarileri oluşturmaya teşvik eden ticari çerçeveler geliştirebiliriz.

Üstelik bu ilerlemenin açık bir etik pusula ve sağlam düzenleyici çerçevelerle ilerlemesi, bu teknolojilerin sorumlu ve eşitlikçi bir şekilde kullanılmasını sağlamak açısından hayati önem taşıyor. Sağlık hizmetleri topluluğu, yüksek doğrulama ve adalet standartlarını koruyarak hem hastalar hem de uygulayıcılar arasında güven oluşturabilir ve kabulü teşvik edebilir.

Sağlık temel modellerinin potansiyelini tam olarak gerçekleştirmeye yönelik yolculuk heyecan verici bir sınırdır. Sağlık sektörü, bu yenilikçi ruhu benimseyerek yalnızca mevcut zorlukların üstesinden gelmekle kalmayıp aynı zamanda tıp bilimini de dönüştürebilir. Sağlık hizmetlerinde, olasılıklarla dolu ve yapay zekanın küresel ölçekte yaşamları iyileştirme vaadiyle hareket eden cesur yeni bir çağın eşiğindeyiz.