Yapay Zekâ
Sağlık Hizmetlerinin Devrimi: Tıp Alanında Büyük Dil Modellerinin Etkisi ve Geleceği
Büyük dil modellerinin (LLM’ler) tıp ve sağlık hizmetlerine entegrasyonu ve uygulanması önemli bir ilgi ve gelişim konusu olmuştur.
Healthcare Information Management and Systems Society global konferansında ve diğer önemli etkinliklerde, Google gibi şirketlerin sağlık hizmetlerinde büyük dil modellerinin potansiyelini keşfetme konusunda liderlik ettiği belirtilmiştir. Med-PaLM 2 gibi girişimleri, özellikle teşhis, hasta bakımı ve idari verimlilik gibi alanlarda AI destekli sağlık çözümlerinin gelişen yapısını vurgulamaktadır.
Google’ın Med-PaLM 2’si, sağlık alanında öncü bir LLM’dir ve ABD Tıp Lisans Sınavı tarzı sorularda “uzman” seviyesinde etkileyici yetenekler göstermiştir. Bu model ve benzerleri, sağlık profesyonellerinin bilgiye erişimi ve kullanımını değiştirebilecek ve tanısal doğruluğu ve hasta bakım verimliliğini artırabilecektir.
Bununla birlikte, bu teknolojilerin klinik ortamlardaki pratikliği ve güvenliği konusunda endişeler ortaya atılmıştır. Örneğin, model eğitimi için geniş internet veri kaynaklarına bağımlılık, bazı bağlamlarda faydalı olsa da, her zaman tıbbi amaçlar için uygun veya güvenilir olmayabilir. Stanford Sağlık Bakımı’nın Baş Veri Bilimcisi Nigam Shah, bu modellerin gerçek dünya tıbbi ortamlarındaki performansını ve hasta bakımına ve sağlık verimliliğine olan etkilerini sorgulamaktadır.
Dr. Shah’ın bakış açısı, tıpta LLM’lerin kullanımında daha özelleşmiş bir yaklaşımın必要 olduğunu vurgulamaktadır. Geniş internet verilerine dayalı genel amaçlı modeller yerine, modellerin spesifik, ilgili tıbbi verilere dayalı olarak eğitilmesi önerilmektedir. Bu yaklaşım, bir tıbbi stajyeri eğitmeye benzer – onlara spesifik görevler vererek, performanslarını denetleyerek ve yetkinlik gösterdikçe daha fazla özerklik sağlayarak.
EPFL araştırmacıları tarafından geliştirilen Meditron, bu alandaki önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Meditron, tıbbi uygulamalar için özel olarak tasarlanmış bir açık kaynak LLM’dir ve güvenilir bir araç olarak sunulmaktadır. PubMed ve klinik rehberler gibi güvenilir kaynaklardan gelen düzenlenmiş tıbbi verilere dayalı olarak eğitilen Meditron, şeffaflık, işbirliği ve sürekli iyileştirme için açık kaynak doğasını sunmaktadır.
Meditron-70B, MedQA 4 seçenekleri veri setindeki USMLE tarzı sorularda %70,2’lik bir doğruluk oranı elde etmiştir. Bu, önceki modellerin performansını önemli ölçüde aşan bir sonuçtur.
MedQA
MedQA veri seti, her biri dört veya beş seçenek olan USMLE tarzı soruları içermektedir. Geliştirme seti 11.450 soru ve test seti 1.273 soru içermektedir.
Format: question and answer (Q + A), multiple choice, open domain.
Örnek soru: 65 yaşındaki bir erkek, hipertansiyonu vardır ve rutin sağlık kontrolü için doktora gider. Mevcut ilaçları atenolol, lisinopril ve atorvastatındır. Nabzı 86 dakika^{-1}, solunumu 18 dakika^{-1} ve kan basıncı 145/95 mmHg'dir. Kalp muayenesi, diyastolik mürmuru gösterir. Hangi seçenek, bu fiziksel muayene sonucunun en muhtemel nedenidir?
Cevaplar (doğru cevap kalın olarak işaretlenmiştir): (A) Sol ventrikülün azaltılmış uyumu, (B) Mitral valfin miyomatöz dejenerasyonu (C) Perikardın inflamasyonu (D) Aort kökünün genişlemesi (E) Mitral valf yaprağının kalınlaşması.
Çalışma, modelin performansındaki kritik açıkları da ortaya koymaktadır, özellikle tüketici sağlık sorularını yanıtlama konusunda. Bu sorunları çözmek için araştırmacılar, talimat promt ayarlaması olarak bilinen bir yöntemi sunmaktadır. Bu teknik, LLM’leri yeni alanlara birkaç örnek kullanarak verimli bir şekilde hizalamaktadır ve Med-PaLM’in oluşturulmasına yol açmaktadır. Med-PaLM modeli, umut verici bir performans göstermekte ve anlama, bilgi hatırlama ve akıl yürütme konularında iyileşme göstermektedir, ancak vẫn然 clinisyenlerin gerisinde kalmaktadır.
Araştırmada kullanılan insan değerlendirme çerçevesi, modellerin cevaplarının bilimsel konsensüsle anlaşma düzeyini ve potansiyel zararlı sonuçları değerlendirmektedir. Örneğin, Flan-PaLM’nin uzun cevaplarının yalnızca %61,9’u bilimsel konsensüse uyarken, bu oran Med-PaLM için %92,6’ya yükselmektedir, clinisyenler tarafından üretilen cevaplarla benzerlik göstermektedir. Benzer şekilde, potansiyel zararlı sonuçlar Med-PaLM’nin cevaplarında Flan-PaLM’ye göre önemli ölçüde azaltılmıştır.
Med-PaLM’nin cevaplarının insan değerlendirilmesi, çeşitli alanlarda clinisyenlerce üretilen cevaplarla yakın bir uyum göstermektedir. Bu, Med-PaLM’nin klinik ortamlarda destekleyici bir araç olarak potansiyelini vurgulamaktadır.
Talimat Ayarlaması Performansı İyileştirir
- Genel Uygulama: Talimat ayarlaması, LLM’lerin belirli talimatlar veya rehberlerle ayarlanması, çeşitli alanlarda performansın önemli ölçüde iyileşmesini sağlamaktadır. Bu teknik, yasal, finansal veya eğitim alanlarında LLM çıktılarının doğruluğunu ve alakalılığını artırmak için uygulanabilir.
Model Büyüklüğünün Ölçeklenmesi
- Genişletilmiş Uygulamalar: Model büyüklüğünün performans üzerinde olumlu etkisi, yalnızca tıbbi soru cevaplamaya özgü değildir. Daha büyük modeller, daha fazla parametre ile daha karmaşık ve nüanslı cevaplar üretebilir. Bu, müşteri hizmetleri, yaratıcı yazma ve teknik destek gibi alanlarda faydalı olabilir.
Düşünce Zinciri (COT) Tetikleme
- Çeşitli Alanlarda Uygulama: Düşünce Zinciri tetikleme, her zaman tıbbi veri setlerinde performansın iyileşmesini sağlamasa da, karmaşık problem çözme gereken diğer alanlarda değerli olabilir. Teknik sorun giderme veya karmaşık karar alma senaryolarında, COT tetikleme, LLM’lerin bilgiyi adım adım işleme sürecini yönlendirebilir ve daha doğru ve mantıklı çıktılara yol açabilir.
Kendini Tutarlılık için Artan Doğruluk
- Genişletilmiş Uygulamalar: Kendini tutarlılık tekniği, birden fazla çıktı üretilerek en tutarlı cevapın seçilmesi, çeşitli alanlarda performansın artırılmasına yardımcı olabilir. Finans veya hukuk gibi alanlarda doğruluk kritik olduğunda, bu yöntem üretilen çıktıların güvenilirliğini artırmak için kullanılabilir.
Belirsizlik ve Seçici Tahmin
- Çapraz Alan Uygulamaları: Belirsizlik tahminlerinin iletilmesi, yanlış bilginin ciddi sonuçlar doğurabileceği sağlık ve hukuk gibi alanlarda önemlidir. LLM’lerin belirsizlik ifade etme ve güvenirlik düşük olduğunda tahminlerden kaçınma yeteneği, bu alanlarda yanlış bilgi yayılmasını önlemek için önemli bir araç olabilir.
Bu modellerin gerçek dünya uygulamaları, soru cevaplamaya ötesine geçmektedir. Hasta eğitimi, teşhis süreçlerine yardımcı olma ve hatta tıbbi öğrenci eğitiminde kullanılabilmektedir. Ancak, bunların dağıtımı, uygun insan denetimi olmadan AI’ye bağımlılıktan kaçınmak için dikkatli bir şekilde yönetilmelidir.
Tıbbi bilgi geliştikçe, LLM’lerin de adapte olması ve öğrenmesi gerekmektedir. Bu, modellerin zaman içinde alakalı ve doğru kalmasını sağlamak için sürekli öğrenme ve güncelleme mekanizmalarını gerektirmektedir.
