Diyabet hastaları yakında AI tıbbi personeli tarafından tedavi edilecek

Çin ve Singapurlu bilim insanları , diyabet hastalarının birincil bakımında, özellikle de teşhis aşamasında doktorlara yardımcı olmak için yapay zekâ (YZ) kullanan çok modlu bir büyük dil modeli (LLM) üzerinde iş birliği yaparak daha iyi tedavi sonuçları elde ettiler. Bu, dünyada türünün ilk örneği olan bir model ve araştırma Nature Medicine dergisinde yayınlandı.

Araştırma ekibi, diyabetin teşhis ve tedavisinde yapay zekayı kullanıyor. (Kaynak: Carnegie Mellon Üniversitesi)

2021 yılında dünya çapında 500 milyondan fazla kişinin diyabet hastası olduğu tahmin edilmektedir; bunların çoğu düşük ve orta gelirli ülkelerdedir. Bu ülkeler genellikle eğitimli birinci basamak sağlık personeli eksikliği ve diyabetin gözü etkileyen komplikasyonlarından biri olan diyabetik retinopati için sınırlı uygun tarama ile karşı karşıyadır.

Bu gerçekle karşı karşıya kalan Tsinghua Üniversitesi, Şanghay Jiao Tong Üniversitesi ve Singapur Ulusal Üniversitesi'nden araştırmacılar, diyabet hastalarının bakımı ve tedavisi sırasında tıbbi kayıtların yönetimi konusunda birinci basamak hekimlerine rehberlik sağlayabilecek, OpenAI'nin GPT-4 dil modeline benzer bir model geliştirdiler.

DeepDR-LLM adı verilen model, dil ve görüntüyü bir araya getirerek, mevcut büyük dil modelleri ve derin öğrenmenin üstün özelliklerinden yararlanacak şekilde tasarlanmış olup, görüntü tanılama ve uygun tedavi önerilerinde kapsamlı bir çözüm sunmaktadır.

Ekip, 267.730 katılımcıdan 371.763 gerçek yönetim önerisi içeren açık kaynaklı bir LLM programı kullandı. Ayrıca bilim insanları, Çin, Singapur, Hindistan, Tayland, Birleşik Krallık, Cezayir ve Özbekistan olmak üzere yedi ülkeden 21 retina görüntü veri setini de kullandı.

Daha sonra yapılan retrospektif bir çalışmada, DeepDR-LLM'nin Çince'den daha iyi performans gösterirken, İngilizce'de birinci basamak sağlık personeliyle karşılaştırılabilir bir performans gösterdiği ortaya çıktı.

Ayrıca, diyabetik retinopatiyi tanımlama görevinin değerlendirilmesinde, modelden yararlanan birinci basamak hekimlerinin ortalama doğruluğu, araştırma ekibinin modeli kullanılmadan elde edilen %81'lik orana kıyasla %92'nin üzerine çıktı.

Kaynak: https://baoquocte.vn/benh-nhan-tieu-duong-sap-duoc-nhan-vien-y-te-ai-cham-soc-280474.html