Doktor yapay zekanın yazdığı notlar, gerçeğinden ayırt edilemiyor
Florida Üniversitesi ve NVIDIA’daki araştırmacılar tarafından geliştirilen yeni yapay zeka yazılımı, her iki grup tarafından yürütülen bir ilk araştırmaya göre, normalde doktorlar tarafından yazılan notları o kadar iyi yazıyor ki, iki doktor ile gerçek doktor arasındaki farkı ayırt etmek mümkün olmuyor.
HASTA NOTLARI İNCELENDİ VE ÇOĞUNLUK YAZILI YAPAY ZEKA’YI GERÇEKTEN AYIRMADI
Popular Science Türkçe’nin haberine göre doktorlar, bazıları gerçek doktorlar tarafından yazılan, bazıları ise yeni yapay zeka programıyla oluşturulan hasta notlarını inceleyerek, notların yalnızca %49’unda kimin yazdığını doğru tahmin etti. NVIDIA ve Florida Üniversitesi’nde çalışan 19 araştırmacıdan oluşan araştırma ekibine göre, iki hafta önce Nature’ın npj Dijital Tıp bülteninde yayınlanan bulgular, yapay zekanın sağlık çalışanlarına benzeri görülmemiş bir etkiyle destek sağlamasının önünü açıyor.
Araştırmanın bir parçası olarak araştırmacılar, ChatGPT’ye benzer şekilde çalışan GatorTronGPT adlı yeni bir modele dayalı tıbbi kayıtlar oluşturmak üzere süper bilgisayarları eğitti. GatorTron’un ücretsiz sürümleri, açık kaynaklı AI sitesi Hugging Face’te 430.000’den fazla indirildi. Florida Üniversitesi Tıp Fakültesi’nin biyomedikal bilgi bölümünde çalışan makalenin baş yazarı Yonghui Wu’ya göre GatorTron modelleri, klinik araştırmalar için mevcut olan tek saha modelleridir.
Florida Üniversitesi’nin yeni Malachowsky Veri Bilimi ve Bilgi Teknolojisi Binası, adını Florida Üniversitesi mezunu ve NVIDIA kurucu ortağı Chris Malachowsky’den almıştır. Florida Üniversitesi ile NVIDIA arasındaki kamu-özel ortaklığı, 150 milyon dolarlık inşaatın finansmanına yardımcı oldu. 2021 yılında Florida Üniversitesi, HiPerGator süper bilgisayarını NVIDIA tarafından sağlanan multimilyon dolarlık altyapı paketiyle elit statüye yükseltti.
Bu araştırma için Wu ve meslektaşları, bilgisayarların doğal insan dilini taklit etmesine olanak tanıyan geniş bir dil modeli geliştirdiler. Bu modeller standart yazım ve konuşmada iyi çalışsa da tıbbi kayıtlar, hasta gizliliğinin korunması ve son derece teknik olması gibi ek zorlukları da beraberinde getirir. Dijital sağlık kayıtları Google’da aranamaz ve Wikipedia’da paylaşılamaz.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için araştırmacılar, Florida Üniversitesi Tıp Fakültesi’ndeki tıbbi kayıtlardan 2 milyon hastanın özel bilgilerini izole ederek 82 milyar yararlı tıbbi kelimenin kullanılmasını sağladı. Bu seti 195 milyar kelimelik başka bir veri seti ile birleştiren bilim insanları, GatorTron modelini bu tıbbi verileri GPT-3 mimarisiyle analiz edecek şekilde eğitti. Ön Eğitimli Üretken Transformatör anlamına gelen GPT, bir tür sinir ağı yapısıdır. Bu sayede GatorTronGPT, doktorların notlarına benzeyen klinik metinler yazabildi.
Tıbbi GPT’nin olası kullanımları arasında, yapay zeka tarafından kaydedilen ve özetlenen notlarla belgeleme zahmetinin ortadan kaldırılması yer alır. Wu, Florida Üniversitesi’nin yazılımı pazara sunmayı amaçlayan bir inovasyon merkezine sahip olduğunu söyledi.
Programcılar, yapay zekanın insanlar gibi yazabilmesini sağlamak için klinik sözcükler ve 277 milyar kelimeye dayalı dil kullanım kalıpları içeren süper bilgisayarları programlamak için haftalar harcadılar.
