Florida Üniversitesi ve NVIDIA’da çalışan araştırmacıların geliştirdiği yeni bir yapay zeka yazılımı, her iki kümenin yürüttüğü erken bir çalışmaya nazaran olağanda tabiplerin yazdığı notları o kadar hoş yazıyor ki, iki tabip gerçeğiyle ortasındaki farkı ayırt edilemedi.

HASTA NOTLARI İNCELENDİ VE BÜYÜK ÇOĞUNLUK YAPAY ZEKANIN YAZDIĞINI GERÇEĞİNDEN AYIRAMADI

Populer Science Türkçe’nin aktardığı bu çalışmada doktorlar, kimileri gerçek hekimler tarafından yazılırken başkaları yeni yapay zeka programıyla oluşturulan hasta notlarını inceledi ve notları kimin yazdığını yalnızca yüzde 49 oranında gerçek kestirim ettiler. NVIDIA ve Florida Üniversitesinde çalışan 19 araştırmacıdan oluşan araştırma kadrosuna nazaran iki hafta evvel Nature’a bağlı npj Digital Medicine bülteninde yayınlanan bulgular, yapay zekanın sıhhat çalışanlarına görülmemiş bir tesirle takviye sağlamasına kapı aralıyor.

Araştırmacılar çalışma kapsamında süperbilgisayarları eğiterek, ChatGPT’ye benzeri çalışan GatorTronGPT isimli yeni bir modele dayalı tıbbi kayıtlar oluşturdular. GatorTron’un fiyatsız sürümleri, açık kaynaklı yapay zeka sitesi Hugging Face’de 430.000 kereden fazla indirilmiş durumda. Florida Üniversitesi Tıp Fakültesi biyomedikal enformasyon kısmında çalışan makale baş müellifi Yonghui Wu’ya nazaran GatorTron modelleri, sitenin klinik araştırma için kullanılabilen tek modeli.

Florida Üniversitesinin yeni Malachowsky Bilgi Bilimi & Bilişim Teknolojileri Binası, Florida Üniversitesi mezunu ve NVIDIA eş kurucusu Chris Malachowsky’nin ismini taşıyor. Florida Üniversitesi ve NVIDIA ortasında gerçekleştirilen bir kamu-özel bölüm iştiraki, 150 milyon dolarlık bu yapının fonlanmasına yardımcı oldu. 2021 yılında Florida Üniversitesi, HiPerGator süperbilgisayarını NVIDIA’nın sağladığı multimilyon dolarlık bir altyapı paketiyle seçkin statüye çıkardı.

Wu ve meslektaşları, bu araştırma için bilgisayarların doğal insan lisanını taklit etmesini sağlayan geniş bir lisan modeli geliştirdiler. Bu modeller standart yazım ve sohbetlerde hoş çalışsa da, tıbbi kayıtlar hastaların saklılığının korunması ve yüksek ölçüde teknik olmaları üzere ek zorluklar getiriyor. Dijital tıbbi kayıtlar Google’da aranamıyor yahut Wikipedia’da paylaşılamıyor.

Araştırmacılar bu zahmetlerin üstesinden gelmek için Florida Üniversitesi Tıp Fakültesinin tıbbi kayıtlarından 2 milyon hastanın özel bilgilerini ayırarak, 82 milyar faydalı tıbbi sözün kullanılmasını sağladı. Kelam konusu seti 195 milyar sözden oluşan diğer bir verisetiyle birleştiren bilim insanları, GatorTron modelini GPT-3 mimarisiyle birlikte bu tıbbi dataları tahlil etmesi için eğitti. Evvelce Eğitilmiş Üretici Dönüştürücü manasına gelen GPT, bir çeşit sinirsel ağ yapısı. Bu sayede GatorTronGPT, tıp hekimlerinin notlarına benzeyen klinik metinler yazabildi.

Tıbbi bir GPT’nin muhtemel kullanım alanları ortasında, 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 emsal yazı yazabilmesi için, süperbilgisayarları klinik söz hazneleriyle ve 277 milyar söze dayalı lisan kullanım modelleriyle haftalarca programlandı.