Yapay zeka ile binden fazla hastalık tahmin edilebilecek

Genel (DHA) - Demirören Haber Ajansı | 19.09.2025 - 16:20, Güncelleme: 19.09.2025 - 16:20
 

Yapay zeka ile binden fazla hastalık tahmin edilebilecek

Yapay zeka ile binden fazla hastalık tahmin edilebilecek
BİRLEŞİK KRALLIK, (DHA) - ARAŞTIRMACILAR, bir kişinin sağlık geçmişine dayanarak binlerce hastalığın riskini yıllar öncesinden öngörebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.‘Delphi-2M’ adı verilen yapay zeka, İngiltere’nin yarım milyon katılımcıya ait biyomedikal veriler içeren UK Biobank veri tabanında eğitildi. Modelin, dil tabanlı görevlerde kullanılan ve ChatGPT’nin de temelini oluşturan ‘transformer’ mimarisi ile çalıştığı bildirildi.Alman Kanser Araştırma Merkezi’nden Moritz Gerstung, tıbbi teşhis dizilerini anlamanın, metinlerdeki dil bilgisi kurallarını öğrenmeye benzediğini söyleyerek, “Delphi-2M, teşhislerin hangi kombinasyonlarla ve hangi sırayla ortaya çıktığını öğreniyor” dedi.Model, özellikle kalp krizi gibi hastalıklarda bireylerin risk seviyesini yaş ve klasik faktörlerin ötesinde belirleyebildi. Araştırmacılar, yapay zekayı ayrıca Danimarka’nın iki milyon kişilik kamu sağlık verisi üzerinde test ederek doğruladı. Bilim insanları, sistemin umut verici sonuçlar verse de henüz klinik kullanıma hazır olmadığını belirtti. İngiliz araştırmacı Peter Bannister, kullanılan veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları bakımından yanlı olabileceğini belirtti.Uzmanlar, gelecekte bu tür sistemlerin sağlık hizmetlerini dönüştürebileceğini düşünüyor. ‘Delphi-2M’ gibi yapay zekalar sayesinde; hastalar daha yakından izlenebilecek, önleyici tedbirler daha erken alınabilecek, sağlık sistemlerinde kaynak kullanımı optimize edilebilecek ve tüm hastalıklar tek seferde taranabilecek.Araştırmacılar, mevcut yazılımların genellikle kalp krizi veya felç gibi tek bir hastalık için risk analizi yapabildiğini ancak ‘Delphi-2M’in, aynı anda 1000’den fazla hastalığın uzun vadeli riskini tahmin edebildiğini açıkladı.
Yapay zeka ile binden fazla hastalık tahmin edilebilecek

BİRLEŞİK KRALLIK, (DHA) - ARAŞTIRMACILAR, bir kişinin sağlık geçmişine dayanarak binlerce hastalığın riskini yıllar öncesinden öngörebilen yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi.

‘Delphi-2M’ adı verilen yapay zeka, İngiltere’nin yarım milyon katılımcıya ait biyomedikal veriler içeren UK Biobank veri tabanında eğitildi. Modelin, dil tabanlı görevlerde kullanılan ve ChatGPT’nin de temelini oluşturan ‘transformer’ mimarisi ile çalıştığı bildirildi.

Alman Kanser Araştırma Merkezi’nden Moritz Gerstung, tıbbi teşhis dizilerini anlamanın, metinlerdeki dil bilgisi kurallarını öğrenmeye benzediğini söyleyerek, “Delphi-2M, teşhislerin hangi kombinasyonlarla ve hangi sırayla ortaya çıktığını öğreniyor” dedi.

Model, özellikle kalp krizi gibi hastalıklarda bireylerin risk seviyesini yaş ve klasik faktörlerin ötesinde belirleyebildi. Araştırmacılar, yapay zekayı ayrıca Danimarka’nın iki milyon kişilik kamu sağlık verisi üzerinde test ederek doğruladı. Bilim insanları, sistemin umut verici sonuçlar verse de henüz klinik kullanıma hazır olmadığını belirtti. İngiliz araştırmacı Peter Bannister, kullanılan veri setlerinin yaş, etnik köken ve mevcut sağlık sonuçları bakımından yanlı olabileceğini belirtti.

Uzmanlar, gelecekte bu tür sistemlerin sağlık hizmetlerini dönüştürebileceğini düşünüyor. ‘Delphi-2M’ gibi yapay zekalar sayesinde; hastalar daha yakından izlenebilecek, önleyici tedbirler daha erken alınabilecek, sağlık sistemlerinde kaynak kullanımı optimize edilebilecek ve tüm hastalıklar tek seferde taranabilecek.

Araştırmacılar, mevcut yazılımların genellikle kalp krizi veya felç gibi tek bir hastalık için risk analizi yapabildiğini ancak ‘Delphi-2M’in, aynı anda 1000’den fazla hastalığın uzun vadeli riskini tahmin edebildiğini açıkladı.

Habere ifade bırak !
Habere ait etiket tanımlanmamış.
Okuyucu Yorumları (0)

Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.

Yorum yazarak Topluluk Kuralları’nı kabul etmiş bulunuyor ve taka61.net sitesine yaptığınız yorumunuzla ilgili doğrudan veya dolaylı tüm sorumluluğu tek başınıza üstleniyorsunuz. Yazılan tüm yorumlardan site yönetimi hiçbir şekilde sorumlu tutulamaz.
Sitemizden en iyi şekilde faydalanabilmeniz için çerezler kullanılmaktadır, sitemizi kullanarak çerezleri kabul etmiş saylırsınız.