Microsoft araştırmacılarının geliştirdiği yapay zekâ sistemi, tanı sürecini hekimler gibi adım adım yürütüyor. Model önce hastanın öyküsüne ilişkin hangi soruları soracağını ve fizik muayenede hangi bulgulara odaklanacağını belirliyor. Ardından tetkik istiyor, sonuçları değerlendiriyor ve gerektiğinde ek incelemelere başvuruyor. Her yeni bilgiyle olası tanılarını ve izlenecek adımları güncelliyor.
Bu yaklaşım, alandaki yerleşik yöntemden ayrılıyor. Mevcut tıbbi yapay zekâ modelleri genellikle hastanın belirtilerini, laboratuvar sonuçlarını ve görüntüleme bulgularını tek seferde değerlendirip tanı üretiyor. Yeni sistemde ise süreci, sanal bir uzman kurulunun birlikte çalışmasını sağlayan “orkestratör” adlı koordinasyon mekanizması yönetiyor.
300’ü aşkın karmaşık vakada sınandı
Science dergisinde yayımlanan çalışmada sistem, sıra dışı ve tanısı güç 300’den fazla tıbbi vaka üzerinden değerlendirildi. Doğru tanıya ulaşmada, ders kitaplarını ve interneti kullanabilen genel pratisyenlerin iki katından fazla başarı gösterdi. Acil servis kayıtlarından oluşturulan senaryolarda da karşılaştırmaya katılan hekimlerden daha yüksek doğruluk oranına ulaştı.
Microsoft AI sağlık biriminin başkan yardımcısı Dr.Dominic King, bu tür sistemlerin eskiden çoktan seçmeli sorularla ölçüldüğünü hatırlatıyor: “Yapay zekâ bunlarda yüzde 100 başarı oranı tutturma konusunda çok iyi hâle geldi. Ama elbette bu gerçek dünya değil. Hiçbir hasta bana güzel bir özetle gelmedi.”
Araştırmada, sistemin planladığı tanısal incelemelerin tahmini maliyetinin de hekimlerin planladığı süreçlere kıyasla daha düşük olduğu görüldü. Microsoft AI Health’in yapay zekâ çalışmalarını yöneten Harsha Nori şöyle diyor: “Yalnızca sistemlerin doğruluğunu ölçmüyoruz. Aynı zamanda bir tanı değerlendirmesini ne kadar sağduyulu ve dikkatli biçimde yürüttüğünü de ölçüyoruz.”
Bir sonraki aşamada Boston’daki Beth Israel Deaconess Medical Center ile iş birliği yapılarak aracın acil servis bekleme alanlarındaki hastaları aciliyetlerine göre önceliklendirme becerisi test edilecek.
