Büyük dil modellerinin (LLM’ler) hızla ilerlemesi, tıp eğitimini dönüştürmek için heyecan verici yeni olasılıkların kapılarını açtı. Bu yapay zeka araçlarının gücünden yararlanarak, yenilikçi eğitim kaynakları oluşturabilir ve eğitim gören hekimlere eşi benzeri görülmemiş bilgiye ve öğrenme materyallerine erişim sağlayabiliriz. “Sentetik eğitim” olarak bilinen bu yaklaşım, LLM’leri tıp uzmanlarının özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yeni içerik oluşturmak için kullanır.
Yakın tarihli bir çalışmada, OpenAI’nin GPT-4’ünü Amerika Birleşik Devletleri Tıbbi Lisanslama Sınavı’nda (USMLE) sıklıkla test edilen 20 farklı cilt ve yumuşak doku hastalığı için klinik vinyetler oluşturmak üzere kullanarak LLM’lerin dermatoloji eğitimindeki potansiyelini araştırdık. Gerçekçi hasta senaryoları sunan bu vinyetler, daha sonra doğrulukları, kapsamlılıkları, kaliteleri, potansiyel zararları ve demografik önyargıları açısından hekim uzmanlar tarafından değerlendirildi.
Çalışmamızın sonuçları oldukça cesaret vericiydi. Hekim uzmanlar, vinyetlere bilimsel doğruluk (4.45/5), kapsamlılık (4.3/5) ve genel kalite (4.28/5) için yüksek ortalama puanlar verirken, potansiyel klinik zarar (1.6/5) ve demografik önyargı (1.52/5) için de düşük puanlar verdiler. Kapsamlılık ve genel kalite arasında güçlü bir korelasyon (r = 0.83) da gözlemledik, bu da ayrıntılı ve çok yönlü vinyetlerin etkili tıp eğitimi için gerekli olduğunu gösteriyor. Bununla birlikte, vinyetlerde önemli demografik çeşitliliğin olmadığını da kaydettik, bu da gelecekteki yinelemelerde iyileştirilmesi gereken bir alanı vurguluyor.
Genel olarak, çalışmamız LLM’lerin dermatoloji eğitim materyallerinin ölçeklenebilirliğini, erişilebilirliğini ve özelleştirilebilirliğini artırma potansiyelini göstermektedir. Demografik çeşitliliğin gerekliliği gibi belirlediğimiz sınırlamaları ele alarak, bu yapay zeka destekli araçları daha da geliştirebilir ve tıp eğitiminde devrim yaratma potansiyellerinin tamamını ortaya çıkarabiliriz.
Tıp Eğitiminde LLM’lerin Yükselişi
Tıp eğitimi alanı sürekli olarak gelişmekte, yeni nesil tıp öğrencileri ve asistanlarının değişen ihtiyaçlarına uyum sağlamaktadır. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, bu hevesli hekimler öğrenimlerini tamamlayabilecek çok çeşitli dijital araçlara giderek daha fazla maruz kalmaktadır. Bu teknolojiler arasında, büyük dil modelleri (LLM’ler) özellikle umut verici bir alan olarak ortaya çıkmış ve olağanüstü hesaplama güçleri nedeniyle dikkat çekmiştir.
LLM’ler, çeşitli kaynaklardan elde edilen büyük miktarda metinsel veri üzerinde eğitilmiş bir tür makine öğrenimi modelidir. Bu kapsamlı eğitim, işledikleri devasa veri kümelerinden elde edilen toplu bilgileri sentezleyerek ve uygulayarak son derece uzmanlaşmış görevleri yerine getirmelerini sağlar. Tıp alanında açık bir eğitim almadan bile, OpenAI’nin GPT’si gibi genel modeller klinik ortamlarda etkileyici performans göstermiş ve LLM’lerin tıpta sahip olduğu muazzam potansiyele işaret etmiştir.
Sentetik Eğitimin Potansiyelini Ortaya Çıkarma
LLM’ler, yeni içeriği hızla ve verimli bir şekilde oluşturma yetenekleri nedeniyle tıp eğitiminde emsalsiz bir fayda sunmaktadır. LLM’leri çeşitli tıp eğitimi görevlerine uygulamaya önemli bir ilgi duyulurken, LLM güdümlü eğitim girişimlerinin gerçek dünya senaryolarında nasıl performans gösterdiğine dair sınırlı araştırma bulunmaktadır. LLM’lerin bu alanda özellikle umut verici ancak yeterince keşfedilmemiş bir uygulaması, klinik vinyetlerin oluşturulmasıdır.
Klinik vinyetler, modern tıp eğitiminin hayati bir bileşenidir ve hem USMLE sorularının hem de preklinik vaka bazlı öğretimin önemli bir bölümünü oluşturur. Bu vinyetler, bir öğrencinin tanısal akıl yürütmesini, yönetim stratejilerini önceliklendirmesini ve psikososyal faktörleri anlamasını değerlendiren pratik senaryolar sunarak tıbbi bilgiyi bağlamsallaştırır. Tıbbın karmaşık ve nüanslı uygulamasını simüle ederek, vinyetler geleceğin hekimleri için paha biçilmez bir eğitim sağlar.
Geleneksel olarak, klinik vinyetler profesyonel topluluklardan, fakülte tarafından oluşturulan kurum içi materyallerden veya ticari olarak temin edilebilen soru bankalarından elde edilmiştir. Bununla birlikte, bu vinyetlerin oluşturulması, deneyimli hekimlerden önemli girdi gerektiren emek yoğun bir süreçtir. Bu kaynaklar bir dereceye kadar kalite kontrolü sunsa da, bu materyallerin erişilebilirliği ve miktarı farklı kurumlar ve öğrenci sosyoekonomik geçmişleri arasında önemli ölçüde değişiklik gösterebilir. Ayrıca, vinyetlerin sınırlı sayıda olması, USMLE uygulamalarında test sorularının tekrarı hakkında endişelere yol açmıştır.
LLM’lerle Dermatoloji Eğitiminde Devrim Yaratma
Dermatolojide tıbbi eğitim büyük ölçüde görsel değerlendirmeye dayanırken, hastalık sürecini bağlamsallaştıran bütünsel klinik sunum da aynı derecede önemlidir. USMLE gibi standartlaştırılmış sınavlar, cilt ve yumuşak doku patolojileri hakkındaki bilgiyi değerlendirmek için genellikle metin tabanlı vinyetler kullanır. Ayrıca, cilt lezyonlarını tanımlamak için kullanılan özel terminoloji, kutanöz hastalıkların doğru teşhisi ve tedavisi için gereklidir.
LLM’ler, tıp eğitiminde yaygın dermatolojik durumlar için metin tabanlı vinyetlerin kullanılabilirliğini genişletmek için benzersiz bir fırsat sunar. GPT gibi mevcut kullanıma hazır LLM’ler, öğrencilerin daha fazla soru sordukça bireysel ihtiyaçlarına uyum sağlayarak ilk klinik vinyetleri genişletme esnekliği sağlar. Çalışmamızda, tıbbi eğitim amaçlı yüksek kaliteli klinik vinyetler oluşturmak için OpenAI’nin en son kamuya açık temel modeli olan GPT 4.0’ı kullanmanın fizibilitesini değerlendirdik.
GPT-4’ün Performansını Değerlendirme
GPT-4’ün klinik vinyetler oluşturmadaki performansını değerlendirmek için, USMLE Step 2 CK sınavında sıklıkla test edilen 20 cilt ve yumuşak doku hastalığına odaklandık. Modele, en olası teşhisin ve alternatif teşhislerin neden daha az olası olduğunun açıklamaları da dahil olmak üzere her durum için ayrıntılı klinik vinyetler oluşturmasını istedik. Bu vinyetler daha sonra, bilimsel doğruluklarını, kapsamlılıklarını, genel kalitelerini, potansiyel klinik zararlarını ve demografik önyargılarını değerlendirmek için bir Likert ölçeği kullanılarak bir hekim uzman paneli tarafından değerlendirildi.
Vinyet Özellikleri
20 klinik vinyetin analizimiz, çeşitli temel özellikleri ortaya çıkardı:
Hasta Demografisi: Vinyetlerde 15 erkek hasta ve 5 kadın hasta yer alırken, ortalama hasta yaşı 25’ti. Irk sadece 4 hasta için belirtildi (3 Kafkas, 1 Afrikalı Amerikalı). 3 hasta için genel adlar kullanılırken, geri kalan vinyetlerde ad yer almadı.
Kelime Sayısı: Modelin çıktısının ortalama kelime sayısı 332.68 olup, standart sapması 42.75 kelimeydi. Klinik vinyet kısmı ortalama 145.79 kelime (SD = 26.97), açıklamalar ise ortalama 184.89 kelimeydi (SD = 49.70). Ortalama olarak, açıklamalar karşılık gelen vinyetlerden daha uzundu ve vinyet-açıklama uzunluk oranı 0.85’ti (SD = 0.30).
Hekim Derecelendirmeleri
Hekim uzmanların derecelendirmeleri, bilimsel fikir birliğiyle (ortalama = 4.45, %95 GA: 4.28-4.62), kapsamlılıkla (ortalama = 4.3, %95 GA: 4.11-4.89) ve genel kaliteyle (ortalama = 4.28, %95 GA: 4.10-4.47) yüksek derecede uyum olduğunu gösterdi. Derecelendirmeler ayrıca düşük klinik zarar riski (ortalama = 1.6, %95 GA: 1.38-1.81) ve demografik önyargı (ortalama = 1.52, %95 GA: 1.31-1.72) olduğunu gösterdi. Demografik önyargı için sürekli olarak düşük derecelendirmeler, hekim derecelendirenlerin hasta popülasyonlarının stereotipik veya orantısız olarak çarpık temsillerinde herhangi bir önemli model algılamadığını göstermektedir.
Korelasyon Analizi
Farklı değerlendirme kriterleri arasındaki ilişkileri değerlendirmek için Pearson korelasyon katsayılarını hesapladık. Bilimsel fikir birliğiyle uyumun, kapsamlılık (r = 0.67) ve genel kalite (r = 0.68) ile orta düzeyde ilişkili olduğunu bulduk. Kapsamlılık ve genel kalite güçlü bir korelasyon (r = 0.83) gösterirken, klinik zarar ve demografik önyargı olasılığı zayıf bir şekilde korelasyon gösterdi (r = 0.22).
Tıp Eğitimi için Etkileri
Çalışmamızın bulguları, özellikle standartlaştırılmış tıp sınavlarının giderek daha fazla incelenmesi bağlamında, tıp eğitimi için önemli etkilere sahiptir. USMLE gibi değerlendirmeler için kullanılabilecek yüksek kaliteli eğitim materyallerine duyulan ihtiyaç her zamankinden daha kritiktir. Bununla birlikte, yeni sorular oluşturmanın geleneksel yöntemi kaynak yoğundur ve klinik vinyetler yazmak için deneyimli hekimler ve bunların genellenebilirliğini değerlendirmek için birden fazla test uygulaması gerektirir. Bu nedenle, çok sayıda, benzersiz klinik vinyet geliştirmek için yeni yöntemler oldukça arzu edilir.
Çalışmamız, GPT-4 gibi büyük dil modellerinin erişilebilir, özelleştirilebilir ve ölçeklenebilir eğitim kaynakları sunan bir “sentetik tıp eğitimi” kaynağı olarak hizmet edebileceğine dair umut verici kanıtlar sunmaktadır. GPT-4’ün temsili ve doğru hasta açıklamaları oluşturmaya kadar uzanan doğasında var olan klinik bilgiye sahip olduğunu gösterdik. Analizimiz, GPT-4 tarafından USMLE Step 2 CK sınavının Cilt ve Yumuşak Doku bölümünde test edilen hastalıklar için oluşturulan vinyetlerin son derece doğru olduğunu ortaya koydu ve bu da LLM’lerin standartlaştırılmış tıp sınavları için vinyetler tasarlamak için potansiyel olarak kullanılabileceğini gösteriyor.
Bilimsel fikir birliği, kapsamlılık ve genel kalite için yüksek puanlar, potansiyel klinik zarar ve demografik önyargı için düşük puanlarla birleştiğinde, LLM’lerin bu amaç için kullanılabilirliğini daha da desteklemektedir. Vinyet kapsamlılığı ve genel kalite arasındaki güçlü istatistiksel korelasyon, tıp eğitiminde kapsamlı ve ayrıntılı vaka sunumlarının önemini vurgulamakta ve LLM’lerin klinik akıl yürütme için bağlamsal olarak ilgili ve eksiksiz senaryolar sağlama yeteneğini göstermektedir.
Vinyetlerin ortalama uzunluğu (145.79 ± 26.97 kelime), USMLE vinyet uzunluğu kapsamına girer ve sınava girenlerin her soruyu cevaplaması için yaklaşık 90 saniye sağlar. Vinyetlerin yanında daha uzun açıklamaların dahil edilmesi, LLM’lerin sadece hasta açıklamaları değil, aynı zamanda faydalı didaktik materyaller de oluşturma yeteneğini göstermektedir.
Sınırlamaları ve Gelecek Yönleri Ele Alma
Çalışmamız LLM’lerin yüksek kaliteli klinik vinyetler oluşturma potansiyelini gösterirken, gelecekteki araştırmalarda ele alınması gereken çeşitli sınırlamalar da belirledik. Temel bir endişe, hasta demografisindeki sınırlı çeşitliliktir; erkek hastaların ağırlıklı olması ve ırksal çeşitliliğin olmaması. Tıp öğrencilerinin çeşitli hasta popülasyonlarına hizmet etmeye yeterince hazırlanmasını sağlamak için, istek mühendisliğine ve model eğitim veri kümelerine çeşitli hasta temsillerini dahil etmek için daha bilinçli çabaları dahil etmek çok önemlidir. Gelecekteki çalışmalar ayrıca model çıktısındaki sistemik önyargının kaynaklarını ve tezahürlerini araştırmalıdır.
Çalışmamızın bir diğer sınırlaması da uzman değerlendirici panelimizin kompozisyonudur; bu panelde iç hastalıkları ve acil tıptan iki kıdemli hekimin yanı sıra sadece bir dermatolog yer almıştır. Dermatolog olmayan değerlendiriciler, kendi uzmanlık alanlarında yaygın cilt rahatsızlıklarını sıklıkla teşhis ve tedavi etseler de, uzmanlıkları dermatolojik hastalıkların tüm spektrumunu kapsamayabilir. Gelecekteki çalışmalar, yapay zeka tarafından oluşturulan vakaların daha uzmanlaşmış bir değerlendirmesini sağlamak için daha büyük bir dermatolog oranından faydalanacaktır.
Bu sınırlamalara rağmen, çalışmamız GPT-4 gibi kullanıma hazır LLM’lerin standartlaştırılmış sınav ve öğretim amaçları için klinik vinyet oluşturma konusunda büyük bir potansiyele sahip olduğuna dair ikna edici kanıtlar sunmaktadır. Daha spesifik veri kümeleri üzerinde eğitilmiş amaca uygun LLM’ler bu yetenekleri daha da geliştirebilir. “Sentetik eğitimin” yüksek doğruluğu ve verimliliği, tıbbi eğitim materyalleri oluşturmaya yönelik geleneksel yöntemlerdeki mevcut sınırlamalara umut verici bir çözüm sunmaktadır.