Tıbbi Tanıda Açık Kaynaklı Yapay Zekanın Yükselişi
Yapay zeka destekli tanı alanına, yakın zamana kadar, OpenAI ve Google gibi teknoloji devleri tarafından geliştirilen özel yapay zeka modelleri hakimdi. Bu kapalı kaynaklı modeller, güçlü olmalarına rağmen, harici sunucularda çalışır. Bu, hastanelerin ve klinisyenlerin hasta verilerini güvenli ağlarının dışına iletmelerini gerektirir ve bu da veri gizliliği ve güvenliği konusunda endişelere yol açar.
Buna karşılık, açık kaynaklı yapay zeka modelleri cazip bir alternatif sunar. Bu modeller serbestçe kullanılabilir ve en önemlisi, çeşitli klinik ortamların özel gereksinimlerine uyacak şekilde uyarlanabilir. Bu modelleri bir hastanenin kendi dahili sunucularında çalıştırma yeteneği, önemli ölçüde gelişmiş bir veri gizliliği düzeyi ve yapay zekayı belirli bir uygulamanın benzersiz hasta demografisine uyarlama esnekliği sunar. Bununla birlikte, tarihsel olarak önemli bir engel, açık kaynaklı modeller ile özel muadilleri arasındaki performans farkı olmuştur. Son araştırmalar, bu boşluğun hızla kapandığını gösteriyor.
Açık Kaynaklı Yapay Zeka, GPT-4’ün Performansına Ulaşıyor
Harvard Medical School araştırma ekibi, Meta’nın Llama 3.1 405B adlı açık kaynaklı bir yapay zeka modelini, zorlu GPT-4’e karşı titizlikle değerlendirdi. Değerlendirme, her iki modeli de daha önce The New England Journal of Medicine‘de yayınlanmış 92 karmaşık tanı vakasından oluşan zorlu bir teste tabi tutmayı içeriyordu. Sonuçlar çarpıcıydı:
- Tanısal Doğruluk: Llama 3.1, vakaların %70’inde tanıyı doğru bir şekilde belirledi ve GPT-4’ün %64’lük doğruluk oranını aştı.
- En İyi Öneri Doğruluğu: Vakaların %41’inde, Llama 3.1 doğru tanıyı birincil önerisi olarak sıraladı ve vakaların %37’sinde bunu başaran GPT-4’ü geride bıraktı.
- Daha Yeni Vakalar Üzerindeki Performans: Daha yeni vakaların bir alt kümesine odaklanıldığında, Llama 3.1’in doğruluğu daha da gelişti, vakaların %73’ünü doğru bir şekilde teşhis etti ve vakaların %45’inde doğru tanıyı önerilerinin en üstüne yerleştirdi.
Bu bulgular, açık kaynaklı yapay zeka modellerinin yalnızca önde gelen özel modellere yetişmekle kalmayıp, bazı açılardan performanslarını aştığını da güçlü bir şekilde göstermektedir. Bu, hekimlere yapay zeka destekli teşhis için uygulanabilir ve potansiyel olarak daha güvenli bir alternatif sunar.
Hekimler İçin Önemli Hususlar: Açık Kaynaklı ve Özel Yapay Zeka
Yüksek performanslı açık kaynaklı yapay zeka modellerinin ortaya çıkışı, birinci basamak hekimleri, muayenehane sahipleri ve yöneticiler için kritik bir karar noktası sunmaktadır. Özel ve açık kaynaklı yapay zeka arasındaki seçim, birkaç temel faktörün dikkatli bir şekilde değerlendirilmesine bağlıdır:
Veri Gizliliği ve Güvenliği: Açık kaynaklı modellerin belki de en önemli avantajı, yerel olarak barındırılabilme yetenekleridir. Bu, hassas hasta bilgilerinin, üçüncü taraf sağlayıcılar tarafından yönetilen harici sunuculara iletilmek yerine, hastanenin veya muayenehanenin ağının sınırları içinde güvenli bir şekilde kalması anlamına gelir. Bu yerelleştirilmiş yaklaşım, veri ihlali riskini önemli ölçüde azaltır ve veri koruma düzenlemelerine uyumu artırır.
Özelleştirme ve Uyarlanabilirlik: Özel yapay zeka modelleri genellikle ‘herkese uyan tek beden’ çözümleri olarak tasarlanır. Geniş yetenekler sunabilmelerine rağmen, belirli bir uygulamanın veya hasta popülasyonunun özel ihtiyaçlarına göre ince ayar yapma esnekliğinden yoksundurlar. Öte yandan, açık kaynaklı yapay zeka modelleri, bir uygulamanın kendi hasta verileri kullanılarak özelleştirilebilir. Bu, belirli klinik bağlam için daha doğru ve alakalı yapay zeka modellerinin oluşturulmasına olanak tanır.
Destek, Entegrasyon ve Teknik Uzmanlık: Özel yapay zeka modelleri genellikle özel müşteri desteği ve mevcut elektronik sağlık kaydı (EHR) sistemleriyle kolaylaştırılmış entegrasyon avantajıyla birlikte gelir. Bu, uygulama sürecini basitleştirebilir ve sürekli yardım sağlayabilir. Bununla birlikte, açık kaynaklı modeller, kurulum, bakım ve sorun giderme için kurum içi teknik uzmanlık gerektirir. Açık kaynaklı yapay zekayı düşünen uygulamalar, dahili yeteneklerini değerlendirmeli veya harici desteğe yatırım yapmaya hazır olmalıdır.
Maliyet Hususları: Açık kaynaklı yazılım indirmek ücretsiz olsa da, toplam maliyet dikkate alınmalıdır. Dahili destek, bakım ve potansiyel harici destek masrafları, özel yapay zekanın abonelik maliyetleriyle karşılaştırılmalıdır.
Yapay Zeka Destekli Tıpta Bir Paradigma Değişimi
Çalışmanın kıdemli yazarı, Harvard Medical School’da biyomedikal bilişim alanında yardımcı doçent olan Dr. Arjun Manrai, bu gelişmenin önemini vurguladı. Manrai, ‘Bildiğimiz kadarıyla, bu, açık kaynaklı bir yapay zeka modelinin, hekimler tarafından değerlendirilen bu kadar zorlu vakalarda GPT-4’ün performansına ilk kez ulaştığı zamandır’ dedi. ‘Llama modellerinin önde gelen özel modele bu kadar çabuk yetişmesi gerçekten şaşırtıcı. Hastalar, bakım sağlayıcılar ve hastaneler bu rekabetten kazançlı çıkacak.’
Araştırma, sağlık kurumları ve özel muayenehaneler için açık kaynaklı yapay zeka alternatiflerini keşfetmek için büyüyen bir fırsatın altını çiziyor. Bu alternatifler, tanısal doğruluk, veri güvenliği ve özelleştirme yetenekleri arasında cazip bir denge sunar. Özel modeller kolaylık ve hazır destek sağlamaya devam ederken, yüksek performanslı açık kaynaklı yapay zekanın yükselişi, önümüzdeki yıllarda yapay zeka destekli tıp alanını yeniden şekillendirme potansiyeline sahiptir.
Yapay Zeka Bir ‘Yardımcı Pilot’, Bir Yedek Değil
Bu aşamada yapay zekanın, hekimlerin klinik yargılarının ve uzmanlığının yerini alan bir araç olarak değil, onlara yardımcı olan değerli bir ‘yardımcı pilot’ olarak görülmesi gerektiği vurgulanmalıdır. Yapay zeka araçları, mevcut sağlık altyapısına sorumlu ve düşünceli bir şekilde entegre edildiğinde, yoğun klinisyenler için paha biçilmez yardımcılar olarak hizmet edebilir. Hem tanının doğruluğunu hem de hızını artırabilirler ve sonuçta daha iyi hasta bakımı sağlayabilirler.
Araştırmacılar, yapay zekanın sağlık hizmetlerinde benimsenmesi ve geliştirilmesinde hekim katılımının önemini vurgulamaktadırlar. Hekimler, yapay zeka araçlarının ihtiyaçlarına uygun ve klinik iş akışlarını destekleyecek şekilde tasarlanmasını ve uygulanmasını sağlamada merkezi bir rol oynamalıdır. Tıpta yapay zekanın geleceği, doktorların yerini almakla ilgili değil, yeteneklerini geliştirmek ve hastalarının yaşamlarını iyileştirmek için onlara güçlü araçlar sağlamakla ilgilidir. Açık kaynaklı modellerin sürekli gelişimi, yalnızca tıp alanına fayda sağlayacak ve hastalarının verileri üzerinde kontrol sahibi olmak isteyen hekimler tarafından daha fazla benimsenmesini teşvik edecektir.