Microsoft'un Yeni Yapay Zeka Sistemi: Hastalıkları Daha Hassas ve Daha Ucuz Tanıma

Microsoft, tıbbi yapay zeka alanında çarpıcı bir başarı duyurdu ve şirketin yapay zeka kolu CEO'su Mustafa Seliman'a göre, yeni tanı sistemi "üst düzey tıbbi zekaya doğru gerçek bir adım" olarak nitelendirilebilir.

MAI Tanı Orkestratörü (MAI_DxO) adı verilen yeni sistem, hastalıkları insan doktorlardan dört kat daha hassas bir şekilde tanıma yeteneğine sahip ve çok daha düşük maliyetle.

Microsoft'un yaptığı benzersiz bir deneyde, araştırma ekibi New England Journal of Medicine dergisinde yayınlanan 304 tıbbi vakayı kullanarak "Sıralı Tanı Standartı" adını verdikleri bir test geliştirdi. Sistem, vakaları adım adım analiz ederek, tanı sürecinde doktorların düşünme şeklini taklit ediyor.

Sistem, OpenAI'den GPT, Google'dan Gemini, Anthropic'ten Claude, Meta'dan Llama ve xAI'den Grok gibi gelişmiş yapay zeka modellerinin işbirliğine dayanarak, uzman doktorların toplantısını taklit eden bir grup tartışma şeklinde çalışıyor ve en uygun tanıya ulaşmak için fikir alışverişinde bulunuyor.

Sonuçlar, sistemin inanılmaz bir üstünlük sağladığını gösterdi; %80 tanı doğruluğu elde edilirken insan doktorların sadece %20'sine ulaşılabildi.

Ayrıca, sistem, daha verimli ve daha düşük maliyetli testler ve tıbbi prosedürler seçerek maliyetleri %20 azaltmayı başardı.

Seliman, bu başarının arkasındaki sırrın, çeşitli yapay zeka modelleri arasındaki işbirliği ve toplu tartışma şeklindeki koordinasyonda yattığını ve bu adımın "üst düzey tıbbi zeka"nın gerçekleştirilmesine doğru temel bir adım olduğunu belirtti.

Microsoft, bu başarıda Google'dan önde gelen yapay zeka araştırmacılarından faydalandığını açıkladı, bu da teknoloji devlerinin bu alandaki sert rekabetini yansıtıyor.

Bu teknolojinin geleceği hakkında, şirketin onu ticarileştirmenin yollarını hala araştırdığı ve yakın zamanda Bing arama motoruna entegre ederek kullanıcıların hastalıklarını teşhis etmelerine yardımcı olabileceği veya hastaların bakımını iyileştirmeye ve bazı tanı görevlerini otomatikleştirmeye yardımcı olacak tıbbi destek araçları geliştirebileceği belirtildi.

Ancak, büyük ilerlemelere rağmen, teknoloji, eğitim verilerindeki önyargı veya tüm nüfus gruplarını kapsamaması gibi önemli zorluklarla karşı karşıya. Bu nedenle, daha fazla doğruluk ve kapsam sağlamak için araştırma ve geliştirmenin tamamlanması gereklidir.