Yapay Zeka ile Sağlık Hizmetlerinin Geliştirilmesine Yönelik Yeni Bakış Açıları
Araştırmacılar insan değerlerinin özellikle Büyük Dil Modelleri (LLM) olmak üzere evrilen Yapay Zeka (YZ) modellerine entegre edilmesinin, klinik sonuçları nasıl etkileyebileceğini incelediler. Bu keşif, teknoloji ve insan odaklı yaklaşımların denge noktasının kritik olduğu tıp alanındaki YZ’nin geleceği için önemli sonuçlar doğurmaktadır.
Tıbbi Uygulamalarda YZ’nin Etik Boyutu
Yapay Zeka alanında bilinen bir araç olan Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4), klinik senaryolarda çeşitli paydaşların dikkate alınmasını sağlamak amacıyla geliştirilmektedir. Bu tür YZ modelleri, karmaşık tıbbi kararlar hakkında tavsiyelerde bulunabilir, ancak paylaşılan insan etiği doğru şekilde yansıtılacak şekilde tasarlanmalıdır.
YZ ve İnsan Değerlerinin Eğitildiği Ortamlar
LLM gelişimi gibi YZ’nin ilk aşamalarında insan kaynaklı parametreler hayati önem taşır. Örneğin InstructGPT’nin oluşturulması, yeteneklerini mükemmelleştirmek için çeşitli insan yüklenicilerini içeriyordu ve bu süreç boyunca insan kararlarının derin entegrasyonunu sergilemiştir.
YZ ve İnsan Karar Alma Süreçlerinin Etkileşimi
Ancak, insan değerleri YZ sistemlerine entegre edildiğinde, toplumsal beklentilerle çelişen tedavi önerileri gibi zorluklar ve YZ’ye olan güvenin erozyonu gibi sorunlar ortaya çıkabilir. Bu durum, sağlık uygulamalarında YZ’nin güvenli ve başarılı bir şekilde entegre edilmesini sağlamak için devam eden araştırmaları ve izlemeleri gerektirir.
YZ ve İnsan Etikleri Arasında İşbirliğini Kolaylaştırmak
Gelecekteki yönelimler, YZ’nin karar alma süreçlerindeki etkisini ve eğitimini geliştirmeyi gerektirecektir; böylece dinamik insan değerleri ve gerçek dünya bağlamlarıyla uyumlu hale gelir. Karar eğrisi analizi gibi sürekli öğrenme modelleri, LLM’lerin değişen veri ve değerlere adapte olmasını sağlayarak sağlık alanında yapay ve doğal insan zekası arasındaki simbiyozu zenginleştirir.
İlgili Ek Bilgiler:
– YZ ve sağlık hizmetleri arasındaki kesişim, LLM’lerden başka Makine Öğrenimi (ML) modellerini de içeren diğer YZ teknolojilerini içerir. Bu modeller görüntüleme verilerini, Elektronik Sağlık Kayıtlarını (ESK), ve genetik bilgileri işleyerek hasta sonuçlarını tahmin etmeye, tedavi önerilerinde bulunmaya ve bakımı kişiselleştirmeye olanak sağlayabilir.
– Veri gizliliği, sağlık alanında YZ uygularken en önemli endişelerden biridir, çünkü makine öğrenimi sistemleri etkili bir şekilde çalışabilmek için geniş miktarda hassas kişisel sağlık verisine erişim sağlamak zorundadır.
– Makineler insanlar kadar sorumlu tutulamayacağından, tıbbi hataların durumlarında sorumluluğu tartışma konusudur.
…