Japonya'da ulusal tıp sınavında başarı gösteren yapay zeka geliştirildi
Japonya Ulusal Bilişim Enstitüsü öncülüğünde geliştirilen yapay zeka sistemi, ülkenin ulusal tıbbi lisanslama sınavında başarı eşiğini geçerek dikkat çekici bir başarıya imza attı.
Japonya’da hükümete bağlı Ulusal Bilişim Enstitüsü (NII) liderliğinde yürütülen yapay zeka projesi, ülkenin tıbbi alanda en zorlu sınavlarından biri olan ulusal tıbbi lisanslama sınavında başarı elde etti. Ulusal basında yer alan haberlere göre, araştırmacılar tarafından geliştirilen "Büyük Dil Modeli" (LLM) sınıfındaki bu yapay zeka sistemi, sınavdaki başarı eşiğini aşarak dikkat çekici bir performans sergiledi.
Yapay zeka sisteminin eğitimi sürecinde 700 binden fazla tıbbi makale, 16 milyon belge içeren popüler tıbbi internet siteleri ve ders kitapları gibi çok geniş kapsamlı bir veri seti kullanıldı. Bu zengin bilgi havuzu sayesinde sistem, yalnızca Japonya’daki değil, dünya genelinde geliştirilen benzer yapay zeka modelleri arasında da en yüksek puanlardan birine ulaşmayı başardı.
Geliştirilen sistem, tıp öğrencilerinin girdiği sınavla aynı içerikteki ulusal tıbbi lisanslama sınavına tabi tutuldu ve insan seviyesine yakın bir başarı oranı sergiledi. Uzmanlar, bu gelişmenin tıp alanında üretken yapay zekaların kullanım potansiyeline işaret ettiğini belirtiyor.
Yaklaşık 40 farklı kuruluşun işbirliğiyle yürütülen projede üniversiteler, araştırma enstitüleri ve özel sektör şirketleri yer aldı. Sistem, yalnızca sınav başarısıyla sınırlı kalmayıp, ön muayene bulgularına dayanarak olası teşhis önerilerinde de bulunabiliyor. Böylece tıp uzmanlarının karar destek süreçlerine katkı sağlayabilecek düzeyde işlevsellik sunduğu ifade ediliyor.
Ulusal Bilişim Enstitüsü tarafından yapılan açıklamada, geliştirilen yapay zekanın gelecekte klinik tedavi süreçlerinde destek amaçlı kullanılmasının planlandığı, aynı zamanda sağlık hizmetlerinin operasyonel verimliliğini artırma potansiyelinin de değerlendirildiği belirtildi.
Gelecekte bu tür yapay zeka sistemlerinin, doktorların iş yükünü hafifletmesinin yanı sıra, özellikle teşhis ve hasta yönetimi alanlarında önemli rol oynaması bekleniyor.
Bakmadan Geçme
