Çevrimdışı
AKY
MirayWeb Coder's
Microsoft, Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) isimli sistemiyle dünyanın en zorlu tıbbi vakalarını başarıyla teşhis ettiğini açıkladı.
Yapay zekanın tıp dünyasındaki etkisi her geçen gün büyürken, Microsoft bu alanda iddialı bir adım attı. Şirket, Microsoft AI Diagnostic Orchestrator (MAI-DxO) adını verdiği yeni tıbbi yapay zeka sisteminin, dünyanın en zorlu tıbbi vakalarından bazılarını büyük bir başarıyla teşhis ettiğini açıkladı.
ZORLU VAKALARIN YÜZDE 85'İNİ DOĞRU TEŞHİS ETTİ
Microsoft’un pazartesi günü yayımladığı blog yazısına göre MAI-DxO, New England Journal of Medicine (NEJM) dergisindeki 304 karmaşık tıbbi vakayı ele alan testlerde vakaların yüzde 85’ini doğru teşhis etti. Bu oran, deneyimli doktorların ulaştığı ortalama yüzde 20’lik doğruluk oranının çok üzerinde. Üstelik NEJM vakaları genelde birden fazla uzmanlık alanını gerektiren karmaşık olgular olarak biliniyor.
TEŞHİS SÜRECİNİ DOKTOR GİBİ İLERLETİYOR
Microsoft, MAI-DxO’nun sadece hazır cevapları ezberlemek yerine gerçek doktorlar gibi “ardışık teşhis” yöntemiyle çalıştığını vurguluyor. Sistem, bir hastanın belirtilerinden yola çıkarak sorular soruyor, testler talep ediyor ve bunların maliyetini de hesaplıyor. Böylece yapay zeka, hangi testlerin gerçekten gerekli olduğuna karar vererek hem masrafı hem de gereksiz hasta rahatsızlığını azaltıyor. MAI-DxO, OpenAI’nin o3 modeli başta olmak üzere GPT, Llama, Claude, Gemini, Grok ve DeepSeek gibi en gelişmiş dil modelleriyle bir arada çalışıyor. Bu sistem, farklı modelleri bir araya getirerek sanal bir doktorlar kurulu gibi teşhis üretiyor. Testler sonucunda sistemin, doktorlardan ve tek başına kullanılan modellerden daha doğru ve daha uygun maliyetli sonuçlar verdiği açıklandı.
"DOKTORLARI DESTEKLEMEK İÇİN"
Microsoft, MAI-DxO’nun doktorların yerini almak için değil, onları desteklemek için tasarlandığını belirtiyor. Şirket, sistemin özellikle karmaşık vakalarda doktorlara yardımcı olabileceğini ve yüksek sağlık harcamalarının azaltılmasına katkı sağlayabileceğini düşünüyor. Sistemin gündelik hastane pratiğinde nasıl performans göstereceği ise henüz bilinmiyor.