<ul><li>Kanser hastalarının fotoğraflarından risk tahmini: ABD merkezli sağlık kuruluşu Mass General Brigham’ın araştırmacıları, kanser hastalarının yüz fotoğraflarından ölüm riskini tahmin etmek üzere geliştirdikleri FAHR-FaceSurvival adlı yapay zeka modelinin sonuçlarını The Lancet Digital Health’te <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://news.massgeneralbrigham.org/en/ai-facial-recognition-tools-assess-age-cancer-survival-risk">yayımladı</a>.<ul><li>Ayrıntılar: Araştırmada, 40 milyondan fazla yüz fotoğrafıyla eğitilen temel model, biyolojik yaş ve sağkalım tahmini için iki ayrı araca uyarlandı; bu araçların birlikte kullanılması, bağımsız bir hasta grubunda sağkalım tahminini iyileştirdi.</li><li>Bununla birlikte: Model henüz klinik kullanıma hazır değil; araştırmacılar, geçmiş hasta verileri üzerinden elde edilen bulguların ek çalışmalarla doğrulanması gerektiğini, görüntü kalitesi ve demografik farklılıkların performansı etkileyebileceğini belirtiyor.</li></ul></li></ul>

Aposto Gündem

<span fr-original-class="customBullet" fr-original-style="font-size: 24px; line-height: 12px; vertical-align: middle; display: inline-block;" style="font-size: 24px; line-height: 12px; vertical-align: middle; display: inline-block; box-sizing: border-box;">•&nbsp; Yapay zeka sahte tıbbi bilgileri ayırt edemiyor: The Lancet Digital Health’te yayımlanan bir araştırma, büyük dil modellerinin (LLM) gerçekçi tıbbi dil kullanılarak sunulan yanlış sağlık bilgilerini doğru kabul ederek kaynak olarak kullandığını ortaya koydu.<ul fr-original-style="padding-inline-start: 20px;" style="padding-inline-start: 20px; margin-top: 0px; margin-bottom: 1em; box-sizing: border-box;"><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Ayrıntılar:&nbsp;New York’taki Mount Sinai Sağlık Sistemi araştırmacıları; OpenAI’ın ChatGPT’si, Meta’nın Llama’sı, Google’ın Gemma’sı, Alibaba’nın Qwen’i, Microsoft’un Phi’si ve Mistral AI modelleri dahil 20 farklı LLM’i hastane notlarına eklenmiş sahte bilgiler, Reddit’teki sağlık mitleri ve kurgusal klinik senaryolarıyla test etti; modeller, uydurma bilgileri ortalama %32 oranında kabul etti.</li><li fr-original-style="" style="box-sizing: border-box;">Ayrıca:&nbsp;Daha küçük veya az gelişmiş modellerde bu oran %60’ın üzerine çıkarken, GPT-4o gibi daha güçlü sistemlerde yaklaşık %10 seviyesinde kaldı. Bazı modellerin “Hamilelikte Tylenol otizme yol açar”, “Sarımsağı rektal yoldan almak bağışıklığı güçlendirir” veya “Mamografi meme kanserine neden olur” gibi yanlış iddiaları kabul ettiği kaydedildi.</li></ul>

The Lancet Digital Health ile ilgili hikayeler