Yeni araştırmalar, üretken yapay zeka kullanımının sağlık hizmetlerinde tükenmişliği azaltmada yardımcı olmayabileceğini öne sürüyor.
Önceki araştırmalar, elektronik sağlık kayıt (EHR) sistemlerini kullanmak ve idari sorumlulukları yerine getirmek için harcanan zamanın artmasının doktorlar üzerinde bir yük olduğunu gösterdi.
Bu nedenle bazı insanlar yapay zekayı potansiyel bir çözüm olarak müjdelemişti; ancak ABD sağlık sistemleri tarafından yapılan son araştırmalar, büyük dil modellerinin (LLM'ler) klinisyenlerin günlük sorumluluklarını basitleştirmediğini ortaya çıkardı.
YAPAY ZEKA (AI) NEDİR?
Örneğin, Boston, Massachusetts'teki Brigham ve Kadın Hastanesi'nde 2023 yılında yapılan bir gözlemsel çalışma, elektronik hasta mesajlaşmasında yapay zeka kullanımının etkisini inceledi.
Araştırmacılar, kanser hastalarından gelen simüle edilmiş sorulara yanıt vermek için geniş bir dil modeli oluşturdular ve ardından bunun çıktısını, kurul onaylı altı radyasyon onkologunun yanıtlarıyla karşılaştırdılar.
Tıp uzmanları daha sonra yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtları hastalara gönderilmek üzere “klinik olarak kabul edilebilir” yanıtlara dönüştürdü.
Yeni araştırmalar, üretken yapay zekanın, daha önce düşünüldüğü gibi, hekimler arasında tükenmişliğe yardımcı olmayabileceğini öne sürüyor. (iStock)
The Lancet Digital Health'de yayınlanan çalışma, LLM taslaklarının “156 anket yanıtından 11'inde ciddi zarar ve bir anket yanıtında ölüm riski” oluşturduğunu ortaya çıkardı.
Araştırmacılar, “Zararlı yanıtların çoğunluğu, senaryonun ve önerilen eylemin keskinliğinin yanlış belirlenmesi veya iletilmesinden kaynaklandı” diye yazdı.
ŞİLİ'DE GERÇEKLEŞTİRİLEN İLK ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK KARIN AMELİYATI: 'BİR DEVRİM'
Araştırmacılar, Yüksek Lisans destekli sonuçların (doktorlar tarafından düzenlenenler) “her iki dünyanın da en iyisi senaryosunu” sergilediği, yani hastaların doğru bilgi almasını sağlarken hekimin iş yükünü azalttığı sonucuna vardı.
Çalışmanın sonucuna göre, “Bu ilk bulgular, yüksek öğrenimlerin amaçlanan klinik bağlamlarında kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi ihtiyacını ortaya koyuyor; bu da, kesin görevi ve insan gözetim düzeyini yansıtıyor.”
Araştırmacılar, Yüksek Lisans destekli sonuçların “her iki dünyanın da en iyisi senaryosunu” sergilediği, yanıtların tutarlılığını sağlarken ve hastaların eğitimini iyileştirirken hekimin iş yükünü azalttığı sonucuna vardı. (iStock)
Tıbbi fatura kodları
New York'un Mount Sinai Sağlık Sisteminden yapılan bir başka çalışma değerlendirildi Tıbbi fatura kodlarını sorgularken performans ve hata kalıpları için dört farklı türde büyük dil modeli.
GOOGLE BARD GEMINI'YE GEÇİŞ: AI YÜKSELTME HAKKINDA BİLİNMESİ GEREKENLER
NEJM AI dergisinde yayınlanan araştırma, test edilen tüm yüksek lisans eğitimlerinin tıbbi kod sorgulama konusunda zayıf performans gösterdiğini ve “çoğunlukla kesin olmayan veya uydurma bilgiler aktaran kodlar ürettiğini” ortaya çıkardı.
Çalışma şu sonuca varmıştır: “LLM'ler ek araştırma yapılmadan tıbbi kodlama görevlerinde kullanıma uygun değildir.” Çalışma AGA Araştırma Vakfı ve Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) tarafından finanse edildi.
Bir çalışma, test edilen tüm Yüksek Lisans'ların tıbbi kod sorgulama konusunda kötü performans gösterdiğini ve sorunun daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyduğunu ortaya çıkardı. (iStock)
Araştırmacılar, bu modellerin “birçok kodun anlamına yaklaşık olarak yaklaşabilmesine” rağmen, aynı zamanda “kabul edilemez bir hassasiyet eksikliği ve kodları tahrif etme konusunda yüksek bir eğilim sergilediklerini” belirtti.
Araştırmacılar, “Bunun faturalandırma, klinik karar verme, kalite iyileştirme, araştırma ve sağlık politikası üzerinde önemli etkileri var” diye yazdı.
Hasta mesajları ve doktorların zamanı
California Üniversitesi San Diego Tıp Fakültesi'nden JAMA Network tarafından yayınlanan üçüncü bir çalışma, hasta mesajlarına verilen yapay zeka taslak yanıtlarını ve doktorların bunları düzenlemek için harcadığı zamanı değerlendirdi.
CHATGPT, İLAÇ SORULARINI CEVAPLANIRKEN YANLIŞLIKLARI YAYMAK İÇİN ÇALIŞMALARLA BULUNDU
Varsayım, üretken yapay zeka taslaklarının doktorun bu görevleri yapmak için harcadığı zamanı azaltacağı yönündeydi ancak sonuçlar aksini gösterdi.
“Üretici yapay zeka tarafından hazırlanan yanıtlar, önemli ölçüde artan okuma süresi, yanıt süresinde değişiklik olmaması, önemli ölçüde artan yanıt uzunluğu ve [only] bazı algılanan faydalar” bulundu.
Araştırmacılar, yapay zekanın performansını ve hastaların deneyimlerini daha fazla değerlendirmek için “titiz ampirik testlere” ihtiyaç duyulduğunu öne sürdü.
UC San Diego araştırmasında üretken yapay zekanın “okuma süresinin artmasına, yanıt süresinde değişiklik olmamasına” neden olduğu bulundu [and] hasta mesajlarında önemli ölçüde artan yanıt uzunluğu”. (iStock)
Doktorun yapay zeka hakkındaki düşünceleri
Mountain View, Kaliforniya'da yapay zeka destekli bir cerrahi yönetim çözümü olan Qventus'un baş sağlık görevlisi David Atashroo, Haberler Digital ile yaptığı röportajda araştırma bulgularına tepki gösterdi. (Araştırmada yer almadı.)
“Yapay zekanın, geleneksel olarak sağlık hizmetlerinde zamanlayıcılar, tıbbi asistanlar, vaka yöneticileri ve bakım yönlendiricileri gibi temel ancak çoğu zaman gözden kaçırılan 'birleştirici rollere' düşen daha düşük riskli ancak oldukça otomatikleştirilebilir görevleri üstlenmesi için muazzam bir potansiyel görüyoruz.” dedi.
SAĞLIK BÜLTENİMİZE KAYIT OLMAK İÇİN TIKLAYIN
Atashroo, bu görevlerin otomatikleştirilmesinde üretken yapay zekanın klinik bakımın verimliliğini ve etkinliğini artırmaya yardımcı olabileceğini öne sürdü.
“Üretken yapay zekanın dağıtımını değerlendirirken performansı hakkında gerçekçi beklentiler belirlemek çok önemli” dedi.
“Şu anda bu görevleri yerine getiren insanlar bile hatasız olmadığından standart her zaman mükemmel olamaz.”
Bir yapay zeka uzmanı, “Şu anda bu görevleri yerine getiren insanlar bile hatasız olmadığından standart her zaman mükemmel olamaz” dedi. (iStock)
Bazı senaryolarda, yapay zekanın ekip üyelerinin gözetimini tespit etmek için bir “güvenlik ağı” görevi görmeye yardımcı olabileceğini öne sürdü.
Atashroo, görevlerin bazen “sadece bunların üstesinden gelmek için yeterli zaman olmadığı için” ele alınmadan kalabileceğini belirtti.
“Üretken yapay zeka, vakaları mevcut kapasitemizin izin verdiğinden daha tutarlı bir şekilde yönetmeye yardımcı olabilir.”
“Bu, yalnızca sıkı kalite kontrollerine sahip modeller geliştirmek değil, aynı zamanda performanslarını doğrulamak için insan uzmanlar tarafından yapılan düzenli değerlendirmeleri de dahil etmek anlamına geliyor” dedi.
FOX HABER UYGULAMASINA ULAŞMAK İÇİN TIKLAYIN
“Bu çift katmanlı doğrulama, yapay zeka çözümlerimizin ölçeklenmeden önce hem sorumlu hem de güvenilir olmasını sağlıyor.”
Atashroo ayrıca “Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde ve uygulanmasında şeffaflığın, hastane ortakları ve hastalar arasında güven oluşturmada önemli olduğunu” belirtti.
Daha fazla Sağlık makalesi için şu adresi ziyaret edin: www.Haberler/health.
Angelica Stabile, Haberler Digital'de yaşam tarzı yazarıdır.
Önceki araştırmalar, elektronik sağlık kayıt (EHR) sistemlerini kullanmak ve idari sorumlulukları yerine getirmek için harcanan zamanın artmasının doktorlar üzerinde bir yük olduğunu gösterdi.
Bu nedenle bazı insanlar yapay zekayı potansiyel bir çözüm olarak müjdelemişti; ancak ABD sağlık sistemleri tarafından yapılan son araştırmalar, büyük dil modellerinin (LLM'ler) klinisyenlerin günlük sorumluluklarını basitleştirmediğini ortaya çıkardı.
YAPAY ZEKA (AI) NEDİR?
Örneğin, Boston, Massachusetts'teki Brigham ve Kadın Hastanesi'nde 2023 yılında yapılan bir gözlemsel çalışma, elektronik hasta mesajlaşmasında yapay zeka kullanımının etkisini inceledi.
Araştırmacılar, kanser hastalarından gelen simüle edilmiş sorulara yanıt vermek için geniş bir dil modeli oluşturdular ve ardından bunun çıktısını, kurul onaylı altı radyasyon onkologunun yanıtlarıyla karşılaştırdılar.
Tıp uzmanları daha sonra yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtları hastalara gönderilmek üzere “klinik olarak kabul edilebilir” yanıtlara dönüştürdü.
Yeni araştırmalar, üretken yapay zekanın, daha önce düşünüldüğü gibi, hekimler arasında tükenmişliğe yardımcı olmayabileceğini öne sürüyor. (iStock)
The Lancet Digital Health'de yayınlanan çalışma, LLM taslaklarının “156 anket yanıtından 11'inde ciddi zarar ve bir anket yanıtında ölüm riski” oluşturduğunu ortaya çıkardı.
Araştırmacılar, “Zararlı yanıtların çoğunluğu, senaryonun ve önerilen eylemin keskinliğinin yanlış belirlenmesi veya iletilmesinden kaynaklandı” diye yazdı.
ŞİLİ'DE GERÇEKLEŞTİRİLEN İLK ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK KARIN AMELİYATI: 'BİR DEVRİM'
Araştırmacılar, Yüksek Lisans destekli sonuçların (doktorlar tarafından düzenlenenler) “her iki dünyanın da en iyisi senaryosunu” sergilediği, yani hastaların doğru bilgi almasını sağlarken hekimin iş yükünü azalttığı sonucuna vardı.
Çalışmanın sonucuna göre, “Bu ilk bulgular, yüksek öğrenimlerin amaçlanan klinik bağlamlarında kapsamlı bir şekilde değerlendirilmesi ihtiyacını ortaya koyuyor; bu da, kesin görevi ve insan gözetim düzeyini yansıtıyor.”
Araştırmacılar, Yüksek Lisans destekli sonuçların “her iki dünyanın da en iyisi senaryosunu” sergilediği, yanıtların tutarlılığını sağlarken ve hastaların eğitimini iyileştirirken hekimin iş yükünü azalttığı sonucuna vardı. (iStock)
Tıbbi fatura kodları
New York'un Mount Sinai Sağlık Sisteminden yapılan bir başka çalışma değerlendirildi Tıbbi fatura kodlarını sorgularken performans ve hata kalıpları için dört farklı türde büyük dil modeli.
GOOGLE BARD GEMINI'YE GEÇİŞ: AI YÜKSELTME HAKKINDA BİLİNMESİ GEREKENLER
NEJM AI dergisinde yayınlanan araştırma, test edilen tüm yüksek lisans eğitimlerinin tıbbi kod sorgulama konusunda zayıf performans gösterdiğini ve “çoğunlukla kesin olmayan veya uydurma bilgiler aktaran kodlar ürettiğini” ortaya çıkardı.
Çalışma şu sonuca varmıştır: “LLM'ler ek araştırma yapılmadan tıbbi kodlama görevlerinde kullanıma uygun değildir.” Çalışma AGA Araştırma Vakfı ve Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) tarafından finanse edildi.
Bir çalışma, test edilen tüm Yüksek Lisans'ların tıbbi kod sorgulama konusunda kötü performans gösterdiğini ve sorunun daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyduğunu ortaya çıkardı. (iStock)
Araştırmacılar, bu modellerin “birçok kodun anlamına yaklaşık olarak yaklaşabilmesine” rağmen, aynı zamanda “kabul edilemez bir hassasiyet eksikliği ve kodları tahrif etme konusunda yüksek bir eğilim sergilediklerini” belirtti.
Araştırmacılar, “Bunun faturalandırma, klinik karar verme, kalite iyileştirme, araştırma ve sağlık politikası üzerinde önemli etkileri var” diye yazdı.
Hasta mesajları ve doktorların zamanı
California Üniversitesi San Diego Tıp Fakültesi'nden JAMA Network tarafından yayınlanan üçüncü bir çalışma, hasta mesajlarına verilen yapay zeka taslak yanıtlarını ve doktorların bunları düzenlemek için harcadığı zamanı değerlendirdi.
CHATGPT, İLAÇ SORULARINI CEVAPLANIRKEN YANLIŞLIKLARI YAYMAK İÇİN ÇALIŞMALARLA BULUNDU
Varsayım, üretken yapay zeka taslaklarının doktorun bu görevleri yapmak için harcadığı zamanı azaltacağı yönündeydi ancak sonuçlar aksini gösterdi.
“Üretici yapay zeka tarafından hazırlanan yanıtlar, önemli ölçüde artan okuma süresi, yanıt süresinde değişiklik olmaması, önemli ölçüde artan yanıt uzunluğu ve [only] bazı algılanan faydalar” bulundu.
Araştırmacılar, yapay zekanın performansını ve hastaların deneyimlerini daha fazla değerlendirmek için “titiz ampirik testlere” ihtiyaç duyulduğunu öne sürdü.
UC San Diego araştırmasında üretken yapay zekanın “okuma süresinin artmasına, yanıt süresinde değişiklik olmamasına” neden olduğu bulundu [and] hasta mesajlarında önemli ölçüde artan yanıt uzunluğu”. (iStock)
Doktorun yapay zeka hakkındaki düşünceleri
Mountain View, Kaliforniya'da yapay zeka destekli bir cerrahi yönetim çözümü olan Qventus'un baş sağlık görevlisi David Atashroo, Haberler Digital ile yaptığı röportajda araştırma bulgularına tepki gösterdi. (Araştırmada yer almadı.)
“Yapay zekanın, geleneksel olarak sağlık hizmetlerinde zamanlayıcılar, tıbbi asistanlar, vaka yöneticileri ve bakım yönlendiricileri gibi temel ancak çoğu zaman gözden kaçırılan 'birleştirici rollere' düşen daha düşük riskli ancak oldukça otomatikleştirilebilir görevleri üstlenmesi için muazzam bir potansiyel görüyoruz.” dedi.
“Bu profesyoneller, klinik sonuçlara doğrudan bağlı süreçleri bir arada tutmada çok önemli, ancak zamanlarının önemli bir kısmını faksları ayrıştırmak, notları özetlemek ve gerekli belgeleri güvence altına almak gibi idari görevlere harcıyorlar.”
SAĞLIK BÜLTENİMİZE KAYIT OLMAK İÇİN TIKLAYIN
Atashroo, bu görevlerin otomatikleştirilmesinde üretken yapay zekanın klinik bakımın verimliliğini ve etkinliğini artırmaya yardımcı olabileceğini öne sürdü.
“Üretken yapay zekanın dağıtımını değerlendirirken performansı hakkında gerçekçi beklentiler belirlemek çok önemli” dedi.
“Şu anda bu görevleri yerine getiren insanlar bile hatasız olmadığından standart her zaman mükemmel olamaz.”
Bir yapay zeka uzmanı, “Şu anda bu görevleri yerine getiren insanlar bile hatasız olmadığından standart her zaman mükemmel olamaz” dedi. (iStock)
Bazı senaryolarda, yapay zekanın ekip üyelerinin gözetimini tespit etmek için bir “güvenlik ağı” görevi görmeye yardımcı olabileceğini öne sürdü.
Atashroo, görevlerin bazen “sadece bunların üstesinden gelmek için yeterli zaman olmadığı için” ele alınmadan kalabileceğini belirtti.
“Üretken yapay zeka, vakaları mevcut kapasitemizin izin verdiğinden daha tutarlı bir şekilde yönetmeye yardımcı olabilir.”
Doktor ayrıca yapay zeka uygulamalarında güvenlik ve etkinliğin “çok önemli” olduğunu belirtti.
“Bu, yalnızca sıkı kalite kontrollerine sahip modeller geliştirmek değil, aynı zamanda performanslarını doğrulamak için insan uzmanlar tarafından yapılan düzenli değerlendirmeleri de dahil etmek anlamına geliyor” dedi.
FOX HABER UYGULAMASINA ULAŞMAK İÇİN TIKLAYIN
“Bu çift katmanlı doğrulama, yapay zeka çözümlerimizin ölçeklenmeden önce hem sorumlu hem de güvenilir olmasını sağlıyor.”
Atashroo ayrıca “Yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesinde ve uygulanmasında şeffaflığın, hastane ortakları ve hastalar arasında güven oluşturmada önemli olduğunu” belirtti.
Daha fazla Sağlık makalesi için şu adresi ziyaret edin: www.Haberler/health.
Angelica Stabile, Haberler Digital'de yaşam tarzı yazarıdır.