DOLAR
42,58 0%
EURO
49,54 -0,03%
ALTIN
5.764,25 0%
BITCOIN
3.945.876,8 0,41%

Delphi-2M: Yapay Zeka 10 Yıllık Hastalık Riskini Tahmin Ediyor

Delphi-2M modeli, anonim tıbbi kayıtları kullanarak 10 yıl içindeki hastalık risklerini tahmin ediyor; özellikle diyabet, kalp krizi ve sepsiste yüksek doğruluk sağlıyor.

Yayın Tarihi: 17.09.2025 21:41
Güncelleme Tarihi: 17.09.2025 21:41

Delphi-2M: Yapay Zeka 10 Yıllık Hastalık Riskini Tahmin Ediyor

Delphi-2M: Yapay Zeka 10 Yıllık Hastalık Riskini Tahmin Ediyor

Bilim insanları, geliştirdikleri yeni yapay zeka modeliyle insanların gelecek 10 yıl içinde yakalanabileceği hastalıkları tıpkı hava durumu tahmini gibi öngörebildiklerini açıkladı. Model, sağlık hizmetlerinde erken teşhis ve planlama potansiyeli taşıyor.

Model ve işleyişi

Delphi-2M isimli yapay zeka modeli, Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı, Almanya Kanser Araştırma Merkezi (DKFZ) ve Kopenhag Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından geliştirildi. Model, tıbbi kayıtlarındaki kalıpları tespit edecek şekilde eğitildi ve bir cümledeki kelime dizilimini tahmin etmeye yönelik dil modelleriyle benzer teknoloji kullanıyor.

Veri kaynakları ve testler

Geliştirme aşamasında İngiltere'deki 400 binden fazla kişiden toplanan anonim tıbbi kayıtlar kullanıldı. Yazılım daha sonra başka katılımcılarda ve Danimarka'da 1,9 milyon kişiye ait verilerle test edildi.

Başarı ve hedeflenen hastalıklar

Araştırmacılar, yapay zekanın özellikle tip 2 diyabet, kalp krizi ve sepsis gibi ilerleyici hastalıkların öngörülmesinde yüksek doğruluk sağladığını belirtti. Bu sonuçlar, yüksek riskli hastaların erken tespiti ve önleyici tedavi stratejilerinin geliştirilmesi açısından önemli bulunuyor.

Profesör Ewan Birney bu yaklaşımı şu şekilde özetledi: Tıpkı hava durumunda yüzde 70 yağmur ihtimali verilebilmesi gibi, sağlık hizmetlerinde de bunu yapabiliriz.

Sınırlamalar ve gelecek adımlar

Araştırmacılar, modelin henüz klinik kullanıma hazır olmadığını; ancak erken teşhis, önleyici tedaviler ve sağlık kurumlarının hasta yoğunluğunu planlamasına yardımcı olabilecek bir araç olabileceğini vurguladı. Çalışmada kullanılan verilerin ağırlıklı olarak 40-70 yaş grubuna ait olduğuna dikkat çekildi ve modelin klinik kullanıma girmeden önce daha fazla iyileştirme ve testten geçirilmesi gerektiği belirtildi.

Delphi-2M, görüntüleme, genetik ve kan analizi gibi ek tıbbi verileri kapsayacak şekilde güncelleniyor; bu sayede tahminlerin kapsamı ve doğruluğu artırılabilecek.

Çalışmanın sonuçları Nature dergisinde yayımlandı.