Araştırmacılar, radyoterapi tedavisi sonrası oluşan doku hasarlarını otomatik olarak tespit edebilen yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Sistem, osteoradyonekroz, beyin ödemi ve beyin radyasyon nekrozu gibi üç farklı yan etkiyi tıbbi görüntülerden ayırt edebiliyor. Sınırlı veri ile çalışabilen bu teknoloji, SAM modelini temel alarak metin, konum ve tıklama ipuçlarını progresif olarak kullanıyor. Geliştirilen yöntem, kanser hastalarının radyoterapi sonrası takibinde doktorlara büyük kolaylık sağlayacak ve tedavi planlamasını optimize edecek.

Araştırmacılar, doktor-hasta görüşmelerini gerçek zamanlı olarak dinleyerek elektronik sağlık kayıtlarını otomatik oluşturan yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Geleneksel sistemlerden farklı olarak, bu teknoloji pasif değil proaktif çalışıyor - konuşma sırasında sürekli analiz yaparak doktorlara anlık destek sağlıyor. Sistem, konuşmaları metne dönüştürürken gürültüyü filtreleye bildiği gibi, eksik noktalama işaretlerini ekleyip tıbbi bilgileri çıkarabiliyor. On farklı doktor-hasta görüşmesinde test edilen teknoloji, yüzde 84 doğruluk oranına ulaştı. Bu gelişme, hem doktorların iş yükünü azaltabilir hem de hasta bakım kalitesini artırabilir. Özellikle karmaşık tıbbi görüşmelerde doktorların önemli detayları kaçırmasını engelleyerek daha etkili tedavi planları oluşturulmasına katkı sağlayabilir.