Araştırmacılar, büyük dil modellerinin tıbbi özetleme yaparken ürettikleri yanlış bilgileri tespit edebilen yeni bir sistem geliştirdi. ClinTrace adı verilen bu sistem, modelin zaten var olan dikkat ağırlıklarını kullanarak hem her cümlenin hangi kaynaktan geldiğini gösteriyor, hem de kanıtı yetersiz ifadeleri işaretliyor. En önemli avantajı ise hiçbir ek eğitim ya da hesaplama maliyeti gerektirmemesi. Doktor-hasta diyalogları ve radyoloji raporları üzerinde test edilen sistem, tıbbi yapay zekanın güvenilirliğini artırmak için önemli bir adım sayılıyor.

arXiv (CS + AI) 0

Tıp & Sağlık

21 Apr

Yapay zeka hastane notlarındaki gereksiz metni yüzde 47 azaltıyor

Sağlık sistemlerinde yapay zeka kullanımı hızla artarken, hastane notlarındaki şablon metinler ve kopyala-yapıştır uygulamaları ciddi bir sorun haline gelmiş durumda. Bu uygulamalar notları gereksiz tekrarlarla şişiriyor ve yapay zeka sistemlerinin maliyetini artırıyor. Araştırmacılar TRACE adını verdikleri yeni bir sistem geliştirerek bu sorunu çözmeyi başardılar. Sistem, elektronik sağlık kayıtlarındaki meta verileri kullanarak şablon ve kopyalanmış içerikleri tespit ediyor. 5,3 milyon hastane notu üzerinde yapılan testlerde TRACE, notlardaki metni yüzde 47,3 oranında azaltırken, bilgi çıkarma ve klinik karar verme performansını korudu. Bu gelişme, sağlık alanında yapay zeka uygulamalarının hem daha verimli hem de daha ekonomik hale gelmesini sağlayabilir.

arXiv (Dilbilim & NLP) 0