Çocukların yüzde beşini etkileyen konuşma ses bozuklukları için yeni bir yapay zeka yaklaşımı geliştirildi. Araştırmacılar, uzman eksikliğinin yaşandığı dil ve konuşma terapisi alanında önemli bir atılım gerçekleştirdi. Konuşma Temsil Modelleri kullanılarak geliştirilen sistem, mevcut dil modellerinden çok daha başarılı sonuçlar elde etti. Hiyerarşik sınıflandırma yaklaşımı benimseyen sistem, önce genel teşhis yapıyor, ardından bozukluğun tipini ve semptomlarını belirliyor. Özel veri artırma teknikleriyle önceki çalışmalardaki önyargılar da giderildi. Bu gelişme, personel sıkıntısı çeken klinikte önemli destek sağlayabilir.

arXiv (Dilbilim & NLP) 0

Tıp & Sağlık

20 Apr

Yapay Zeka ile Tıbbi Bilgi Arama Sistemlerinde Yeni Dönem

Araştırmacılar, tıbbi literatürde daha etkili arama yapmak için BioHiCL adlı yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Sistem, MeSH tıbbi terimler sözlüğündeki hiyerarşik yapıyı kullanarak, geleneksel arama motorlarının aksine tıbbi metinler arasındaki anlamsal bağlantıları daha iyi anlayabiliyor. BioHiCL, mevcut sistemlerin sadece basit evet-hayır mantığıyla çalışan sınırlarını aşarak, tıbbi konuların birbirleriyle olan karmaşık ilişkilerini modelleyebiliyor. İki farklı boyutta geliştirilen sistem, tıbbi makale arama, cümle benzerliği analizi ve soru-cevap görevlerinde başarılı sonuçlar veriyor. Özellikle hesaplama açısından verimli olması, pratik kullanımda büyük avantaj sağlıyor. Bu gelişme, doktorların ve araştırmacıların devasa tıbbi literatür içerisinde aradıkları bilgilere daha hızlı ve doğru şekilde ulaşmalarına olanak tanıyacak.

arXiv (CS + AI) 0

Tıp & Sağlık

20 Apr

Yapay Zeka Doktorları: Radyoloji Raporları İçin Çok Ajanlı Sistem Geliştirildi

Stanford araştırmacıları, tıbbi görüntüleme raporlarını otomatik olarak hazırlayan devrim niteliğinde bir yapay zeka sistemi geliştirdi. MARCH adlı sistem, gerçek hastanelerdeki hiyerarşik yapıyı taklit ederek birden fazla AI ajanının işbirliği yapmasını sağlıyor. Sistem, asistan doktor rolündeki bir ajanın ilk rapor taslağını hazırlamasıyla başlıyor, ardından uzman doktor rolündeki ajanlar bu raporu gözden geçiriyor ve son olarak başhekim rolündeki bir ajan nihai kararı veriyor. Bu yaklaşım, tek başına çalışan AI sistemlerinde sık görülen yanıltıcı tanılar ve klinik hataları önemli ölçüde azaltıyor. Göğüs BT taramalarında test edilen sistem, mevcut en gelişmiş yöntemleri geride bırakarak daha doğru ve güvenilir raporlar üretiyor.

arXiv (CS + AI) 0