Yapay zeka teknolojisinin tıp alanındaki uygulamaları her geçen gün genişliyor. Son dönemde araştırmacılar, AI modellerinin ultrason prosedürlerini ne ölçüde anlayabildiğini değerlendirmek için kapsamlı bir test sistemi geliştirdi.
ReXSonoVQA adı verilen bu yeni değerlendirme sistemi, 514 video klip ve bunlara eşlik eden 514 sorudan oluşuyor. Sorular çoktan seçmeli ve açık uçlu olmak üzere iki kategoriye ayrılmış durumda. Sistem, AI modellerinin üç kritik alanda yetkinliğini ölçmeyi hedefliyor: eylem-hedef muhakemesi, görüntü kalitesi optimizasyonu ve prosedür planlama yetenekleri.
Ultrason görüntüleme, tıbbi teşhiste yaygın kullanılan bir yöntem olmasına rağmen, başarılı bir ultrason çekimi için operatörün probe'u doğru şekilde manipüle etmesi ve gerçek zamanlı ayarlamalar yapması gerekiyor. Bu durum, otonom ultrason sistemlerinin geliştirilmesini zorlaştırıyor.
Gemini 3 Pro, Qwen3.5-397B, LLaVA-Video-72B ve Seed 2.0 Pro gibi gelişmiş görsel-dil modellerinin test edildiği çalışmada, modellerin bazı prosedürel bilgileri başarıyla çıkarabildiği gözlemlendi. Ancak sorun giderme konularında performansları sınırlı kaldı ve nedensel muhakeme yeteneklerinde eksiklikler tespit edildi.
Bu araştırma, gelecekte ultrason eğitimi, rehberlik sistemleri ve robotik otomasyon alanlarında kullanılabilecek algı sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayacak.