Tıp dünyasında farklı uzmanlık dernekleri tarafından hazırlanan klinik kılavuzlar arasındaki çelişkiler, özellikle birden fazla kronik hastalığı bulunan hastalarda büyük bir sorun yaratıyor. Bu durum hem hekimler için karar vermeyi zorlaştırıyor hem de tıbbi yapay zeka sistemlerinin hatalı sonuçlar üretmesine neden oluyor.
Araştırmacılar bu soruna yenilikçi bir çözüm getirdi: neuro-sembolik bir framework. Bu sistem, doğal dilde yazılmış klinik kılavuzlardaki önerileri matematiksel mantık diline çevirerek çelişkileri otomatik olarak tespit ediyor.
Geliştirilen çok aracılı yapay zeka sistemi, tıbbi metinleri analiz ederek bunları sembolik mantık formüllerine dönüştürüyor. Ardından SAT (Satisfiability) çözücüsü kullanarak bu formüllerin mantıksal tutarlılığını kontrol ediyor.
Araştırmacılar, özellikle 'Yerel Çelişki' olarak adlandırdıkları kritik bir kategori belirledi. Bu tür çelişkiler, aynı hasta için farklı kılavuzların çelişkili öneriler sunduğu durumları ifade ediyor.
Bu yenilik, standart RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerinin güvenilirlik sorununu çözmeyi hedefliyor. Sistem, tıbbi yapay zekanın halüsinasyon eğilimini azaltarak daha güvenilir kararlar almasını sağlıyor.