Yapay zeka teknolojisi tıp alanında yeni bir atılım gerçekleştirdi. Araştırmacılar, meme kanseri patoloji raporlarını otomatik olarak analiz edebilen gelişmiş bir dil modeli sistemi geliştirdi.
Patoloji raporları kanser evrelemesinin temel kaynağı olmasına rağmen, yapılandırılmamış formatları nedeniyle büyük ölçekli veri analizinde zorluklar yaratıyordu. Geliştirilen sistem bu sorunu çözmek için Llama-3-8B-Instruct modelini temel alıyor ve LoRA (Low-Rank Adaptation) tekniğiyle optimize edildi.
10.677 uzman doğrulamalı patoloji raporu üzerinde eğitilen model, TNM evrelemesi, histolojik derece ve biyobelirteç bilgilerini çıkarmada 0.976 Macro F1 skoru elde etti. Bu başarı oranı, sistemin karmaşık tıbbi terminolojiyi ve farklı rapor formatlarını güvenilir şekilde işleyebildiğini gösteriyor.
Sistemin en önemli özelliği, hallüsinasyon riskini azaltan paralel sınıflandırma başlıkları kullanması. Bu yaklaşım, geleneksel üretici modellerin aksine tutarlı şema uyumluluğu sağlıyor ve hesaplama maliyetlerini düşürüyor.
Bu gelişme, hastanelerin kanser vakalarını daha hızlı ve standart şekilde analiz etmesini mümkün kılacak. Özellikle büyük hasta gruplarının verilerinin işlenmesinde önemli zaman tasarrufu sağlayacak.