Tıp alanında kullanılan dünyanın en kapsamlı terminoloji veri tabanlarından biri olan SNOMED CT'den bilgi arama işlemini devrimsel şekilde iyileştiren yeni bir yapay zeka sistemi geliştirildi. Bu sistem, sağlık profesyonellerinin tıbbi kavramlara erişimini önemli ölçüde kolaylaştırabilir.
SNOMED CT, yüz binlerce tıbbi kavramı hiyerarşik bir yapıda organize eden dev bir veri tabanı. Ancak bu sistemden bilgi arama işlemi, dilbilimsel belirsizlikler, eş anlamlılık ve çok anlamlılık gibi faktörler nedeniyle oldukça karmaşık. Özellikle veri tabanında tam karşılığı olmayan sorguların işlenmesi büyük zorluk yaratıyor.
Araştırmacıların geliştirdiği yeni yaklaşım, dil modellerini hiperbolik uzay adı verilen özel bir matematik alanında kullanıyor. Bu yöntem, tıbbi kavramlar arasındaki hiyerarşik ilişkileri daha doğru şekilde modelleyebiliyor ve alt-üst kavram ilişkilerini tespit etmede çok daha başarılı.
Sistem, daha önce veri tabanında bulunmayan sorguları bile anlayarak, en uygun üst kavramları ve bunların daha genel kategorilerini başarıyla buluyor. Bu özellik, tıp alanında bilgi erişimini önemli ölçüde iyileştirebilir ve sağlık profesyonellerinin daha hızlı ve doğru tanı koymasına yardımcı olabilir.