Tıbbi kayıtlardan yapılandırılmış bilgi çıkarmak, sağlık alanında yapay zeka uygulamalarının en zorlu alanlarından biri. Hastane notları ve raporlardaki bilgiler birbirleriyle karmaşık ilişkiler içinde bulunuyor ve bir verinin değeri diğerlerini doğrudan etkiliyor.
Araştırmacılar bu soruna çözüm olarak 'derin yansıtıcı akıl yürütme' sistemini geliştirdi. Bu yöntem, büyük dil modellerinin ürettiği çıktıları sürekli olarak gözden geçirip eleştiren bir agent framework kullanıyor. Sistem, değişkenler arasındaki tutarlılığı kontrol ederek, girdi metni ve alan bilgisi ile karşılaştırma yapıyor.
Kolorektal kanser sinoptik raporlaması üzerinde yapılan kapsamlı testlerde sistem etkileyici sonuçlar verdi. Sekiz kategorik değişken için ortalama F1 skoru 0.828'den 0.911'e yükselirken, dört sayısal değişken için doğruluk oranı 0.806'dan 0.895'e çıktı.
Sistemin en önemli özelliği, çıktılar tutarlı hale gelene kadar iteratif olarak kendini düzeltmesi. Bu yaklaşım, klinik açıdan mantıklı ve güvenilir sonuçlar üretiyor.
Bu gelişme, dijital sağlık alanında yapay zekanın güvenilirliğini artırarak, tıbbi karar verme süreçlerinde daha etkili destek sağlayabilir.