"Sizde nasıl oluyor bilmiyorum. Hastaneye gidiyorum, kapıyı çalıyorum, doktora 'Kolay gelsin hocam' diyorum, hoca ekrana bakıyor: 'Ver,' diyor.

'Neyi vereyim hocam..'

Cevap vermiyor! Diyorum ki, devletin doktorunu yorma, ne istemiş olabilir diye kendi kendime muhakeme yapıyorum. He, barkot! 'Buyurun hocam,' diyorum. Gene bakmıyor. 'Neyin var' diyor.

'Hocam, göğsümün altında bir ağrı var,' diyorum.
'Geç şuraya, sırtını aç,' diyor.

Ben askerlik yaptım, askerde bile bu kadar sert davranılmıyordu. Sırtımı açıyorum, stetoskop geliyor: 'Nefes al,' diyor. 'Ver.'

'Ağızdan mı'

'Ağzından al. Ağzından aldığın anda aynı anda burundan ver...'
(...) 'Ya uzatma,' diyor. 'Git bir röntgen çektir, gel, yine konuşalım.'

'Röntgen nerede hocam'

'Dışarıda. Sor. Çık,' diyor.
(...)

Artık röntgene gidiyorum. O da ayrı bir hava... 'Üstünü çıkar,' diyor.

'Ne kadarını'
'Her şeyi.'
Üstümü çıkarıyorum.
'Atleti niye çıkardın' diyor.
'E siz her şeyi çıkar dediniz.'
'Atlet her şey mi' diyor..."

Aslen avukat olan Ali Congun, Tuz Biber'deki stand-up gösterisinde anlatıyor yukarıda alıntıladığım anekdotu. Seyirci kahkahalarla gülüyor. Gülüyoruz çünkü herkes muhtemelen o anı bir kere daha yaşıyor. Bir nevi acı acı gülüyoruz.

Elbette doktorlar da haklı. Özellikle Türkiye şartlarında fevkalade yoğunlar. Yoğun hasta ziyaretlerinde, muhtemelen birkaç dakikaya sığdırdıkları muayenelerde en iyisini yapmaya çalışıyorlar.

Peki bu işte, herkesi şöyle bir düşündüren bir terslik yok mu Çoğunlukla doktorların yerinden dahi kalkmadığı muayene seanslarının esası testlere ve bu testlerin yorumlanmasına dayanıyor. Peki, çok özel şartlarda yetişmiş insan kaynağını, makinelere devredebileceğimiz bir işte böylesine hoyratça kullanmak akıl kârı mı Ama galiba cevaplamamız gereken ilk soru şu: Makineler, hasta testlerini yorumlamada bir doktor kadar iyi olabilir mi

Microsoft'un son araştırmasına göre: Evet!
Makineler bu işi doktorların üzerinden alabiliyor; hem de bu işi dört kat daha iyi yaparak.

Microsoft AI (MAI-DxO), yapay zekânın tıbbi teşhiste insan doktorlardan daha üstün olduğunu iddia eden çığır açıcı bir çalışmanın sonuçlarını yayımladı.

MAI-DxO adını verdikleri sistemin, doktorlardan 4 kat daha doğru teşhis koyduğu ve %70 daha az bir maliyetle işlemi sonuçlandırabileceği tespit edildi.

Mustafa Süleyman (Google DeepMind ve Inflection AI kurucularından, şu anda Microsoft AI CEO'su), "Tıbbi süper zekâya giden yolda olduğumuzu" belirterek yüreklerimize su serpiyor, bu defa yüzümüzü gerçekten güldürüyor.

Peki bu başarı nasıl sağlandı Sonuçlar gerçek hayatta karşılaşılabilecek vakalarla uyumlu mu Türkiye gibi ülkelerde sistemin uygulanabilirliği nedir

Çalışmanın ardındaki ekip, yapay zekâyı gerçekçi bir simülasyona yerleştiren SD-Bench (SDBch) adlı yeni nesil bir performans değerlendirme platformu oluşturdu. Bu platform, sanal bir hasta ile interaktif bir sorgulama ve test isteme sürecini simüle ediyor.

Bu noktada karşımıza MAI-DxO'nun Sanal Doktor Paneli çıkıyor. MAI-DxO, içinde beş farklı "yapay zekâ doktoru" (Doktor Hipotezci, Doktor Test Seçici, Doktor Meydan Okuyan, Maliyet Kontrolörü, Doktor Kalite Kontrolörü) bulunan bir sanal panel olarak işlev görüyor. Bu panel, tıpkı bir tıbbi ekip gibi tanıya ulaşmaya çalışıyor.

Aslında olayın ardında, bugün çokça konuşulan yapay zekâ ajanlarının tıp alanına uygulanması söz konusu. Bu ajanlar, kendi içlerinde öz-eleştiri, diğerinin verdiği yanıtı denetleme ve düzeltme isteme, harici kaynaklara ve araçlara erişim gibi yeteneklerle donatıldığında işte bu nevi harikalar yaratabiliyorlar...

Çalışmada, New England Journal of Medicine (NEJM) dergisinden alınan 304 zorlu vaka kullanıldığı belirtiliyor.

Her ne kadar sonuçlar büyük bir umut vaat etse de, araştırmanın –özellikle de insan hekimler söz konusu olduğunda– pek de "eşitler arasında" geçmediği hissediliyor. Zira araştırmaya insan hekimleri temsilen sadece 21 pratisyen hekim katılıyor. Oysa NEJM'den seçilen vakalar zorluk derecesi, pratisyen hekimlerin tecrübe ve ihtisasının ötesinde. Diğer bir eşitsizlik ise, pratisyen hekimlerin dış araçlara erişiminin kısıtlanması (İnternete, diğer meslektaşlara veya ChatGPT'ye erişim yok). Bir yapay zekâ modelinin –hem de sayısı 5 olan bu modellerin– milyonlarca kaynak taranarak eğitildiğini unutmayalım!

Araştırma sonucunda yapay zekânın: