Bu derste, mükemmel prompt (komut) yazmak için basit bir formülü ve yapay zekanın tıbbi görüşmelerde halihazırda nasıl kullanıldığına dair gerçek örnekleri öğreneceksiniz.
Hadi başlayalım!
Uzman kaynakları inceledikten sonra ekibimiz, mükemmel prompt (komut) formülünü beş temel bileşenden oluşacak şekilde tanımladı:
Görev, Bağlam, Örnek, Rol ve Format.
Bir prompt yazarken dikkate almanız gereken en önemli bileşendir.
Yapay zekadan ne tür bir yanıt beklediğinizi tanımlar. Uzmanlar, her zaman bir fiil ile başlamayı önerir.
👉 Örnek:
Hastalarınıza hipertansiyonu açık ve sade bir şekilde anlatmanız gerekiyor.
Göreviniz şu şekilde olabilir:
✨ Prompt: “Hipertansiyonu kolay anlaşılır bir şekilde açıkla.”
Burada “açıkla” fiiliyle başlıyoruz; bu da yapay zekaya bir açıklama yapması gerektiğini doğrudan gösterir.
Ayrıca bir prompt içinde birden fazla görevi birleştirebilirsiniz.
Örneğin:
“Hipertansiyonun tanımını tıbbi sözlüklerden araştır ve bunu sade, herkesin anlayabileceği bir dille özetle.”
Bağlam sağlamak, yapay zekanın isteğinizi daha iyi anlamasına yardımcı olacak arka plan bilgilerini paylaşmak anlamına gelir.
Bu bilgiler; olgular, sayılar veya durumu açıklayan detaylar olabilir.
Hipertansiyon örneğinden devam edersek, prompt’a bağlam ekleyebilirsiniz.
Örneğin:
✨ Prompt: “Her yaştan hastayla çalışan bir kardiyoloğum ve hipertansiyonu kolay anlaşılır bir şekilde açıklamak istiyorum. Bunu nasıl yapabileceğime dair bana birkaç fikir ver.”
Tıpkı insanların yalnızca teoriyle değil, örneklerle daha iyi öğrendiği gibi, bu yöntem yapay zeka için de çok faydalıdır.
Örnekler, LLM sistemlerinin sonuç kalitesini artırır çünkü yapay zekaya net bir gösterim sunar.
✨ Prompt:
“Her yaştan hastayla çalışan bir kardiyoloğum ve hipertansiyonu kolay anlaşılır bir şekilde açıklamak istiyorum. Bana, bu örneğe (örneğin Mayo Clinic’in hipertansiyon makalesinin basit ve anlaşılır dili) dayanarak birkaç fikir ver.”
Her prompt için şart olmasa da, özellikle belirli bir hedef kitleye hitap ederken çok faydalıdır.
Kardiyolog örneğine devam edersek, hedef kitle şöyle belirtilmiş olabilir:
✨ Prompt:
“Bir kardiyoloğum ve 20–60 yaş arası, farklı eğitim geçmişlerine sahip hastalarla çalışıyorum. Hipertansiyonu kolay anlaşılır bir şekilde açıkla.”
Bu da isteğe bağlıdır, ancak yanıtın belirli bir yapıda olmasını istediğinizde çok faydalıdır.
Örneğin, yakın zamanda şiddetli karın ağrısı nedeniyle tedavi edilen bir hastaya tedavi sonrası öneriler gönderiyorsanız, yapay zekadan yanıtı bir kontrol listesi şeklinde sunmasını isteyebilirsiniz:
✨ Prompt:
“Yakın zamanda şiddetli karın ağrısı tedavisi gören bir hasta için tedavi sonrası öneriler ver. Yanıtı, onay işaretleri ile açık bir kontrol listesi formatında sun.”
İşte promptlarınızı önemli ölçüde geliştirebilecek beş temel bileşen bunlardır.
İpucu #1: ChatGPT kullanıyorsanız, her yanıt için özel talimatlar da belirleyebilirsiniz.
Ayarlar >> Kişiselleştirme bölümüne gidin. ChatGPT’ye şunları söyleyebilirsiniz: Her zaman sade metin ve samimi bir üslup kullan. Tıbbi jargon kullanmaktan kaçın.
İpucu #2: AI for Work web sitesi, içerik oluşturma, otomasyon ve planlama gibi görevleri optimize etmek için 2.000’den fazla kategorize edilmiş prompt sunar; bunlar arasında tıbbi promptlar da bulunur. Bu öneriler, profesyonellerin isteklerini verimli bir şekilde yapılandırmasına ve yapay zekayı kullanırken daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olur.
Artık araçlar ve iyi promptlar oluşturmayı öğrendiğinize göre, gelin günlük tıbbi uygulamanızda yapay zekanın gerçek kullanım örneklerine bakalım!
Önemli not: Amacımız, hastanelerin yapay zekayla tıbbi görüntüleri analiz edip erken kanser belirtilerini tespit ettiği karmaşık senaryoları anlatmak değil. Burada, yapay zekayı akıllıca ve sorumlu bir şekilde günlük pratiğinize entegre edebileceğiniz, pratik ve ulaşılabilir gerçek örnekler bulacaksınız.
Hadi başlayalım!
Hekim ve uzmanların yapay zekayı en yaygın kullandığı yöntemlerden biri, hasta ve danışanlara açıklama yapmak—örneğin ameliyat öncesi talimatlar veya ilaç yan etkileri hakkında bilgi vermek—için kullanmaktır. Bu, zaman kazandırır ve açıklamalarınızın net ve tutarlı olmasını sağlar.
👉 Örnek: Yapay zekanın, yeni tanı konmuş bir hastaya kronik böbrek hastalığını basitçe açıklamada nasıl yardımcı olabileceğine bakalım. Ton, format ve hedef kitleyi vurgulayan bir prompt kullanabilirsiniz:
✨ Prompt:
“Bir sağlık profesyonelisiniz. Yeni tanı konmuş yetişkin bir hastaya kronik böbrek hastalığını açıklayın. Kısa, empatik ve kolay anlaşılır bir açıklama yapın ve şunları kapsayın:
Hastalığa neyin sebep olduğu
Yaygın risk faktörleri
Tipik belirtiler
Tedavi seçenekleri (ilaçlar dahil)
Önerilen yaşam tarzı değişiklikleri
Diğer etkileyen faktörler
Takip ve sonraki adımlar
Bilgileri açık madde işaretleriyle verin, tedavinin olumlu yönlerini vurgulayın ve tıbbi jargon kullanmaktan kaçının.”
Bazı yapay zeka araçları, hasta veya danışanla yaptığınız görüşmeyi yazıya döküp anında yapılandırılmış klinik notlara dönüştürebilir; örneğin DoktorTakvimi'nin Noa Notes'u! Bu sayede daha az yazı yazarsınız ve standart klinik dokümantasyon sağlanır.
👉 Örnek: İlk görüşme notu için, Noa Notes’tan özetimi temel hasta bilgileri, başvuru nedeni, tıbbi geçmiş, yaşam tarzı ve klinik muayene detayları ile organize etmesini isteyebilirim. Her bölümde, hangi detayların vurgulanacağını alt başlıklarla belirleyebilirsiniz.
✨ Prompt: İlk görüşme klinik notu oluşturmak için
Hasta bilgileri
Tam adı
Yaş, cinsiyet ve doğum tarihi
İletişim bilgileri (telefon, e-posta)
Meslek
Başvuru nedeni
Ana semptomlar
Başlangıç, süre ve şiddet (0–10 ölçeği)
Artıran veya azaltan faktörler
Tıbbi ve aile geçmişi
Kronik hastalıklar (örn. diyabet, hipertansiyon, kardiyovasküler hastalıklar)
Önceki ameliyatlar
Güncel ve önceki ilaçlar
Alerjiler
İlgili aile geçmişi
Hastaneye yatış geçmişi
Yaşam tarzı ve alışkanlıklar
Alkol, tütün ve madde kullanımı
Fiziksel aktivite (türü ve sıklığı)
Uyku kalitesi
Beslenme alışkanlıkları
Genel fizik muayene
Hayati bulgular (tansiyon, nabız, solunum hızı, ateş)
Genel hasta durumu
Karın inspeksiyonu ve palpasyonu
Kalp ve akciğer dinlemesi
Temel nörolojik ve kas-iskelet sistemi değerlendirmesi
Tanı
Tanısal hipotezler
Birincil ve ayırıcı tanılar
ICD-10 kodları
Tedavi planı
Reçete edilen ilaçlar
Yaşam tarzı önerileri
Yönlendirmeler (uzman, laboratuvar/görüntüleme testleri, psikiyatrik destek vb.)
Takip planlaması
Takip
Bir sonraki randevu tarihi
Önemli klinik gözlemler
Yapay zeka araçları, rutin hasta sorularını yanıtlamada da yardımcı olabilir. WhatsApp, web siteleri ve hatta telefon aramaları üzerinden kullanılan chatbotlar, ilk hasta triyajını yönetmek ve otomatikleştirmek için giderek yaygınlaşıyor.
👉 Örnek: Promtları kullanarak chatbot senaryosunu ve mesaj akışını tanımlayabilirsiniz.
✨ Prompt:
“Tıbbi bir klinik web sitesi için samimi ve kısa bir chatbot konuşma akışı oluştur. Chatbot, hastaları aşağıdaki işlemler boyunca yönlendirsin:
Randevu almak
Randevuyu iptal etmek veya yeniden planlamak
Hizmet fiyatlarını öğrenmek
Kabul edilen sigorta planlarını görmek
Kliniğe yol tarifi almak
İlk ziyarete hazırlanmak
Ayrıca:
Her durum için konuşma senaryoları ve mesaj varyasyonları ekle. Üslubun profesyonel ama samimi olmasını sağla. Kenar durumları ve sık sorulan soruların (örn. “Hangi uzmanlık gerektiğini bilmiyorum”, “Acil olursa ne olacak?”) nasıl ele alınacağını ekle. Chatbot, kullanıcıların istediği zaman konuyu değiştirmesine veya ek sorular sormasına izin vermelidir.”
Bir sonraki derste, daha fazla kullanım örneği, yapay zekada yanlış bilgi (hallucination) riskleri ve bazı pratik araçları göstereceğiz. Görüşmek üzere!