Pratik Uygulamalar, Yapay Zeka Halüsinasyon Riskleri ve Kullanım Araçları

Önceki dersimizde, yapay zekanın tıbbi uygulamalarda nasıl kullanılabileceğini keşfetmeye başlamıştık. Şimdi, bu pratik incelemenin ikinci bölümüne ve daha fazlasına geçiyoruz:

Hazır mısınız?

👉 Örnek: Yoğun tıbbi çalışmaları özetlemesi gereken bir doktoru düşünün; yalnızca ana fikirler ve önemli bulgulara odaklanacak.

✨ Prompt:
“Belirlenememiş kaynaklı embolik inme (ESUS) üzerine araştırma yapan bir nörolog rolünü üstlenin. Sağlanan metni özetleyin ve şu talimatları izleyin:

• Sadece ana fikirleri ve temel bilgileri dahil edin; dış veri eklemeyin.

• Çalışma yöntemlerini, katılımcıları, müdahaleleri ve veri toplama süreçlerini doğru şekilde tanımlayın.

• Ana bulguları açıkça sunun ve istatistiksel önemini belirtin.

• Özeti madde işaretleriyle düzenleyin; tüm teknik terimleri ve ana kavramları kalın olarak vurgulayın.”

Vaka 5: Hasta veya danışan raporları hazırlamada yapay zeka

Hasta veya danışan raporlarını hazırlamak zaman alıyor, değil mi? Yapay zeka araçları, raporun bazı bölümlerini taslak hâline getirmeye veya karmaşık detayları basitleştirmeye yardımcı olabilir.

👉 Örnek: Hastalarınız için, şimdiye kadar sağlanan tedavi ve bakımın özgün, net ve anlaşılır bir özetini içeren bir rapor oluşturmanız gerektiğini düşünün.

⚠️ Önemli uyarı: Hiçbir kişisel hasta/danışan bilgisi (isim, iletişim bilgisi, kimlik numarası vb.) eklemeyin.

✨ Prompt:
“Bir sağlık profesyoneli rolünü üstlenin ve hastanın tıbbi geçmişine dayanarak, hastaya yönelik açık ve anlaşılır bir rapor oluşturun. Rapor şunları içermelidir:

• Şimdiye kadar sağlanan bakımın özeti

• Hastanın tedaviye zaman içindeki yanıtı

• Sonraki adımlar için net ve uygulanabilir plan

Raporu kronolojik sırayla yapılandırın ve doğrudan hasta iletişimine uygun, basit ve anlaşılır bir dil kullanın. Eğer herhangi bir önemli bilgi eksikse, devam etmeden önce doktorun sağlaması gerektiğini belirtin.”

[Hasta/danışan bilgisini buraya yapıştırın]

Vaka 6: Tedavi veya danışmanlığın  planlamasında destek için yapay zeka

Son olarak, tedavi seçeneklerini belirlemek için yapay zeka araçları da vardır.

👉 Örnek: İlk laboratuvar sonuçlarını inceledikten sonra hangi tedavinin en uygun olduğundan emin olamayan bir doktoru düşünün. Yapay zeka asistanı, çeşitli tedavi seçenekleri oluşturmak, tanısal mantığı genişletmek ve en uygun yolu belirlemeye yardımcı olmak için kullanılır. Bu süreçte uzmanlaşmış araçlar kullanılmalı ve hiçbir kişisel hasta bilgisi eklenmemelidir.

✨ Prompt:
“Bir sağlık profesyoneli rolünü üstlenin ve aşağıdaki bulgulara sahip 45 yaşında bir kadın hasta için kapsamlı bir tedavi ve yönetim stratejileri listesi oluşturun:

• Semptomlar: kronik yorgunluk, 6 ayda 7 kg kilo artışı, ruh hâli değişiklikleri (huzursuzluk, düşük konsantrasyon)

• Laboratuvar sonuçları: [sonuçları ekleyin]

• Tanısal değerlendirmeler: subklinik hipotiroidi, insülin direnci/prediyabet, D vitamini eksikliği, ince Cushing sendromu veya primer ruhsal bozuklukları ekarte etme

Dikkate alınacaklar:

• Her şüpheli durum için farmakolojik ve farmakolojik olmayan müdahaleler

• Ortak semptomları hedefleyen yaşam tarzı müdahaleleri

• Tedavileri etkili bir şekilde önceliklendirme veya birleştirme yöntemleri

• Nihai tedavi planını belirlemeden önce durumu doğrulamak veya ekarte etmek için ek tanısal adımlar”

Artık yapay zekânın pratikteki birçok örneğini gördünüz; şimdi sıcak bir konuya değinelim: yapay zeka halüsinasyonları.

Bir yapay zeka halüsinasyonu, yapay zekanın hata yapması, gerçeklerle kurguyu karıştırması veya yanlış ya da gerçeğe uymayan içerik üretmesi durumudur.

Bu genellikle eğitim verilerindeki kalıplardan kaynaklanır. Veriler eksik, yanlı veya belirsizse, yapay zeka gerçek gibi görünen ama gerçeğe dayanmayan bilgiler uydurabilir.

Yapay zeka halüsinasyonlarından nasıl kaçınılır?

#1 Yapay zekayı başlangıç noktası olarak kullanın

Yapay zekayı araştırmalarınız için bir başlangıç noktası olarak düşünün, nihai otorite olarak değil. Yapay zeka güçlü bir destek aracıdır, ancak son karar her zaman hekime ait olmalıdır.

Örneğin, yapay zeka bir hastanın görüşme özetini oluşturduğunda, metnin muayene notlarınızla uyumlu olup olmadığını dikkatlice kontrol edin. Ayrıca şu tür takip soruları da sorabilirsiniz:
👉 “Özetin hangi bölümleri doğrudan hasta notlarından alınmış, gösterebilir misin?”

#2 Akıcılığı doğrulukla karıştırmayın

Bir metin akıcı yazılmış olabilir, ancak bu onun doğru olduğu anlamına gelmez. Yapay zeka bazen ikna edici ama eski veya önyargılı sonuçlar üretebilir. Bu nedenle, yapay zeka önerilerini klinik kılavuzlarla (örneğin WHO, CDC veya yerel otoriteler) karşılaştırarak doğrulayın ve genellemeler ya da kalıplaşmış ifadeler olup olmadığını kontrol edin.

#3 Her yapay zeka aracı aynı değildir

Genel amaçlı yapay zeka araçları tıp için özel olarak tasarlanmamıştır. Kullandığınız aracın verileri nasıl sakladığını ve işlediğini mutlaka kontrol edin; sağlık alanında kanıtlanmış uzmanlığa sahip çözümleri tercih edin.

#4 Kopyala-yapıştır tuzaklarına dikkat edin

İnternet içerikleriyle eğitilen dil modelleri, farkında olmadan telif hakkıyla korunan metinleri yeniden üretebilir. Bu nedenle, yapay zeka tarafından üretilen metinleri doğrudan resmi belgelere yapıştırmayın — kendi cümlelerinizle yeniden yazın ve gerekirse intihal denetim araçları kullanın.

✨Oyunun kurallarını değiştiren demo: Noa Notes ile tanışın ✨

Serinin sonunda en heyecan verici bölüme geldik: videonun sonunda, klinik dokümantasyonu kolaylaştırmak için tasarlanan yapay zeka asistanımız Noa’nın demosunu izleyeceksiniz. Noa’nın, görüşmeden nihai yapılandırılmış özete kadar nasıl çalıştığını adım adım görebilirsiniz.

Gerçek zamanlı olarak görmek ister misiniz?
Hemen bir demo talep edin ve ekibimizle birlikte deneyin. Görüşme notlarının otomatik olarak hasta/danışan kaydına dönüştüğüne siz de tanık olun.

Noa'nın notlarınızı nasıl oluşturduğunu görün

Kısa bir deneme yapın ve sonuçları anında görün.

Ücretsiz demo talep edin