Doximity, yapay zekânın doz yanlışlarına karşı DoseCheck’i ekledi
Doximity, yapay zekânın ürettiği ilaç dozlarını yapılandırılmış ilaç bilgileriyle karşılaştıran DoseCheck’i tanıttı. Şirketin dokuz dil modelini kapsayan araştırmasında incelenen dozların en az yüzde 2,3’ü yanlış bulundu. Araç, yanıttaki doz ayrıntılarını çıkarıp dayanak bilgiyle denetliyor ve kaynağa bağlantı veriyor. Bulgular ürünü geliştiren şirketin değerlendirmesine dayanıyor; hastalarda bağımsız olarak ölçülmüş sonuçlar sunulmuyor.
Yapay Zekâ··Akşam
DoseCheck, üretilen dozları ilaç bilgileriyle karşılaştırıyor
Hekimlere yönelik yardımcı ve tıbbi arama hizmeti Doximity Ask’ı geliştiren Doximity, yapay zekânın ürettiği ilaç dozlarını denetleyen DoseCheck’i tanıttı. Şirketin 29 Ekim’de duyurduğu ücretsiz ek katman, yanıttan ilacı, dozu, uygulama yolunu, sıklığı ve ilgili kullanım gerekçesini çıkarıyor. Bu ayrıntıları ABD Gıda ve İlaç Dairesinin etiket bilgileri dahil yapılandırılmış ilaç bilgileriyle karşılaştırıyor. Eşleşen dozun yanındaki işaret, hekimin inceleyebilmesi için dayanak bilgiye açılıyor.[1], [2]
Karşılaştırma deterministik biçimde çalışıyor: Aynı doz ifadesi aynı veritabanıyla denetlendiğinde aynı sonucu veriyor. Doximity, ilk yanıtı başka bir dil modeline değerlendirtmek yerine yapılandırılmış bilgiler kullandığını belirtiyor. Şirketin RxIndex kaynağı, kullanım gerekçesi, hasta grubu ve uygulama yoluna göre düzenlenmiş yaklaşık 1.900 ilaç monografisi ile 36.000 doz düzeni içeriyor. Şirket, bu denetimin klinik değerlendirme gereğini sürdürdüğünü de belirtiyor.[1]
Şirket dokuz modelde doz yanlışları saptadı
Tanıtımla birlikte Doximity, 2026’da yayımlanan dokuz yaygın dil modeline ilişkin kendi değerlendirmesini açıkladı. Hekim sorularına benzetilerek hazırlanan 8.000’den fazla soru, 2.204 ilacı kapsıyordu. Şirket, incelenen 261.508 dozun en az yüzde 2,3’ünün yanlış olduğunu bildiriyor ve oranı muhafazakâr alt sınır olarak nitelendiriyor. Ayrı ağırlık değerlendirmesinde her 1.000 yanıtta yaklaşık 20 ciddi doz yanlışı saptadı. Doz sayısı ile yanıt sayısı farklı değerlendirme birimlerini gösteriyor; bu oranlar tedavi gören hastalarda ölçülmüş yaralanma sıklığı anlamına gelmiyor.[1]
Soruda verilen hasta özellikleri sık sık gözden kaçtı
En yaygın sorun, soruda verilmiş hasta özelliklerinin dozda hesaba katılmamasıydı. Yaş, böbrek işlevi ve ilaçlar arasındaki etkileşimler bunlar arasında. Doximity ayrıca birim, ondalık işareti ve ilaç eşleştirmesi yanlışlarını anlatıyor. Şirketin değerlendirmesinde yeni onaylanan ilaçlar yanlışlara özellikle açık bulundu. Healthcare Dive, tanıtımı genel amaçlı yapay zekâ şirketlerinin sağlık alanına girişiyle artan rekabet içinde aktarıyor. Değerlendirme DoseCheck’in geliştiricisine ait; bağımsız bir yayın kuruluşunun bu bulguları haberleştirmesi, ürünün bağımsız olarak yeniden sınandığı veya hasta sonuçlarının değerlendirildiği anlamına gelmiyor.[1], [2]
İlaç yazımındaki yanlışların ağırlığını değerlendiren başka bir ölçekle yapılan duyarlılık çözümlemesinde, her 1.000 yanıtta yaklaşık 30,5 hata bulundu. Bu sınıflar zarar doğuran veya müdahale gerektiren yanlışları kapsıyor. Şirketin değerlendirmesi yanlış birim, ondalık işareti ve ilaç eşleştirmesi gibi farklı türleri içeriyor. Bu incelemeler, tedavi gören bir hasta grubunu izlemek yerine üretilen yanıtların ağırlığını sınıflandırıyor.[1]
İlgili köşe yazıları
Bu gündem hakkında daha fazla bilgi için ilgili köşe yazılarını okuyabilirsiniz.
