Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka. Vademecum Digest, 3-8 Kasım 2025
Rusya Sağlık Bakanlığı, 2019-2024 yılları arasında sağlık alanında yapay zeka uygulamasının sonuçlarını özetledi .
"National Healthcare" dergisi, Sağlık Bakanı Mihail Murashko ve meslektaşları tarafından hazırlanan, 2019-2024 yılları arasında Rus tıbbında yapay zeka teknolojilerinin gelişimini inceleyen bir inceleme yayınladı . Bu dönemde, Sağlık Bakanlığı araştırma merkezlerinde 215 proje hayata geçirildi, 22 piyasa düzenleme standardı onaylandı ve sektöre yapılan toplam yatırım 4,7 milyar rubleye ulaştı. Bu yatırımın 1,8 milyar rublelik kısmı Moskova tarafından bilgisayarlı görüntüleme teknolojilerinin uygulanmasına yönelik bir deney için ayrıldı. İncelemenin son bölümü, sektörün geleceğine odaklanıyor: Gelişimin bir sonraki aşaması, dijital asistan görevi görebilen ve tıbbi ve yönetimsel kararları destekleyebilen çok modlu ve dil modelleri olarak tanımlanıyor.
Tricolor, sinir ağı modülleriyle bir tele-tıp hizmeti başlatacak.
Tricolor, telemedikal ve yapay zekâ teknolojilerini birleştiren yeni hizmeti "Tricolor Health"i duyurdu . Platform, kullanıcıların doktorlarla çevrimiçi konsültasyonlar almalarına, ölçümlerini takip etmelerine, sağlıklarını izlemelerine ve fiziksel ve ruhsal sağlıkları için öneriler almalarına olanak tanıyacak. Bir sonraki aşamada proje, cilt hastalıklarının erken teşhisi için "AI-Dermatology", duygusal destek için "AI-Psikolog" ve video özçekimlere dayalı sağlık analizi için "AI-Biomarkers" olmak üzere üç sinir ağı modülüyle genişletilecek.
Seçenov Üniversitesi, tıp uzmanlarını akreditasyona hazırlamak için bir yapay zeka asistanı oluşturdu.
Seçenov Üniversitesi uzmanları, doktorları akreditasyona hazırlamak ve eğitmek için tasarlanmış "InfoMedica AI" adlı bir dijital asistan geliştirdi . Yapay zekâ destekli sistem, klinik vakaları analiz ederek, üniversitenin Akreditasyon Kütüphanesi'ndeki ilgili kaynaklara atıfta bulunarak, teşhis, tanı ve tedavi planları ve hasta önerileri içeren ayrıntılı yanıtlar üretiyor. Proje başlangıçta kardiyoloji, pulmonoloji ve üroloji uzmanları için uygulanacak ve ardından sinir ağı diğer tıp alanlarına uyarlanacak.
Uluslararası gündemMicrosoft, tıbbi " süper zeka " geliştirmek için bir ekip kuruyor
Microsoft, tıbbi teşhis başta olmak üzere belirli profesyonel alanlarda insanlardan daha iyi performans gösterebilen özel yapay zeka sistemleri geliştirmek üzere MAI Süper Zeka Ekibi adlı yeni bir bölüm kuruyor . Microsoft Yapay Zeka Lideri Mustafa Suleiman, şirketin önemli yatırımlar yaptığını ve DeepMind'ın eski çalışanı Karen Simonyan da dahil olmak üzere önde gelen araştırmacıları bünyesine kattığını duyurdu. Proje, teşhisleri hızlandırabilen, doktorların karar alma süreçlerine yardımcı olabilen ve klinik verilerin doğruluğunu artırabilen güvenli ve son derece uzmanlaşmış yapay zeka modelleri olan tıbbi süper zekayı yaratmayı amaçlıyor.
ABD'de klinik metinleri incelemek üzere "Yapay Zeka Hakimi" kuruldu.
Wisconsin Üniversitesi'nden (ABD) araştırmacılar, sinir ağları tarafından oluşturulan tıbbi metinlerin kalitesini otomatik olarak kontrol etmek için bir "AI Judge" sistemi geliştirdiler . Yeni yaklaşım, klinik özetlerin doğruluğunun, eksiksizliğinin ve tutarlılığının insan uzmanlara ihtiyaç duymadan değerlendirilmesine olanak tanıyarak analiz süresini 10 dakikadan 22 saniyeye indiriyor. GPT-o3-mini modeli, uzman değerlendirmeleriyle %82 uyum oranıyla en iyi sonuçları gösterdi. Geliştiriciler, bu teknolojinin tıbbi dokümantasyon kalite kontrolünü basitleştireceğine ve gelecekte tek bir yapay zeka sistemi içinde metin oluşturma ve doğrulamanın birleştirilmesini sağlayacağına inanıyor.
AraştırmaYapay zeka, Parkinson hastalığını %94 doğrulukla tespit etmeyi öğrendi.
Hindistan ve Amerika Birleşik Devletleri'nden bir araştırma ekibi, Parkinson hastalığının erken ve doğru teşhisi için yapay zeka destekli bir web platformu geliştirdi . Sistem, MR, SPECT, beyin omurilik sıvısı biyobelirteçleri ve klinik parametreleri bir araya getirerek, hastalığı %93,7 doğrulukla tespit ederek geleneksel yöntemlerin kapasitesini aşıyor. Bir sinir ağı ve multimodal GPT-4o mini üzerine kurulu model, yalnızca görüntüleri ve biyokimyasal parametreleri analiz etmekle kalmıyor, aynı zamanda doktorlara tanı mantığını da açıklıyor. Geliştiriciler, bu teknolojinin erken teşhis, tedavi seçimi ve hasta takibinde yardımcı olabileceğini belirtiyor.
Amerikalı araştırmacılar tıp eğitimi için güvenli bir yapay zeka formatını test etti.
Dartmouth Tıp Fakültesi'nden (ABD) araştırmacılar, yalnızca doğrulanmış eğitim materyallerinden cevapları seçen arama artırma teknolojisine (RAG) dayalı yapay zeka tabanlı bir öğrenme formatını test etti . NeuroBot TA adlı bu sistem, 180'den fazla tıp öğrencisi tarafından kullanıldı ve yüksek düzeyde doğruluk ve öğrenme kişiselleştirmesi gösterdi. Yapay zeka, öğrencilerin nöroanatomi, fizyoloji ve klinik sendrom konularını anlamalarına yardımcı oldu ve özellikle sınav öncesi dönemde oldukça faydalı oldu. Yazarlar, kaynakların sınırlandırılmasının bilgi hacmini azalttığını ancak güvenilirliğini artırdığını ve bu nedenle RAG modellerinin, yapay zekanın öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına uyum sağladığı "hassas tıp eğitimi" için umut verici bir temel oluşturduğunu belirtiyorlar.
vademec
