https://anlatilaninotesi.com.tr/20250918/yeni-yapay-zeka-modeli-binden-fazla-hastaligi-on-yillar-once-hava-gibi-tahmin-edebiliyor-1099471796.html
Yeni yapay zeka modeli, binden fazla hastalığı on yıllar öncesinden tahmin edebiliyor
Yeni yapay zeka modeli, binden fazla hastalığı on yıllar öncesinden tahmin edebiliyor
Sputnik Türkiye
Gazeteci Serhat Ayan, Radyo Sputnik’te hazırlayıp sunduğu Yapay Zeka Günlüğü programında bugün, binden fazla hastalığı tahmin edebilen yapay zekayı anlattı. 18.09.2025, Sputnik Türkiye
2025-09-18T15:18+0300
2025-09-18T15:18+0300
2025-09-18T15:20+0300
radyo sputnik
radyo
radyo
serhat ayan
yapay zeka
hastalık
https://cdn.img.anlatilaninotesi.com.tr/img/07e9/07/11/1097966539_0:0:1600:900_1920x0_80_0_0_e4883f7ce468514829c8be52106a8e2d.jpg
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı, Alman Kanser Araştırma Merkezi ve Kopenhag Üniversitesi gibi kurumlar tarafından geliştirilen yeni yapay zekâ modeli Delphi 2M, bir kişinin sağlık geçmişine, yaşam tarzı faktörlerine, demografik verilere dayanarak binden fazla hastalığın gelişme riskini tahmin edebiliyor. Tahmin süresi ise on yıllara kadar uzayabiliyor.Hastalığın hangi yıllarda ortaya çıkabileceğini tahmin ediyorModel, büyük ölçekli anonim klinik sağlık kayıtlarından eğitildi. Modelin mimarisi, büyük dil modellerine benzer bir jeneratif yapı kullanıyor, ancak sağlık verilerinin doğasına uygun modifikasyonlarla. Risk tahminini yaparken geçmiş hastalıklar, yaş, cinsiyet, yaşam tarzı gibi değişkenler hesaba katılıyor. Model, belirli bir hastalığın kişinin geleceğinde hangi yıllarda ortaya çıkabileceğine dair zaman serileri de oluşturabiliyor.Sağlık sistemi planlamalarında kullanılacakDelphi 2M, birçok hastalık için mevcut tek hastalığa odaklı risk modelleriyle yakın ya da üzeri performans gösteriyor. Özellikle kalp, diyabet, sepsis gibi hastalıklarda başarı daha yüksek. Modelin nadir hastalıklar ya da çevresel tetikleyicileri olan, seyrek görülenlerle, dış etkenlere büyük oranda bağlı durumların tahmininde daha az başarılı olduğu belirtiliyor. Modelin genel sağlık sistemi planlamalarında kullanılması planlanıyor. Model ile artık “rahatsızlığı tedavi etmek” aşamasından çok “rahatsızlık riskini azaltmak” yönünde stratejiler geliştirmek mümkün görünüyor.
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2025
Serhat Ayan
https://cdn.img.anlatilaninotesi.com.tr/img/103204/86/1032048631_138:0:801:663_100x100_80_0_0_58eb37d6ef7689030fff4d60e6d411fe.jpg
Serhat Ayan
https://cdn.img.anlatilaninotesi.com.tr/img/103204/86/1032048631_138:0:801:663_100x100_80_0_0_58eb37d6ef7689030fff4d60e6d411fe.jpg
SON HABERLER
tr_TR
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Serhat Ayan
https://cdn.img.anlatilaninotesi.com.tr/img/103204/86/1032048631_138:0:801:663_100x100_80_0_0_58eb37d6ef7689030fff4d60e6d411fe.jpg
radyo sputnik, radyo, radyo, serhat ayan, yapay zeka, hastalık
radyo sputnik, radyo, radyo, serhat ayan, yapay zeka, hastalık
Yeni yapay zeka modeli, binden fazla hastalığı on yıllar öncesinden tahmin edebiliyor
15:18 18.09.2025 (güncellendi: 15:20 18.09.2025) Gazeteci Serhat Ayan, Radyo Sputnik’te hazırlayıp sunduğu Yapay Zeka Günlüğü programında bugün, binden fazla hastalığı tahmin edebilen yapay zekayı anlattı.
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı, Alman Kanser Araştırma Merkezi ve Kopenhag Üniversitesi gibi kurumlar tarafından geliştirilen yeni yapay zekâ modeli Delphi 2M, bir kişinin sağlık geçmişine, yaşam tarzı faktörlerine, demografik verilere dayanarak binden fazla hastalığın gelişme riskini tahmin edebiliyor. Tahmin süresi ise on yıllara kadar uzayabiliyor.
Hastalığın hangi yıllarda ortaya çıkabileceğini tahmin ediyor
Model, büyük ölçekli anonim klinik sağlık kayıtlarından eğitildi. Modelin mimarisi, büyük dil modellerine benzer bir jeneratif yapı kullanıyor, ancak sağlık verilerinin doğasına uygun modifikasyonlarla. Risk tahminini yaparken geçmiş hastalıklar, yaş, cinsiyet, yaşam tarzı gibi değişkenler hesaba katılıyor. Model, belirli bir hastalığın kişinin geleceğinde hangi yıllarda ortaya çıkabileceğine dair zaman serileri de oluşturabiliyor.
Sağlık sistemi planlamalarında kullanılacak
Delphi 2M, birçok hastalık için mevcut tek hastalığa odaklı risk modelleriyle yakın ya da üzeri performans gösteriyor. Özellikle kalp, diyabet, sepsis gibi hastalıklarda başarı daha yüksek. Modelin nadir hastalıklar ya da çevresel tetikleyicileri olan, seyrek görülenlerle, dış etkenlere büyük oranda bağlı durumların tahmininde daha az başarılı olduğu belirtiliyor. Modelin genel sağlık sistemi planlamalarında kullanılması planlanıyor. Model ile artık “rahatsızlığı tedavi etmek” aşamasından çok “rahatsızlık riskini azaltmak” yönünde stratejiler geliştirmek mümkün görünüyor.
