Tıbbi Makale Yazımı ve Yapay Zeka: Potansiyel ve Sınırlamalar

Hızla ilerleyen teknolojik gelişmelerle birlikte yapay zeka (YZ), çeşitli endüstrilere önemli katkılar sağlıyor ve sağlık alanında da yapay zeka kullanımı hızla artmaktadır. Tıbbi yazım, araştırma makaleleri, klinik çalışma sonuçlarının yayınlanması, hasta eğitim materyalleri vb. içeriklerini üretimini içeren geniş bir boyuta sahiptir. ChatGPT gibi YZ teknolojileri, bu alanı kökten değiştirebilecek potansiyele sahiptir. Bu YZ modelleri, geniş miktarda tıbbi literatürden eğitilir ve hızla doğru, tutarlı ve bağlama uygun içerik üretme potansiyeline sahiptir.

Yapay Zekanın Potansiyeli

Yapay zeka modelleri belirli bir konu hakkında ilgili kavramlar, terimler ve kelimeler için fikir üretme potansiyeline sahiptir. Konuyla ilgili literatürün yer aldığı veri tabanları için öneriler sunabilmektedir. Özellikle yazılan yazının geliştirilmesi konusunda yararlıdır. Yapay zeka modelleri geniş bir metin külliyatı üzerinde eğitildiğinden, bağlam içinde bir dizi diksiyon ve yazma varyasyonu biriktirmiştir. Özellikle Amerikan İngilizcesindeki dilbilgisi ve cümle yapısını kontrol etmenin yanı sıra alternatif ifadeler, eş anlamlı kelimeler veya yazımın başka bir dile hızlı çevirilerini sağlamaktadır. Ayrıca, yapay zeka modelleri aynı yazının farklı ve benzersiz yazımı konusunda da yardımcıdır.

Yapay zeka, bilimsel makalelerde kullanıldığında bazı potansiyel yanlışlar ortaya çıkabilir. Bu yanlışlar şunları içerebilir:

1. Veri seçimi ve örnekleme yanlışı: Kullanılan veri seti veya örneklemde belirli bir yanlılık varsa, sonuçlar yanıltıcı olabilir. Örneğin, veri seti sadece belirli bir bölgeden veya sosyoekonomik gruptan alınıyorsa, sonuçlar genelleme yapmada yanıltıcı olabilir.
2. Ölçüm hataları: Kullanılan veri setinde yapılan ölçüm hataları sonuçları etkileyebilir. Bu hatalar, veri toplama sürecinde belirlenmemiş veya yanlış ölçüm cihazlarından kaynaklanabilir.
3. Yanlış anlamalar ve sonuçların aşırı yorumlanması: Yapay zeka çıktıları insanlar tarafından yorumlanır. Ancak insanlar, algoritma tarafından üretilen sonuçları yanlış anlayabilir veya aşırı yorumlayabilir. Bu durum, sonuçların doğru bir şekilde iletilmemesine veya yanlış sonuçlara yol açabilir.
4. Önyargılar ve ayrımcılık: Yapay zeka algoritmaları, eğitim veri setlerine dayanarak önyargılar ve ayrımcılık oluşturabilir. Örneğin, cinsiyet, ırk veya sosyoekonomik durum gibi faktörlere dayalı kararlar alınabilir ve bu toplumsal adaletsizliklere neden olabilir.
5. Performans ve güvenilirlik sorunları: Yapay zeka algoritmaları bazen performans veya güvenilirlik sorunlarına neden olabilir. Yeterli miktarda eğitim verisine sahip olmadıklarında veya yeni bir durumla karşılaştıklarında yanıltıcı veya hatalı sonuçlar üretebilirler.

Akademik Metinler ve Yanlış Referanslar (Sitasyonlar)

ChatGPT yapay zeka modeli, sağladığı avantajlara rağmen bazı önemli kısıtlamalarla da karşı karşıyadır. Özellikle, güvenilir alıntılar sağlayamamaktadır. ChatGPT’nin alt metinleri anlama ve analiz etme yeteneği sınırlıdır ve yanlış bilgilere dayalı referanslar sunabilir. Bu nedenle, tıbbi makale yazımında yapay zeka kullanılırken dikkatli olunması gerekmektedir.

ChatGPT gibi yapay zeka modellerinin akademik metinlerde hatalı sitasyonlar yapabilmesi birkaç nedenle ilişkilendirilebilir:

• Eğitim Verilerinin Niteliği: Yapay zeka modelleri, büyük miktarda veri ile eğitilir. Ancak bu verilerin içerdiği metinlerin kalitesi ve doğruluğu önemlidir. Eğer eğitim verilerinde hatalı veya yanıltıcı sitasyonlar bulunuyorsa, model de bu hataları öğrenebilir.
• Karmaşık Akademik Dil: Akademik metinler genellikle özgün bir dil kullanır ve teknik terimler içerir. Bu tür dili anlamak ve doğru şekilde sitasyon yapmak yapay zeka modelleri için zor olabilir.
• Bağlamın Eksikliği: Yapay zeka modelleri, bir metindeki belirli bir cümleyi ya da ifadeyi, genel bağlamı tam olarak anlayamadan yanıtlayabilir. Bu nedenle, doğru sitasyon yapmak için gereken bağlamsal anlayış eksik kalabilir.
• Eğitim Verilerinin Çeşitliliği: Eğitim verileri, farklı konu alanlarından ve kaynaklardan gelmelidir. Eğer modelin eğitim verileri sınırlı veya yetersiz ise, çeşitli akademik metinleri anlamak ve doğru şekilde sitasyon yapmak zorlaşabilir.
• Güncel Bilgi Eksikliği: Yapay zeka modelleri belirli bir tarihte eğitildikten sonra güncel bilgilere erişme yetenekleri sınırlıdır. Bu nedenle, daha yeni kaynaklar ve bilgiler hakkında doğru sitasyon yapma yetenekleri kısıtlanabilir.
• İçeriğin Anlamını Eksik Anlama: Yapay zeka modelleri, bazen bir metindeki ifadeleri yalnızca yüzeyde anlayabilir ve daha derin anlamı kaçırabilir. Bu da doğru sitasyon yapma yeteneğini etkileyebilir.
• Eğitim Sınırlamaları: Eğitim süreci boyunca modelin yanlış sitasyonları düzeltme yeteneği sınırlıdır. Eğer yanlış bilgiyle eğitilirse, bu hatalar modelin davranışını etkileyebilir.

Elde edilen bilgilerin doğruluğunu ve güncelliğini farklı kaynaklardan doğrulamak için insan denetimi ve uzman görüşleri önemlidir.

Doğru Bilginin Kullanımı ve Kalite Kontrolü

YZ’nin tıbbi yazımda kullanımında doğru bilginin kullanımı önemlidir. YZ tarafından üretilen içerik, kanıta dayalı tıbbi uygulamalarla uyumlu olduğundan emin olmak için mutlaka iyi incelenmelidir. Yanlış veya güncelliğini yitirmiş bilgilerin yayılma riski, hasta güvenliği ve sonuçları için ciddi sonuçlar doğurabilir. Kalite kontrolü de dikkat edilmesi gereken bir konudur. YZ modelleri içeriği hızlı bir şekilde oluşturabilirken, tıbbi yazıda beklenen kalite ve tutarlılığı sürdürmek hala bir zorluktur. İçeriğin insanlar tarafından gözden geçirilmesi ve düzeltilmesi, üretilen içeriğin en yüksek tıbbi iletişim standartlarını karşıladığından emin olmak için önemlidir.

Etik ve Mahremiyet

Tıbbi yazım için yapay zeka kullanırken, etik ve mahremiyet konuları da göz önünde bulundurulmalıdır. YZ modelleri, hastaların tıbbi kayıtlarını veya kişisel sağlık bilgilerini içeren verileri analiz edebilir. Bu durum, veri güvenliği ve mahremiyeti açısından endişe yaratabilir. Bu nedenle, yapılan çalışmaların etik kurallara uygun olması ve hastaların gizliliğini koruması önemlidir.

Akademik araştırmada kullanılabilecek yapay zeka modelleri

Consensus

https://consensus.app

???????????????????? Arama yaptığınızda Consensus, bilimsel araştırmaları daha hızlı ve daha etkili bir şekilde bulmanıza yardımcı olmak için GPT-4 destekli bilimsel özetler sunar. Bu sayede bilimsel çalışmaların içgörülerini keşfedebilirsiniz.

Evidencehunt

https://evidencehunt.com

???? EvidenceHunt, klinik çalışmalar ve hastalık alanları hakkında en yeni kanıtları bulmak için kullanılabilir.

???? Klinik sorulara hızlı yanıtlar veren bir ara yüz sağlamaktadır.

Perplexity

https://perplexity.ai

???????? Perplexity, sorulara kaynak göstererek cevap vermek için bir dizi yapay zeka teknolojisi kullanıyor. Perplexity, ChatGPT ve Google’ın birleşimi gibidir. Perplexity sorulara kaynak göstererek cevap vermektedir. Ayrıca web sayfasını özetleme fonksiyonu da vardır.

Bu teknolojiler, metin analizi ve doğal dil işleme algoritmalarına dayanıyor. Soruları anlayarak, ilgili kaynaklarda arama yaparak ve bu kaynaklardan alıntılar yaparak cevapları sunuyor. Böylece, kullanıcılara doğru ve güvenilir bilgiler sağlamayı amaçlıyor. ????????

Elicit

https://elicit.org

????✍️ Elicit, sizin sorularınızla ilgili özetleri hazırlayabilir ve makalelerden önemli bilgileri çıkarabilir. Bu sayede aradığınız bilgilere daha hızlı ve etkili bir şekilde erişebilirsiniz.

Glass Health

????‍⚕️???? Glass Health, yapay zeka destekli klinik tıp için özel olarak tasarlanmış bir araçtır. Bu platform, semptom ve bulguları analiz ederek ayırıcı tanı yapmanıza ve klinik planlar oluşturmanıza yardımcı olur. Yani, hastaların belirtilerine dayanarak doğru teşhisler koymanıza ve etkili tedavi planları oluşturmanıza destek verir.

Trinka

https://trinka.ai

???????????????????? Trinka, dilbilgisi ve yazım denetimi özellikleri sunan bir araçtır. Ayrıca, çeşitli yayın kurallarına uygunluğu artırmak, kelime sayısını azaltmak, belirsizlikleri ortadan kaldırmak ve teknik ifadeleri doğru kullanmak için de yardımcı olmaktadır.

Typset

https://typeset.io

Makale analizi yapan ve özetleyen bir uygulama. Aynı zamanda Chrome eklentisi mevcut.

Sonuç

Yapay zeka, tıbbi makale yazımında potansiyel avantajlar sunmaktadır. Hızlı ve tutarlı içerik üretme yeteneği, araştırma sürecini hızlandırabilir ve tıbbi bilgiye daha kolay erişimi sağlayabilir. Bununla birlikte, yapay zeka modellerinin sınırlamaları ve doğruluk konuları da dikkate alınmalıdır. İnsan denetimi, kalite kontrolleri ve etik kurallara uyulması, yapay zeka kullanımının tıbbi makale yazımında başarılı bir şekilde uygulanmasını sağlamak için önemlidir.