Yapay zeka destekli tıbbi tanı teknolojisindeki son gelişmeler hızlanarak ilerliyor. Tıbbi tanı, doğası gereği çok çeşitli veriye bağlı olup, doktorlar hasta verilerini metin, görüntü, ses gibi birçok farklı formda incelemektedir. Örneğin, radyoloji görüntüleri, kan raporları ve hasta görüşmeleri gibi veriler tanı öncesi gerekli olabilir. Deneyimli doktorlar, bu veri noktalarını bir bütün olarak değerlendirerek hasta tanısına ve tedavi planına karar veriyorlar.

Yapay zekanın tanı alanındaki en etkili uygulamalarından biri, tıbbi görüntülerin analizidir. Etiketlenmiş büyük veri havuzlarında eğitilmiş yapay zeka algoritmaları sayesinde, doktorlar ileri görüntüleme tekniklerini kullanarak, erken evre tümörlerin MRI görüntülerinde veya kılcal kırıkların röntgenlerde belirlenmesi gibi hassas anormallikleri benzersiz bir doğrulukla tespit edebilmektedir. Tıbbi görüntüleme tabanlı yapay zeka tanıları, birçok durumda %90’ı aşan hastalık tahmin doğruluğuna sahip olmasıyla öne çıkıyor.

Yapay zeka teknolojisi açısından, şimdiye kadar geliştirilen tıbbi tanı modelleri, büyük ölçüde derin öğrenme ve makine öğrenimine dayalı hastalık sınıflandırmalarını kullanan görev odaklı modeller oldu. Ancak, bu durum değişmeye başlıyor. Google'ın 2022’nin sonlarında piyasaya sürdüğü Med-PaLM adlı büyük dil modeli, kısa süre sonra Mart 2023'de Med-PALM-2 ile devam etmişti. Med-PaLM 2, ABD Tıbbi Lisans Sınavı’nı (USMLE) %86,5 başarı oranıyla geçerek insan seviyesinde tanı uzmanlığına sahip olduğunu kanıtladı. Ayrıca, görüntü ve metin verilerini aynı anda işleyebilen çok modlu Med-PaLM-M modelinin piyasaya sürülmesiyle, tıbbi yapay zekanın kapsamlı ve bütüncül tanı sonuçları üretebilmesi heyecan verici bir gelişme olarak görülüyor. Bu gelişmeler, sağlık hizmetlerini daha erişilebilir ve uygun maliyetli hale getirme potansiyeli taşımaktadır.