Zephyrnet Logosu

Çeviride Kayıp: Dil Açığı, Yaşam Bilimleri Sektöründe Nesil Yapay Zekanın Gerisinde Kalıyor – DATAVERSITY

Tarih:

Çeşitli sektörlerde kuruluşlar, gelişmiş zekayı konuşlandıracak çeşitli kullanım senaryoları aramaya devam ediyor. Üretken yapay zekanın (GenAI) gelişmesiyle birlikte, çeşitli endüstriler karmaşık verileri işlemek ve analiz etmek, gizli kalıpları belirlemek, tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek ve yaratıcı içerik oluşturmak için teknolojiden yararlanıyor. GenAI'nin vaadi dönüştürücüdür ve bilgiyle etkileşim şeklimizde devrim yaratma potansiyeli sunar. Ancak, ortaya çıkan bu teknolojinin hızla yaygınlaşmasının önünde çok önemli bir uyarı var: mevcut dil sınırlamaları. 

GenAI'yi eğitmek için kullanılan bilgilerin çoğu, öncelikle İngilizce ve İspanyolca ve Çince gibi diğer küresel olarak baskın dillerde yazılmış internet kaynaklarından ve veritabanlarından geliyor. Bunu dünya çapında göz önünde bulundurursak 7,000'den fazla dil konuşuluyorGenAI eğitim modelleri ve veritabanlarının mevcut yinelemelerinde bu dillerin ve dolayısıyla popülasyonların ihmal edildiği varsayılabilir. GenAI'nin mevcut dil sınırlamalarının istenmeyen sonuçlara yol açabileceğini, önyargılı sonuçlara veya bilgiye sınırlı erişime yol açarak dünya çapındaki çeşitli popülasyonları potansiyel olarak dezavantajlı hale getirebileceğini kabul etmek çok önemlidir.

Üretken Yapay Zekanın Yaşam Bilimleri Kullanımı

Bilgi akışıyla boğuşan yaşam bilimleri endüstrisi, GenAI teknolojisinin kullanımına yönelik birincil adaydır. A son anket GenAI'ye yapılan endüstri yatırımının yalnızca dört ayda üç kattan fazla arttığını ve %13'ten %46'ya çıktığını gösteriyor. Keşifte ön saflarda yer alan bu sektör, şüphesiz kritik öngörüleri geliştirmek, araştırma zaman çizelgelerini hızlandırmak ve veri analizini ilerletmek için en son teknolojiyi arıyor. 

Aslında GenAI, yaşam bilimi endüstrisindeki zorlukların çeşitli yönlerini gözle görülür şekilde iyileştirdi. Gelişmiş yetenekleri sayesinde kuruluşlar sinyal algılamayı iyileştirdi, veri entegrasyonuve güvenlik gözetimi için kritik olan otomatik raporlama. Şu anda bu teknoloji, sosyal medya gibi çeşitli platformlarda advers ilaç veya tıbbi cihaz reaksiyonlarını tahmin etmek ve tespit etmek için kullanılabilir. Kuruluşlar, GenAI teknolojisini ontolojiler ve karakter tanıma yoluyla kalıpları tanıyacak şekilde eğiterek olumsuz olayları daha iyi tahmin edebilir ve tanımlayabilir, sonuçta hasta güvenliğini artırabilir. 

GenAI aynı zamanda klinik verileri değerlendirmek ve umut verici yeni tedaviler için klinik denemeler için potansiyel hastaları belirlemek amacıyla da kullanılabilir. Bu, hasta alımını artırabilir ve zamanla genel deneme sürelerini azaltabilir. GenAI, yeteneklerini sohbet robotu özelliklerine kadar genişleterek hastalar için erişilebilir yeni bir kaynak sağladı. Bu teknoloji, hasta semptomlarının toplanmasını sağlar ve sağlanan semptomlara göre öneriler sunar. Bu sadece hasta katılımını artırmakla kalmaz, aynı zamanda sağlık profesyoneli personelinin üzerindeki yükü de azaltır.

GenAI'nin inanılmaz yeteneklerine rağmen, sınırlı dil akıcılığı, farklı popülasyonlar için sonuçları iyileştirme yeteneğini engellemektedir. Mevcut AI ve GenAI modelleri, İngilizce konuşmayan hastalar için kör bir noktaya sahiptir ve olumsuz olayların erken tespiti, katılımcı tanımlama ve sohbet robotu yetenekleri gibi GenAI yeteneklerinin hasta sonuçlarında devrim yaratmasını engeller.

Üretken Yapay Zekanın Dil Kör Noktasını Ele Alma

Dijital dil ayrımı, ileri teknolojinin çeşitli endüstrilerde kullanımı açısından çok daha büyük sonuçlar doğurmaktadır. Bununla birlikte, yaşam bilimleri endüstrisindeki GenAI yeteneklerinin genişletilmesi, hasta sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeli taşıyor. GenAI'ın dil boşluğunu şimdi ele almak, gelecekteki teknolojilerin dünya çapında kullanılan çeşitli dillerden oluşan daha büyük veritabanlarına güvenebilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır. Eğitim modellerinin çok dilli verileri, çeşitli hasta verilerini ve dilden bağımsız gelişimi içerecek şekilde genişletilmesi, dünya çapında sağlık ve yaşam bilimi çabalarında GenAI'nın erişilebilirliğinin artması açısından kritik öneme sahip olacaktır.

Peki dünya çapında hastaları koruyan teknolojiyi geliştirmek için hangi adımlar atılabilir? 

GenAI gibi dil tabanlı sistemleri etkili bir şekilde eğitmek için yeterli veriyi koruyan diller olarak da bilinen "yüksek kaynaklı" dillerin sayısını artırmak, kritik bir ilk adımdır. Bu kategorizasyona ulaşan dillerin sayısının arttırılması, dijital cihazlara ve hizmetlere küresel erişimin iyileştirilmesini gerektirecektir. Bu dillerin bu kadar küçük bir dijital ayak izine sahip olmasının önemli bir nedeni, dijital hizmetlere erişimin olmaması, dolayısıyla eğitilebilir veri miktarının az olmasıdır. Yüksek hızlı geniş bant ve internet özellikli cihazlar aracılığıyla küresel erişilebilirliğin iyileştirilmesi, yüksek ve düşük kaynaklı diller arasındaki uçurumun kapatılmasına yardımcı olabilir. 

Benzer şekilde, GenAI teknolojisindeki dil yeteneklerinin güçlendirilmesi, yalnızca dilin türüne değil aynı zamanda dil çeşitliliğine ve lehçesine de atıfta bulunur. Standart dışı dil biçimlerine karşı dilsel önyargılar, hasta güvenliğinin ve sonuçlarının korunması açısından dil kaynakları kadar zararlı olabilir. GenAI teknolojisindeki dil çeşitliliği girdilerinin sınırlandırılması, istenmeyen önyargılara yol açabilir. GenAI'nin gerçek dünyadaki konuşmaları, yerel dili, argoyu ve kod değiştirmeyi anlama yeteneği, anormallikleri ve hasta sonuçlarıyla ilgili potansiyel endişeleri tespit etmedeki başarısı açısından kritik öneme sahiptir. 

Üretken Yapay Zekanın Küresel Etkileri 

GenAI yaşam bilimleri alanına nüfuz etmeye devam ederken, yeteneklerinin yanı sıra sınırlamalarını da anlamak kritik önem taşıyor. Onlarca yıldır sağlık ve yaşam bilimleri endüstrileri, dışlanmış topluluklara ulaşmak ve araştırmalarda çeşitlilik ölçümlerini geliştirmek için mücadele ediyor. Örneğin, bir çalışma neredeyse 50 ülkeden binlerce katılımcıdan oluşan küresel bir örneklemde katılımcıların %85'inin beyaz ırktan oluştuğunu buldu. Bu, küresel nüfusun ciddi bir şekilde yanlış tanıtılmasıdır ve küresel ölçekte sağlık eşitsizliklerinin devam etmesine neden olabilir. Sektör halihazırda hastaların işe alınmasında yetersiz temsil ve erişilebilirlik zorluklarıyla mücadele ediyor. GenAI'nin mevcut dil yeteneklerinin sınırlamalarını fark edememek, yalnızca mevcut sorunları daha da kötüleştirecektir. 

GenAI, sağlık ve yaşam bilimleri endüstrisinde devrim yaratmak için muazzam bir potansiyel sunarken, mevcut dil sınırlamaları, adil hasta sonuçlarına ulaşmanın önünde önemli bir engel teşkil ediyor. Kuruluşlar, çok dilli ve çeşitli hasta verilerine erişimi genişleterek, küresel olarak dijital hizmetlerin kullanılabilirliğini artırarak ve dil farklılıklarını tanıyarak dijital dil ayrımını azaltmaya daha iyi hazırlanabilirler. GenAI'nin eksikliklerinin şimdi ele alınması, onun dönüştürücü gücünün, sağlık ve yaşam bilimlerindeki ilerlemelerin dilden bağımsız olarak tüm nüfuslara fayda sağlayabileceği bir geleceği desteklemesini sağlayacaktır. 

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img