Otoimmün hastalıkları tespit etmek için açık kaynaklı yapay zeka aracı geliştirildi
(old.reddit.com)- Otoimmün hastalığımı bulmak için açık kaynaklı bir yapay zeka aracını nasıl geliştirdim ($100.000 ve 30'dan fazla hastane ziyaretinden sonra) - artık herkes kullanabilir
Açık kaynaklı sağlık analiz aracı geliştirme hikayesi
5 yıllık sağlık sorunları ve teşhis süreci
- Egzersiz sırasında kolayca sakatlanma, yavaş iyileşme, yorgunluk ve eklem ağrısı yaşama
- 30'dan fazla hastane ve uzmanı ziyaret edip 100.000 $'dan fazla harcamaya rağmen net bir teşhis alamama
- Çeşitli sağlık profesyonellerinin yalnızca kendi alanlarına odaklanıp bütünsel bağlantıları görememesi
- Sonunda bir romatoloji uzmanının genetik testler ve semptomları birlikte analiz ettikten sonra otoimmün hastalık olasılığını fark etmesi
Yapay zekanın aynı teşhisi önermesi deneyimi
- Tıbbi veriler düzenlenip GPT modeline girildiğinde, nihai teşhisle aynı sonucu önermesi
- Bunun üzerine, benzer sorunlar yaşayan insanlar için yapay zeka tabanlı bir tıbbi veri analiz aracı geliştirmeye karar verme
Açık kaynak proje tanıtımı: OpenHealth
GitHub bağlantısı: OpenHealth
Başlıca özellikler
- Tıbbi kayıt yükleme: PDF, test sonuçları, doktor görüş yazıları vb. yüklenebilir
- Otomatik analiz ve düzenleme:
- Farklı formatlardaki test sonuçlarını standartlaştırma
- Birim dönüştürme (ör. mg/dL → mmol/L)
- CRP, ESR, CBC, vitamin düzeyleri gibi temel göstergeleri çıkarma
- Test sonuçlarını zaman sırasına göre düzenleme
- Yapay zeka ile veri analizi:
- Test değerlerindeki değişimleri izleme
- Birden fazla hastanedeki test sonuçlarını karşılaştırma
- Birden çok test verisini birlikte analiz ederek kalıpları belirleme
- Çeşitli yapay zeka modelleriyle entegrasyon:
- Yerel modeller (Deepseek vb.) kullanılabilir
- API anahtarı varsa GPT-4, Claude gibi ticari modeller de kullanılabilir
Tıbbi kayıtları içe aktarma
- Hastane kayıtları dosya olarak yoksa Fasten Health kullanılabilir
- ABD'deki çoğu sağlık kuruluşuyla entegre olabilir
- Tıbbi kayıtların tek bir yerde kolayca yönetilmesini destekler
Mevcut geliştirme durumu
- Frontend tamamlandı ve açık kaynak olarak yayımlandı
- Belge analizi işlevi ayrı bir Python sunucusunda çalışıyor
- İleride tamamen yerelde çalışabilecek şekilde taşınması planlanıyor
Yapay zeka ve sağlık topluluğu
- Yapay zekanın kişisel sağlık yönetimine nasıl katkı sağlayabileceğini tartışmak için bir topluluk oluşturuldu: r/AIDoctor
- Yapay zekanın sınırları kabul edilirken, daha iyi tıbbi analiz araçlarına dönüşme potansiyeli de araştırılıyor
5 yorum
Çok faydalı!! 🙂🙂🙂😊😊👍
Hacker News görüşü
Şaşırtıcı. Tıp alanında soru sormaya devam edebildiğiniz ve aşırı yük altındaki bir doktorun işleyebileceğinden daha fazla veri sunabildiğinizde mümkün olan şeyler inanılmaz. Bir arkadaşımın babası ağır hastalandığında, kanser raporlarını yorumlamak için ChatGPT kullandı, çeşitli uzmanlarla derin teknik konuşmalar yaptı ve babası için tedaviyi savunabildi. Bu, uzmanların aklına gelmemiş bir tedaviyi savunmakta belirleyici oldu. Arkadaşım uzmanlarla onların dilinde konuşabildi ve ChatGPT aracılığıyla babasına teknik olmayan açıklamalar sunabildi. Bu muazzam bir güç kazandırıyor
Yapay zekayı küçümseyenlere: Bir sorun olduğunu bilip de, size yardım etmesi gereken uzmanlardan sadece omuz silkme tepkisi almak nasıl bir his, bilmiyorsunuz. Ben de aynı şeyi yaşadım. Ortopedi uzmanı eklem ve bilek ağrısına baktı, endokrinolog hormonları kontrol etti, romatoloji uzmanı da kendi testlerini yaptı. Sadece aile hekimime güvenseydim, muhtemelen ibuprofen ve onların tercih ettiği büyük ilaç şirketinin anti-enflamatuvar ilacını kullanıyor olacaktım. İnternette başkalarıyla konuşup aile hekimimden HLA-B27 antijeni için test istemem sayesinde ankilozan spondilit olduğunu keşfedebildim. İnternetten "Neden X kontrol edilmiyor?" şeklinde yardım almış olmam şanstı. Benim kadar şanslı olmayan ya da bilgiye erişimi olmayan diğer insanları düşünüyorum. Eğer yapay zeka bu soruna yardımcı olabiliyorsa, bu harika olur
Bu konuda çelişkili hissediyorum. Bir yandan, kimse ABD sağlık sisteminin iyi ya da yeterli olduğunu ciddi biçimde savunamaz. Süreç, teknik destek hattında yolunu bulmaya benziyor; ilk aşamalar en yaygın vakaları hızla sınıflandırmaya ve (zar zor) uygun bir çözüm sunmaya odaklı. Bu, bireyin daha fazlasını yapamayacağı anlamına gelmiyor. Sadece sistem böyle kurulmuş. 'L2' desteğe ulaşmak, teknoloji dünyasında olduğu kadar burada da sinir bozucu olabiliyor. Öte yandan, alana özgü verileri yorumlamak için çok fazla eğitim ve deneyim gerekiyor. Biraz log okumaya benziyor; neyi görmezden geleceğini bilmek çoğu zaman daha önemli. LLM birden fazla olası nedeni sıralayabilir ve bunların bir kısmı muhtemelen halüsinasyon olabilir. Ama çıkan sonuçlarla bir sonraki adıma geçmek çoğu insanın yapabileceği bir şey değil. Bu araçların en doğrudan faydası muhtemelen, onları etkili kullanmak için yeterli zamanı ve bilgiyi edinmeye motive ve kararlı bireylerde olacak. Kesin olan şu ki, bu başlıktaki diğer kişilerin de belirttiği gibi, sağlık sistemi içinde kendi hakkınızı kendiniz savunmanız gerekiyor
İnsanlar kendi (anonimleştirilmiş) tıbbi kayıtlarını ek içgörü elde edip tedaviyi yönlendirmek için merkezi bir veritabanına yükleyebilse harika olurdu. Irk veya ülke kökeni gibi genetik bilgiler de eklenirse, insanlar engelliliklerin genetiği hakkında daha fazla şey öğrenebilirdi. Bende Marfan sendromu gibi görünen bir bağ dokusu bozukluğu var, ama 2010'larda UCSF'de bir genetikçiye gitmiştim. Marfan, Loeys-Dietz, Lujan-Fryns, Ehlers-Danlos ve vücut belirtilerimi, kardiyovasküler sorunlarımı ve iskelet sistemi sorunlarımı açıklayabilecek başka birçok bozukluğa baktı, ama hiçbir şey bulamadı
$100K, 30 doktor ziyareti, cevap yok. Bu muhtemelen Ehlers Danlos Syndrome (hEDS) ile bağlantılı olabilir. Bugün belirtilerimi bir yapay zekaya girsem, doktora verdiğimle aynı listeyi alır ve aday gen olarak hEDS ile TNXB'yi görürüm. WGS DNA verilerim, doktorlar artık umursamamaya başladıktan sonra çıktı. AFAIK, hEDS tanısını yalnızca bir uzman koyabiliyor ve AFAIK, TNXB'yi öngören hiç kimse yok. Buna clEDS diyorlar ve yalnızca belirli bir TNXB SNP homozigot olduğunda milyonda bir görüldüğü kabul ediliyor. Ben çoğu hEDS vakasının zararsız olduğu varsayılan TNXB SNP'lerinden kaynaklandığını düşünüyorum. Hatta hEDS için DNA adaylarını arayan araştırmalar bile TNXB'yi atlıyor; çünkü hEDS'nin nadir, TNXB SNP'lerinin ise yaygın olduğuna inanılıyor. Yapay zekanın bilgisini nereden aldığını bilmiyorum ama TNXB teorisi daha çok buna sahip bazı hastaların teorisi. RCCX gen kümesine odaklanan bazı sıra dışı ama yetenekli araştırmacılar var. Bu, birçok otoimmün hastalığa yol açıyor. Yapay zekanın yanıtlarının doktorlardan çok daha iyi olduğunu düşünüyorum. Yapay zeka yanlış olsa bile, tüm doktorların yanlış olmasından daha kötü değil. Bir doktor bana tiroid ameliyatı olmam gerektiğini söylemişti ama o aşamada onlara olan güvenimi zaten kaybetmiştim
En sinir bozucu kısım sadece cevap eksikliği değildi; her şeyin parçalanmış olmasıydı. Her doktor yapbozun yalnızca bir parçasını gördü: ortopedi uzmanı eklem ağrısına baktı, endokrinolog hormonları kontrol etti, romatoloji uzmanı kendi testlerini yaptı. Kimse büyük resmi görmedi. Ancak romatoloji uzmanına gidip belirtilerimle genetik test sonuçlarımın birleşimine bakıldıktan sonra otoimmün bir hastalığım olabileceğini öğrendim
Buna şüpheyle yaklaşan biri gerçekten neden bahsettiğini bilmiyor. Claude'a (veya başka birine) bir "sağlık ve fitness" projesi kurdurup şunları girin: temel veriler: boy, kilo, yaş, cinsiyet. Apple Health veya başka bir yerden temel metrik anlık görüntüsü: HRV aralığı, RHR, genel uyku yapısı — her şeye bakıp özetlesin. Genel diyetiniz (MFP veya Cronometer ile takip ediyor musunuz? Harika, beslenme raporlarını yükleyin). Kullandığınız takviyeler ve ilaçlar. Genel egzersiz alışkanlıkları. Elinizdeki sağlık kayıtları — kan tahlili sonuçları, yorumlanmış görüntüleme sonuçları vb. Doktora anlatır gibi aile geçmişi. Sağlık şikayetlerinin özeti. İlgili görünen diğer her şey. Sonra birkaç konuşma döngüsü boyunca, bunu daha faydalı hale getirmek için sağlayabileceğiniz ek bilgi olup olmadığını sorun. Ardından "<sağlık şikayeti> için daha fazla ne yapmalıyım? Daha az ne yapmalıyım?" veya "olası nedenler hakkında tahminde bulun" gibi sorular sorun. Belirli bir sağlık şikayetiniz olmasa bile "Bugün başlayıp bırakmam gereken tek bir takviye nedir?" gibi şeyler sorabilirsiniz (ve elbette ardından kendi araştırmanızı yaparsınız). Bu hayat değiştirici. Buna şüpheyle yaklaşanlar denememiştir
RAG + sağlık verisi analizi muazzam bir potansiyele sahip. Elbette dikkatli olmak gerekir ama ben de kişisel sağlık verilerimde RAG kullandım. Doktorlar kafalarını kaşırken çok işe yaradı. Benim durumumda, nefes alma/yeme sorunları nedeniyle hastaneye yatırılan bebeğimdi. mychart'ın network sekmesinden verileri alıp ek bağlam ekledim, sonra Claude'a sorular sordum. Ana hedefim sabah vizitine hazırlanmakti. Her testin bana ne tür bilgi sağlayacağını anlamak istiyordum. Oldukça iyiydi. Şaşırtıcı olmayacak şekilde, bazen halüsinasyon gördü ya da bazı nüansları kaçırdı. Ama bunun böyle şeyler yaptığını biliyordum. Hataları olsa da bana yardımcı oldu. Ama "tüm bunları dikkate alırsak bebeğime ne oluyor" demeye çalışmadım. Başka bir konu olarak: Ben sizin yerinizde olsam, bunun FHIR veya başka bir genel formatta konuşmasını sağlardım. Böylece bunu başka araç ekosistemlerinde kullanmak çok daha kolay olurdu. Üstüne bir FHIR graphql API da ekleyebilirsiniz
Komik biçimde bu, veri sızıntısı ve yapay zekanın temel ve değerli işleri çözebileceğine dair yanlış (veya aşırı çıkarıma dayalı) iddiaların neredeyse tipik bir örneği. Birbirleriyle çok ilgili iki gözlem gerekiyor. 1. Sağlık sisteminin durumu; eğer bu ABD ise, tedavi triyaja dayanıyor ve daha derin analiz ya da uzmana erişim için çeşitli engelleri aşmanız gerekiyor. Bu, maliyeti düşürürken ölmediğinizden emin olmak için yapılıyor. 2. Doktor ziyaretlerinden elde edilen veriler kullanılıyor ve sisteme giriliyor; bu da yapay zekanın doktorun yerini alacak şekilde tanı koymadığı anlamına geliyor. Birçok ziyaret, akış şeması karar kuralları üzerinden olasılıkları dışlamaya/dahil etmeye yardımcı olur. Yapay zeka heyecanı ve sektör makalelerinde sıkça görülen şey, yapay zekanın yalnızca doktor talimatıyla kullanılabilen verilere dayanması. Bu, değer temelli bakımın, teşhisi zor durumları olan insanlar için daha iyi deneyim ve sonuçlar sağlayacağını gösteriyor
Belki de bunu şöyle ifade etmek gerekir: Sağlık personeli neden $100k ve 30 hastane ziyaretinden sonra otoimmün hastalığımı tespit edemedi?
Merhaba! OpenHealth projesini geliştiriyorum. GeekNews'te genelde başkalarının projelerine bakarken bu kez kendi yaptığım projenin burada paylaşılmış olması benim için ayrı bir anlam taşıyor.
Kore, tıbbi verilere erişimin kolay olması sayesinde LLM ile entegre çalışmak için elverişli bir ortam sunuyor. Ulusal Sağlık Sigortası ve Sağlık Sigortası İnceleme ve Değerlendirme Kurumu üzerinden tıbbi kayıtlar görüntülenebiliyor; ayrıntılı tedavi kayıtları ise hastaneden kopya talep edilerek alınabiliyor.
İlgili bilgileri proje issue'suna da ekledim (https://github.com/OpenHealthForAll/open-health/issues/36). Ben de verilerimi bu şekilde kullanmayı denedim ve bunun büyük faydasını gördüm.
Bence tıbbi hizmetlerde, hasta verisi ne kadar çoksa, tıbbi bilgi ne kadar fazlaysa ve analiz eden zekâ ne kadar gelişmişse hizmet kalitesi de o kadar yükseliyor. Yapay zeka çok hızlı geliştiği için, yapay zeka tabanlı sağlık hizmetlerinin kalite ve maliyet açısından daha iyi hale gelmesi kaçınılmaz diye düşünüyorum.
Ancak şu anda düzenlemeler, iş modelleri ve benzeri nedenlerle bu tür hizmetleri kolayca bulmak zor. Bu yüzden, benim deneyimlediğim değeri başkalarıyla paylaşmak amacıyla bu projeyi açık kaynak olarak başlattım.
İlgilenenler bana ulaşabilir! openhealthforall@gmail.com
Gerçekten harikasınız. Sizi destekliyorum.
Vay canına! Harika görünüyor. Reddit'te görünce bizimle ilgisi olmayan bir konu sanmıştım ama meğer Koreliymişsiniz. Destekliyorum!