labarai

Babban Samfuran Harshe (LLM) na iya rubuta labarai masu gamsarwa dangane da saurin kalmomi, ƙetare jarrabawar ƙwararrun ƙwararru, da rubuta bayanan abokantaka da tausayi. Koyaya, baya ga sanannun haɗarin almara, rashin ƙarfi, da gaskiyar gaskiya a cikin LLM, sauran batutuwan da ba a warware su sannu a hankali suna zama abin da aka fi mayar da hankali, kamar samfuran AI waɗanda ke ɗauke da yuwuwar “ƙimar ɗan adam” a cikin ƙirƙira da amfani da su, kuma ko da LLM ba ta ƙirƙira abun ciki ba kuma yana kawar da sakamako mai cutarwa a fili, “ƙimar LLM” na iya har yanzu karkata daga ƙimar ɗan adam.

Misalai marasa adadi suna kwatanta yadda bayanan da aka yi amfani da su don horar da ƙirar AI ke ɓoye ƙimar mutum ɗaya da zamantakewa, waɗanda za su iya ƙarfafa cikin ƙirar. Waɗannan misalan sun ƙunshi kewayon aikace-aikace, gami da fassarar atomatik na haskoki na ƙirji, rarrabuwa na cututtukan fata, da yanke shawara na algorithmic game da rabon albarkatun likita. Kamar yadda aka bayyana a cikin wani labarin kwanan nan a cikin mujallarmu, bayanan horarwa na son zuciya na iya haɓakawa da bayyana dabi'u da son zuciya da ke cikin al'umma. Akasin haka, bincike ya kuma nuna cewa ana iya amfani da AI don rage son zuciya. Alal misali, masu bincike sun yi amfani da samfurin ilmantarwa mai zurfi zuwa fina-finai na X-ray na gwiwa kuma sun gano abubuwan da aka rasa ta daidaitattun ma'auni (masu daraja ta hanyar rediyo) a cikin haɗin gwiwa na gwiwa, don haka rage bambance-bambancen ciwo da ba a bayyana ba tsakanin baƙi da fari marasa lafiya.

Ko da yake mutane da yawa suna fahimtar nuna son kai a cikin samfuran AI, musamman ma game da bayanan horo, yawancin sauran wuraren shiga na ƙimar ɗan adam ba a ba su isasshen kulawa a cikin ci gaba da aiwatar da tsarin AI. Likita AI kwanan nan ya sami sakamako mai ban sha'awa, amma har zuwa babba, bai yi la'akari da ƙimar ɗan adam a sarari ba da hulɗar su tare da kimanta haɗarin haɗari da tunani mai yuwuwa, kuma ba a tsara shi ba.

Don ƙaddamar da waɗannan ra'ayoyin, yi tunanin cewa kai masanin ilimin endocrinologist ne wanda ake buƙata ya rubuta recombinant hormone girma na ɗan adam ga yaro mai shekaru 8 wanda ke ƙasa da kashi 3 na shekarunsa. Matsakaicin haɓakar haɓakar ɗan adam da yaron ya samu yana ƙasa da 2 ng/mL (darajar magana,>10 ng/mL, ƙimar ƙima ga ƙasashe da yawa a wajen Amurka shine>7 ng/mL), kuma kwayar halittarsa ​​ta haɓakar ɗan adam coding gene ta gano ƙarancin maye gurbi. Mun yi imanin cewa aikace-aikacen maganin hormone girma na mutum a bayyane yake kuma ba za a iya jayayya ba a cikin wannan yanayin asibiti.

Yin amfani da maganin hormone girma na mutum a cikin al'amuran da suka biyo baya na iya haifar da rikici: tsayin yaro mai shekaru 14 ya kasance a cikin kashi 10 na abokansa, kuma kololuwar haɓakar haɓakar ɗan adam bayan haɓakawa shine 8 ng/mL. Babu wani sanannen maye gurbi na aiki wanda zai iya shafar tsayi, ko wasu sanannun dalilai na gajeriyar tsayi, kuma shekarun kashin sa yana da shekaru 15 (watau ba jinkirin ci gaba). Wani ɓangare na takaddamar kawai shine saboda bambance-bambance a cikin ƙimar ƙima da masana suka ƙaddara bisa yawancin bincike game da matakan hormone girma na ɗan adam da aka yi amfani da su don gano keɓancewar ƙarancin hormone girma. Aƙalla kamar yadda yawancin rigima ke fitowa daga haɗarin fa'idar ma'auni na amfani da haɓakar haɓakar haɓakar ɗan adam daga ra'ayoyin marasa lafiya, iyaye masu haƙuri, ƙwararrun kiwon lafiya, kamfanonin harhada magunguna, da masu biyan kuɗi. Likitocin endocrinologists na yara na iya yin la'akari da ƙarancin illar illar allurar yau da kullun na hormone girma na tsawon shekaru 2 tare da yuwuwar babu ko kaɗan kaɗan girma a girman jikin manya idan aka kwatanta da na yanzu. Yara maza na iya yin imani da cewa ko da tsayin su na iya karuwa da 2 cm kawai, yana da daraja allurar hormone girma, amma mai biyan kuɗi da kamfanin harhada magunguna na iya ɗaukar ra'ayoyi daban-daban.

Muna ɗaukar eGFR na tushen creatinine a matsayin misali, wanda shine alamar aikin aikin koda da aka yi amfani da shi sosai don ganowa da daidaita cututtukan koda na yau da kullun, saita dashen koda ko yanayin bayar da gudummawa, da ƙayyadaddun ƙayyadaddun ƙayyadaddun ƙayyadaddun ƙayyadaddun magunguna da yawa. EGFR shine ma'auni mai sauƙi na koma baya da aka yi amfani da shi don ƙididdige ƙimar tacewa ta glomerular (mGFR), wanda shine ma'aunin tunani, amma hanyar kimantawa tana da ɗan wahala. Ba za a iya la'akari da wannan ma'auni na koma baya a matsayin samfurin AI ba, amma yana kwatanta ka'idoji da yawa game da ƙimar ɗan adam da kuma dalili mai yiwuwa.

Matsayin shigarwa na farko don ƙimar ɗan adam don shigar da eGFR shine lokacin zabar bayanai don dacewa da daidaito. Asalin jerin gwano da aka yi amfani da shi don tsara tsarin eGFR galibi ya ƙunshi mahalarta baƙi da fari, kuma ba a fayyace fa'idarsa ga sauran kabilu da yawa. Mahimman shigarwa na gaba don ƙimar ɗan adam a cikin wannan dabarar sun haɗa da: zaɓin daidaiton mGFR a matsayin babban maƙasudi don kimanta aikin koda, menene matakin daidaiton yarda, yadda ake auna daidaito, da amfani da eGFR azaman kofa don haifar da yanke shawara na asibiti (kamar tantance yanayin dashen koda ko rubuta magani). A ƙarshe, lokacin zabar abun ciki na ƙirar shigarwa, ƙimar ɗan adam kuma za ta shigar da wannan dabarar.

Misali, kafin 2021, jagororin suna ba da shawarar daidaita matakan creatinine a cikin dabarar eGFR dangane da shekarun haƙuri, jinsi, da launin fata (kawai an rarraba su azaman baƙi ko baƙar fata). Daidaiton da ya danganci tsere yana da nufin inganta daidaiton tsarin mGFR, amma a cikin 2020, manyan asibitoci sun fara tambayar amfani da launin fata na eGFR, suna ambaton dalilai kamar jinkirta cancantar majiyyaci don dasawa da haɓaka tseren azaman ra'ayi na halitta. Bincike ya nuna cewa zayyana samfuran eGFR dangane da kabilanci na iya samun tasiri mai zurfi da bambanta akan daidaito da sakamakon asibiti; Don haka, zaɓin mai da hankali kan daidaito ko mai da hankali kan wani yanki na sakamako yana nuna ƙimar ƙimar kuma yana iya rufe yanke shawara na gaskiya. A ƙarshe, ƙungiyar ma'aikata ta ƙasa ta ba da shawarar sabuwar dabarar da aka gyara ba tare da la'akari da launin fata don daidaita al'amuran ayyuka da adalci ba. Wannan misali yana nuna cewa ko da tsarin magani mai sauƙi yana da maki masu yawa a cikin ƙimar ɗan adam.

Idan aka kwatanta da ƙirar asibiti tare da ƙaramin adadin alamun tsinkaya kawai, LLM na iya ƙunshi biliyoyin zuwa ɗaruruwan biliyoyin ma'auni (nauyin ƙira) ko fiye, yana sa ya zama da wahala a fahimta. Dalilin da ya sa muka ce "yana da wuyar fahimta" shine cewa a yawancin LLMs, ainihin hanyar samar da amsa ta hanyar tambaya ba za a iya tsara taswira ba. Ba a sanar da adadin sigogi na GPT-4 ba tukuna; GPT-3 wanda ya gabace shi yana da sigogi biliyan 175. Ƙarin sigogi ba dole ba ne yana nufin ƙarfi mai ƙarfi, kamar yadda ƙananan ƙira waɗanda suka haɗa da ƙarin ƙirar ƙididdiga (kamar LLAMA [Large Language Model Meta AI] jerin ƙirar) ko ƙirar da aka daidaita daidai da ra'ayin ɗan adam za su yi aiki fiye da manyan samfura. Misali, bisa ga masu tantance ɗan adam, ƙirar InstrumentGPT (samfurin da ke da sigogi biliyan 1.3) ya zarce GPT-3 wajen haɓaka sakamakon fitar da samfur.

Ba a bayyana takamaiman cikakkun bayanan horo na GPT-4 ba tukuna, amma an bayyana cikakkun bayanai na ƙirar ƙarni na baya da suka haɗa da GPT-3, InstrumentGPT, da sauran sauran buɗaɗɗen tushen LLMs da yawa. A zamanin yau, yawancin samfuran AI suna zuwa tare da katunan ƙirar; An buga kimantawa da bayanan tsaro na GPT-4 a cikin irin wannan katin tsarin da kamfanin samar da samfurin OpenAI ya bayar. Ƙirƙirar LLM za a iya raba kusan matakai biyu: matakin farko na horon farko da matakin daidaitawa da nufin inganta sakamakon fitarwa samfurin. A cikin matakin horo na farko, ana ba da samfurin tare da babban taro wanda ya haɗa da ainihin rubutun Intanet don horar da shi don tsinkayar kalma ta gaba. Wannan tsari mai sauƙi "kammalawa ta atomatik" yana samar da samfurin tushe mai ƙarfi, amma kuma yana iya haifar da halaye masu cutarwa. Ƙimar ɗan adam za ta shiga matakin horo na farko, gami da zaɓar bayanan horo na farko don GPT-4 da yanke shawarar cire abubuwan da ba su dace ba kamar abubuwan batsa daga bayanan horo na farko. Duk da waɗannan ƙoƙarce-ƙoƙarce, ƙirar ƙirar ƙila har yanzu ba ta da amfani ko kuma tana iya ƙunsar sakamako mai cutarwa. A mataki na gaba na daidaitawa, yawancin halaye masu amfani da marasa lahani za su fito.

A cikin kyakkyawan matakin daidaitawa, yawancin halayen harshe ana canza su sosai ta hanyar kulawa mai kyau da kuma ƙarfafa koyo dangane da ra'ayin ɗan adam. A cikin matakan daidaitawa da ake kulawa, ma'aikatan kwangilar da aka hayar za su rubuta misalan amsa don kalmomin gaggawa kuma su horar da samfurin kai tsaye. A cikin matakin ƙarfafawa wanda ya dogara da ra'ayin ɗan adam, masu kimanta ɗan adam za su tsara sakamakon fitar da samfurin azaman misalan abun ciki na shigarwa. Sannan yi amfani da sakamakon kwatancen da ke sama don koyon “samfurin lada” da ƙara haɓaka ƙirar ta hanyar ƙarfafa koyo. Hannun ɗan adam mai ƙanƙanci mai ban mamaki yana iya daidaita waɗannan manyan samfuran. Misali, ƙirar InstrumentGPT ta yi amfani da ƙungiyar kusan ma'aikatan kwangila 40 da aka ɗauka daga gidajen yanar gizo masu yawan jama'a kuma sun ci jarrabawar tantancewa da nufin zabar ƙungiyar masu sharhi waɗanda ke kula da zaɓin ƙungiyoyin jama'a daban-daban.

Kamar yadda waɗannan matsananciyar misalan guda biyu, wato dabarar asibiti mai sauƙi [eGFR] da LLM mai ƙarfi [GPT-4], sun nuna, yanke shawara na ɗan adam da ƙimar ɗan adam suna taka muhimmiyar rawa wajen tsara sakamakon fitar da samfur. Shin waɗannan samfuran AI za su iya kama majinarsu daban-daban da ƙimar likitoci? Yadda za a jagoranci jama'a aikace-aikace na AI a magani? Kamar yadda aka ambata a ƙasa, sake yin nazarin yanke shawara na likita na iya ba da mafita ga waɗannan batutuwa.

Binciken yanke shawara na likita bai saba da yawancin likitoci ba, amma yana iya bambanta tsakanin dalilai masu yiwuwa (don sakamakon da ba a tabbatar da shi ba game da yanke shawara, irin su ko za a gudanar da hormone girma na mutum a cikin yanayin yanayin asibiti mai rikitarwa wanda aka nuna a cikin Hoto 1) da kuma abubuwan la'akari (don dabi'un dabi'un da aka haɗe zuwa waɗannan sakamakon, wanda aka ƙididdige darajarsa a matsayin "mai amfani", kamar samar da ma'auni na 2 cm a cikin tsarin yanke shawara mai mahimmanci). A cikin nazarin yanke shawara, likitocin dole ne su fara ƙayyade duk yanke shawara mai yiwuwa da yiwuwar da ke hade da kowane sakamako, sa'an nan kuma haɗa da mai haƙuri (ko wata ƙungiya) mai amfani da ke hade da kowane sakamako don zaɓar zaɓi mafi dacewa. Saboda haka, ingancin bincike na yanke shawara ya dogara ne akan ko saitin sakamako ya kasance cikakke, da kuma ko ma'auni na amfani da ƙididdiga na yiwuwar daidai ne. Da kyau, wannan hanyar tana taimakawa tabbatar da cewa yanke shawara sun dogara da shaida kuma sun daidaita tare da abubuwan da majiyyata ke so, ta haka yana rage tazara tsakanin bayanan haƙiƙa da ƙimar mutum. An gabatar da wannan hanyar a cikin fannin likitanci shekaru da yawa da suka gabata kuma an yi amfani da shi ga yanke shawara na haƙuri na mutum da kima na lafiyar jama'a, kamar bayar da shawarwari don tantance cutar kansar launin fata ga sauran jama'a.

A cikin nazarin yanke shawara na likita, an samar da hanyoyi daban-daban don samun amfani. Yawancin hanyoyin gargajiya kai tsaye suna samun ƙima daga kowane majinyata. Hanya mafi sauƙi ita ce yin amfani da ma'aunin ƙididdiga, inda marasa lafiya ke tantance matakin fifikon su don wani sakamako a kan sikelin dijital (kamar ma'auni na layi wanda ya fito daga 1 zuwa 10), tare da mafi girman sakamakon kiwon lafiya (kamar cikakken lafiya da mutuwa) wanda yake a ƙarshen biyu. Hanyar musayar lokaci wata hanya ce da aka saba amfani da ita. A cikin wannan hanyar, marasa lafiya suna buƙatar yanke shawara kan tsawon lokacin lafiya da suke son kashewa don musanya don lokacin rashin lafiya. Daidaitaccen hanyar caca wata hanya ce da aka saba amfani da ita don tantance mai amfani. A cikin wannan hanyar, ana tambayar marasa lafiya wanne daga cikin zaɓuɓɓuka biyun da suka fi so: ko dai suna rayuwa wasu adadin shekaru a cikin lafiyar al'ada tare da takamaiman yiwuwar (p) (t), kuma suna ɗaukar haɗarin mutuwa tare da yuwuwar 1-p; Ko dai ka tabbata ka rayu tsawon shekaru t a ƙarƙashin yanayin rashin lafiya. Tambayi marasa lafiya sau da yawa a daban-daban p-darajar har sai sun nuna babu fifiko ga kowane zaɓi, don a iya ƙididdige mai amfani dangane da martanin haƙuri.
Baya ga hanyoyin da aka yi amfani da su don fitar da abubuwan da ake so na kowane majiyyaci, an kuma ɓullo da hanyoyin samun amfani ga yawan majinyata. Musamman tattaunawa ta rukuni (hada marasa lafiya tare don tattauna takamaiman abubuwan da suka faru) na iya taimakawa wajen fahimtar ra'ayoyinsu. Domin a tara yawan amfanin rukuni yadda ya kamata, an gabatar da dabarun tattaunawa na rukuni daban-daban.
A aikace, gabatarwar kai tsaye na mai amfani a cikin ganewar asali na asibiti da tsarin kulawa yana ɗaukar lokaci mai yawa. A matsayin mafita, yawancin tambayoyin binciken ana rarrabawa ga jama'a da aka zaɓa don samun maki mai amfani a matakin yawan jama'a. Wasu misalan sun haɗa da tambayar tambaya mai girma 5 na EuroQol, gajeriyar nau'i mai nauyin mai amfani mai girma 6, Fihirisar Amfanin Kiwon Lafiya, da Ƙwararren Ƙwararrun Ciwon daji na Turai da Ƙungiya ta Ƙaddamar da Ingancin Rayuwa Tambayoyin Core 30.