OpenAI’ın kısa müddet evvel tanıttığı ChatGPT Health, sıhhat ve fitness datalarıyla ilgili sorulara daha inançlı karşılıklar vermeyi amaçlıyordu. Apple Health, MyFitnessPal ve Peloton üzere uygulamalardan alınan uzun vadeli bilgileri tahlil ederek şahsileştirilmiş sonuçlar sunması, en çok öne çıkarılan özelliklerden biriydi fakat birinci testler, bu tezlerin şimdilik fazla optimist olabileceğini gösteriyor.
Washington Post muharriri Geoffrey A. Fowler’ın yaptığı denemede, ChatGPT Health’e 10 yıllık Apple Health verisi verildi. ChatGPT Health’ın sonuçları ise hayli sert oldu. Kalp sıhhatine “F” notu vermiş olsa da bir kardiyolog bu değerlendirmeyi “asılsız” olarak nitelendirdi ve bilgileri veren kişinin gerçek kalp hastalığı riskinin son derece düşük olduğunu söyledi.
Verileri bazen olumlu bazen olumsuz yorumluyor
Scripps Araştırma Enstitüsü’nden Dr. Eric Topol ise daha da net konuştu. Topol’a nazaran ChatGPT Health’in tıbbi kıymetlendirme yapmaya hazır olmadığı ve akıllı saat datalarına çok güvendiği belirtildi. Bilhassa Apple Watch’un VO2 max ve kalp atım değişkenliği ölçümlerinin aygıttan aygıta değişebildiği ve ekseriyetle düşük sonuçlar verdiği biliniyor. Buna karşın ChatGPT Health, bu bilgileri önemli sıhhat problemlerinin açık göstergesi üzere yorumluyor.
Sorunlar bununla da sonlu değil. Tıpkı datalarla yapılan tekrar değerlendirmelerde de ChatGPT Health’ın verdiği notlar F ile B ortasında değişti. Birtakım görüşmelerde yeni kan analizleri göz gerisi edilirken, bazen yaş ve cinsiyet üzere temel bilgiler bile “unutuldu”.
OpenAI elbette bu aracın hekimlerin yerini tutmadığını vurgulasa da yapay zekânın kendinden emin ve ferdî yorumlar yapması, sağlıklı insanları gereksiz yere korkutabilir ve risk altındakilere de yanlış bir inanç duygusu verebilir. Uzmanlara nazaran bu stil sistemlerin şu anda yarardan çok ziyanı bulunuyor.
Peki siz bu mevzu hakkında ne düşünüyorsunuz? Niyetlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmından bizimle paylaşabilirsiniz.
Webtekno
https://www.webtekno.com/chatgpt-health-sinifta-kaldi-h211579.html
