Bioxəlildə bioloji izahətin əməliyyatlaşdırılması səhhətlə əlaqəli vizual stimullarda multimodal süni intellektin standartlaşdırılmış qeyri-insan rəyçiləri kimi

Sağlamlıq kommunikasiyasında qiymətləndirmə və qiymətləndirmə tədqiqatları vizual materialların şərh edilməsi üçün strukturlaşdırılmış, konstruksiya əsaslı yanaşmalara ehtiyac duyur. Bu tədqiqat Biopsikosocial Model və Visual Literacy Theory-də əsaslanan iki mərhələli dəyişdirilmiş Delphi prosesi (müstəqil bir əşya-bəzi panel) vasitəsilə inkişaf etdirilən Asclepius Biological Interpretability Scale-ni təqdim edir və multimodal süni intellekt (AI) sistemlərinin bu çərçivəni daxili olaraq yaradılmış insan istinad nəticələrinə nisbətən təkrarlana biləcəkmi-olmaya bilməyəcəyini araşdırır. Altı sənət əsərləri (dörd sağlamlıq mövzusunda və iki nəzarət) üç multimodal AI modeli və dörd tədqiqatçı (daxili insan istinadı) tərəfindən müstəqil tədqiqatçı tərəfindən idarə olunan hesablarla, yaddaş-izolyasiya prosedurları, iki gün ərzində təkrarlanan qiymətləndirmələr və son 20 maddəlik miqyaslı standartlaşdırılmış protokol istifadə edərək qiymətləndirilib. Görüntülər növü yalnız altı stimulda dəyişdiyi üçün, səhiyyə mövzusunda nəzarət fərqləri şəkil səviyyəsində (Cohens d) ümumiləşdirildi, insanAI fərqləri qiymətləndiricilər səviyyəsində təsvirlə ümumiləşdirildi və təkrarlanma qabiliyyəti klassa daxilində əlaqələr koeficienti (ICC) və Spearman əlaqələri istifadə edərək qiymətləndirilib. Bu inkişaf şəkil dəstində, süni intellekt tərəfindən yaradılan ballar üç biomedikal alt ölçülərdə (səs səviyyəsi Cohens d = 0.911.38) nəzarət şəkillərindəkidən sağlamlıq mövzusunda təsviri olaraq daha yüksək idi, lakin Tibbi olmayan Tərcümə (d = 0.49) üzərində yox idi; dörd sağlamlıq mövzusunda və iki nəzarət şəkli ilə bu fərqlər statistik olaraq əhəmiyyətli deyildi (p = 0.190.60). Tədqiqatçıların idarə etdiyi hesablar üzrə təkrarlanma üç biomedikal alt ölçüsü üçün (ICC = 0,900,97) və Tibbi olmayan Tərcümə üçün orta dərəcədə (ICC = 0,57), qiymətləndirmə günləri arasında razılaşma isə zəif idi (ICC = 0,040,46). Dörd tədqiqatçı daxili istinad balları sağlamlıq mövzusunda şəkillər üçün biomedikal alt ölçülərdə AI-dən hasil edilmiş ballardan daha yüksək idi (orta fərqlər 1.411.96 xal) və Tibbi olmayan Tərcümə (−2.02 ilə −2.19 xal) üzrə daha aşağı idi. Bu tapıntılar çoxmodal süni intellektin idarə olunan vizual stimullara strukturlaşdırılmış şərh qabiliyyətini təkrarlayaraq tətbiq edə biləcəyinə ilkin metodoloji sübutlar təqdim edir. Gündəlik sabitlik və əhəmiyyətli daxili tutarlılıq problemlərini göstərən Tibbi olmayan Tərcümə alt miqyası daha da təkmilləşdirilməsini tələb etsə də, nəticələr idarə olunan metodoloji qurğularda standartlaşdırılmış qeyri-insan qiymətləndiriciləri kimi süni intellektdən istifadə etmək mümkünlüyünü dəstəkləyir. Əsl sağlamlıq məlumatları materialları və müstəqil xarici insan qiymətləndiriciləri istifadə edərək daha geniş təsdiqlənmə lazımdır.

Şəkillər 1 və 2 və əlavə Şəkillər S1S2 kompüter tərəfindən yaradılmışdır (Canva standart tətbiqi) Müğləvi Təhsil və Araşdırmalar Xəstəxanasında tədqiqat köməkçisi olan Selçuk Uylaşın dizaynı, kompüter və vizual bacarıqları müəlliflərin qələm sketsinin və mövzuya qısacasının izah edilməsindən sonra məlum və etibarlıdır. Elmi dəstəyi üçün ona təşəkkür edirik.

Vefa Liseyi, Beynəlxalq Bakillereat (IB) Diplom Proqramı tələbəsi, İstanbul, Türkiyə

Müstəqil tədqiqatçı, təqaüdçü, İstanbul, Türkiyə

Müstəqil tədqiqatçı, Acıbadem Səhiyyə Qrupu, Dentist, İstanbul, Türkiyə

Tibb fakültəsi, Tibb Onkoloji Bölməsi, Mugla Sitki Kocman Universitetinin Kötekli Mh. Marmaris Yolu Bulvarı No: 55 Menteşe, Mugla, 48000, Türkiyə