Yozgat Bozok Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri (BAP) Koordinasyon Birimi bünyesinde , fen ve mühendislik bilimleri alanında hazırladığımız "Tıbbi Diyalog Verileriyle Eğitilmiş Yapay Zekâ Destekli Tıbbi Asistan Geliştirilmesi: Büyük Dil Modeli Temelli Bir Yaklaşım" başlıklı güdümlü projemiz desteklenmeye hak kazanmıştır. Doç. Dr. Hasan Ulutaş'ın yürütücülüğünü üstlendiği ve 2.400.000 TL bütçe ile onaylanan projemiz, ülkemizin dijital sağlık altyapısına güçlü bir yerli alternatif sunmaya hazırlanıyor.

Sağlıkta Türkçe Odaklı, Güvenilir ve Kanıta Dayalı Sistem

Günümüzde tıbbi yapay zekâ sistemleri çoğunlukla İngilizce odaklı olduğu için Türkçe sağlık iletişiminde anlam kayıpları ve terminoloji uyumsuzlukları yaşanabilmektedir . Projemiz, Türkiye'de ilk defa kapsamlı bir Türkçe tıbbi soru-cevap veri seti oluşturarak bu boşluğu doldurmayı hedefliyor . RAG (Retrieval-Augmented Generation) altyapısı ve LoRA/QLoRA gibi parametre-etkin yöntemler kullanılarak , yanıtlarını ulusal ve uluslararası tıbbi kılavuzlardan dinamik olarak çektiği bilimsel kanıtlarla destekleyen , atıflı bir yapay zekâ asistanı geliştireceğiz .

Bu sayede, "halüsinasyon" olarak bilinen yanlış bilgi üretme oranı en aza indirilmiş, güvenilir ve klinik kullanıma daha uygun bir teknoloji ortaya çıkacak .

Güçlü Bir Ekip, Ulusal Bir Vizyon

36 ay sürecek olan bu önemli çalışmada; Prof. Dr. Mehmet Bakır, Doç. Dr. Muhammet Emin Şahin, Dr. Öğr. Üyesi Çağrı Arısoy, Öğr. Gör. Esra Güngör Ulutaş, Öğr. Gör. Recep Batuhan Günay ve Yüksek Lisans Öğrencimiz Gülbahar Yıldız araştırmacı olarak görev alıyor .

Kurulacak yerinde (on-premise) yüksek performanslı hesaplama altyapısı sayesinde tıbbi verilerin güvenliği ve KVKK uyumu da en üst düzeyde sağlanacak . Yerli teknoloji kapasitemizi artırarak dışa bağımlılığı azaltacak bu projede emeği geçen tüm ekip arkadaşlarımızı tebrik ediyor, ülkemiz sağlık ekosistemine katma değer sunacak verimli bir proje dönemi diliyoruz.