Kovid-19 uzun süreli bir hastalığa mı dönüşecek?

Kovid-19 uzun süreli bir hastalığa mı dönüşecek?
TT

Kovid-19 uzun süreli bir hastalığa mı dönüşecek?

Kovid-19 uzun süreli bir hastalığa mı dönüşecek?

Bilim adamları ve uzmanlar, yeni tip koronavirüs (Kovid-19) salgınının Çin'in Vuhan kentinde, Aralık 2019'da ortaya çıkmasından bu yana 10 aydan fazla bir süre geçmesi ve henüz bir tedavi veya aşı geliştirilememesi nedeniyle uzun süreli bir hastalığa dönüşüp dönüşmeyeceğini sorgulamaya başladı.

Uzun süreli salgın
Bunu anlamak için uzun süreli salgının bilimsel bir tanımını geliştirmek ve ardından onu yönetme ve tedavi etme yollarını tanımlamak gerekiyor. İngiliz tıp dergisi British Medical Journal (BMJ) 7 Eylül 2020’de, yeni salgınla başa çıkmak için önerilen stratejilerle birlikte "uzun süreli kovid" tanımı, teşhisi ve yönetimi konusunda sanal bir seminere katılan uzman bir ekibin kararlaştırdıklarının özetini yayımladı. Buna göre insanların yaklaşık yüzde 10'u Kovid-19 ile enfekte olduktan sonra uzun süreli bir hastalıktan şikayet ediyor. Bunların birçoğu kapsamlı desteğin ve dinlenmenin yanı sıra semptomatik tedavi ve hareketlilikte kademeli bir artışla kendiliğinden (yavaş da olsa) iyileşiyor.

Tanım
Söz konusu çalışmaya katılan uzmanlardan olan Southampton Üniversitesi'nden Halk Sağlığı Profesörü Dr. Nesrin Elvan, kişisel deneyimlerine de yer verdiği açıklamasında “Uzun süreli Kovid”i semptomların görülmeye başlamasıyla birlikte haftalar veya aylar geçse de iyileşmeyen bir hastalık olarak tanımladı. 
Dr. Elvan, Kovid-19 hastalığından muzdarip çoğu insanda şiddetli yorgunluk, öksürük, nefes darlığı, kas ve vücut ağrısı, göğüste ağırlık veya baskı hissi, ciltte döküntü, çarpıntı, ateş, baş ağrısı, ishal ve karıncalanma hissi gibi çok çeşitli semptomlar görüldüğünü belirtti.

Hastalığın dalgalı olması
“Uzun süreli Kovid” hastalığının en önemli ve en yaygın özelliği, iyileşme hissi yaşatması ile hastalığın semptomlarının geri dönmesi arasında dalgalı bir durum olması. Dr. Elvan bu dalgalanmaları sadece Kovid-19 hastası için değil, ona eşlik eden ve iyileşmesini bekleyenler için de sürekli bir hayal kırıklığı yaşatan bir döngü olarak tanımlıyor.
Diğer taraftan, Liverpool Tropikal Tıp Okulu’nun Küresel Sağlık için Kanıt Sentezi Merkezi'nin Direktörü olarak görev yapan, ayrıca Cochrane Bulaşıcı Hastalıklar Grubu'nda koordinasyon editörü ve Kovid-19 alanında kişisel deneyime sahip olan Profesör Paul Garner, Uzun Süreli Kovid’e ilişkin tanımlamasında hastalığın bulaşan kişilerde ilk iki ayda sürekli tekrarlanan ataklara neden olduğunu söyledi. Garner, sonraki dört ayda atakların azalarak sürekli yorgunluk durumunun ortaya çıktığını, bu durumda hastaya yardım etmenin zor olduğunu belirterek Uzun Süreli Kovid’i “Çok ilginç bir hastalık” olarak tanımladı. 
Londra Imperial College'den Profesör ve Kardiyolog Danışmanı olan Dr. Nicholas Peters da hastalığı şiddetli geçirenlerde bir dereceye kadar iyileşme sağlandıktan sonra virüsün bazı şiddetli etkilerinin devam ettiğini, buna karşılık başından itibaren nispeten hafif etkilenenlerde ise hastalığın etkilerinin sürdüğünü vurguladı.

Semptomlara dair yeni bir çalışma
King's College London'da Genetik Epidemiyoloji Profesörü ve “BMJ” dergisinde (BMJ2020; 370) yayınlanan Kovid Semptomları Çalışması’nı (Covid Symptom Study) yürüten Profesör Tim Spector, semptomlarla ilgili yakın zamanda yapılan söz konusu çalışmada yer alan ekibinin, hastalığın klinik tahmini için bir araç olarak kullanılabilecek Kovid-19’a dair 6 grup semptom belirlediğini aktardı.
Bunlardan ikisi, hastalığın seyrinde neler olabileceğini erken tahmin etmenin olası bir yolunu gösteren “Uzun Süreli Kovid” semptomlarıyla ilişkilendirildi. İlk haftada sürekli öksürük, boğuk ses, baş ağrısı, ishal, iştahsızlık ve nefes darlığı çekenlerin uzun süreli semptomlar geliştirme olasılığının iki ila üç kat fazla olduğu kaydedildi. Çalışmada ulaşılan veriler, uzun süreli koronavirüsün erkeklere göre kadınlar arasında iki kat daha yaygın olduğunu ve virüsle enfekte olanların yaş ortalamasının "Kısa Süreli Kovid" denebilecek olanlara göre yaklaşık dört yaş daha büyük olduğunu gösterdi. Ayrıca çalışmada hastalığın farklı yaş gruplarına göre farklı semptomlara neden olduğu ve bu nedenle gençlerde 65 yaş üstü kişilere göre farklı göstergeler olabileceği tespit edildi. Doktorlar, söz konusu sonuçlar sayesinde semptomları gruplara ayırabilecek ve bu bilgiler ışığında hastalık üzerinde çalışabilecekler. Bu durum, yüksek riskli gruplar için erken müdahalelerin yapılmasına yardımcı olacağı için son derece önemli olarak görülüyor.
Çalışmanın sonuçları, yorgunluğun üç haftadan sonra semptom geliştiren kişilerde en yaygın görülen özellik olduğunu ve üç haftadan uzun süren belirtiler gösteren kişilerin yaklaşık yüzde 80'inin ilk günlerini iyi geçirdiklerini, ardından kötüleştiklerini gösterdi.

Semptom grupları
Çalışmanın uygulaması, Health Technology ZOE ile iş birliği içinde King's College London tarafından geliştirildi. Birleşik Krallık, Amerika Birleşik Devletleri ve İsveç'ten 4 milyondan fazla kişide kaydedilen 6 grup semptom şu şekilde belirlendi:
1. Ateşsiz grip benzeri semptomlar: Ateşsiz - baş ağrısı, koku kaybı, kas ağrısı, öksürük, boğazda iltihaplanma, göğüs ağrısı.
2. Ateşin de görüldüğü grip benzeri semptomlar: Ateşle birlikte - baş ağrısı, koku alma kaybı, öksürük, boğazda iltihap, ses kısıklığı, iştahsızlık.
3. Gastrointestinal-baş ağrısı: Baş ağrısı, koku alma duyusu kaybı, iştahsızlık, ishal, boğaz tıkanıklığı, göğüs ağrısı ve öksürüğün olmaması.
4. Şiddetli birinci seviye yorgunluk: Baş ağrısı, koku alma duyusunun kaybı, öksürük, ateş, ses kısıklığı, göğüs ağrısı, yorgunluk.
5. Şiddetli ikinci seviye bilinç bulanıklığı: Baş ağrısı, koku kaybı, iştahsızlık, öksürük, ateş, ses kısıklığı, boğazda iltihap, göğüs ağrısı, yorgunluk, bilinç bulanıklığı, kas ağrısı.
6. Şiddetli üçüncü seviye, karın ve solunum yolları: Baş ağrısı, koku alma duyusunun kaybı, iştahsızlık, öksürük, ateş, ses kısıklığı, boğaz ve göğüs ağrısı, yorgunluk, bilinç bulanıklığı, kas ağrısı, nefes almada zorluk, ishal, karın ağrısı.

Gruplardaki farklılıklar
Araştırmacılar, ilk gruptakilerin yüzde 1,5'inin ve ikinci gruptakilerin yüzde 4,4'ünün solunum desteğine ihtiyaç duyduğunu belirttiler. Üçüncü gruptakiler daha güçlü gastrointestinal semptomlar gösterirken yüzde 3,7 oranında solunum desteğine ihtiyaç duyuyor. Bununla birlikte, yakınlarının hastane ziyaret oranı üçüncü grupta (yüzde 23,6) ilk iki gruba (yüzde 16,0 ve yüzde 17,5) göre daha yüksek.
Grup 4, 5 ve 6'da solunum desteğine ihtiyaç yüzde 8,6, yüzde 9,9 ve yüzde 19,8 ile sıralanıyor. Bu gruplarda hastalık daha şiddetli semptomlar gösteriyor. Altıncı gruptaki hastaların yaklaşık yarısının (yüzde 45), ilk gruptaki hastaların ise sadece yüzde 16'sının hastaneye kaldırıldığı kaydediliyor.
Çalışmada, grup 4, 5 veya 6 semptomları olan kişilerin daha yaşlı ve daha fazla risk taşıdığı, aşırı kilolu olma olasılığının daha yüksek olduğu, grup 1, 2 veya 3’teki semptomları gösterenlerin diyabet veya akciğer hastalığı gibi önceden var olan rahatsızlıklara sahip olduğu tespit edildi.
Çalışmanın başındaki isim olan Tim Spector şu bilgileri verdi:
“Çalışmanın sonuçları Kovid-19’a karşı sahip olduğumuz en güçlü araç niteliğinde. Vakaların erken tahmin edilerek hastanın hangi grupta yer aldığını ve solunum desteği için hastanede yoğun bakıma ihtiyaç duyup duymadığını anlamak veya sadece oksijen ve kan şekeri seviyelerini izlemek gibi destek ve erken müdahale olanağı bulunup bulunmadığını anlamamızı sağlıyor.”
Spector çalışmanın ayrıca evde basit bakım hizmetleri sunarak hastaneye gelişleri azaltmaya ve hayat kurtarmaya da yardımcı olacağını vurguladı.

"Uzun Süreli Kovid" ile başa çıkmak için önerilen stratejiler
Oxford Üniversitesi Birinci Basamak Sağlık Bilimleri Nuffield Bölümü’nde Temel Sağlık Hizmetleri Profesörü Dr. Trisha Greenhalgh ve uzun süreli Kovid-19 kliniğinde çalışan solunum sistemi danışmanı olan Dr. Dr Matthew J Knight birinci basamakta Kovid-19 ile başa çıkmak için bir protokol hazırladı. Kısa süre önce British Medical Journal'da (BMJ 2020; 370: m3026) yayımlanan liste, tüm doktorların kullanımına sunuldu.
Kovid-19 ile akut enfeksiyondan sonraki durum, atakların iyileşmesi geciken ve normal bir hastanede tedavi edilenlerin kapsamlı bir klinik değerlendirmesini gerektiren çok sistemli bir hastalık olarak kabul ediliyor.
Söz konusu hastalar genelde kan pıhtılaşması komplikasyonları gösterenler, belirsiz bir klinik tabloya sahip olanlar ve yorgunluk ve nefes darlığından şikayet edenler olarak 3 gruba ayrılıyor. Ayrıca üçüncü gruptakilerin yoğun bakıma alınan Kovid-19 hastaları için özel bir rehabilitasyona ihtiyaç duydukları belirtiliyor.
Bu aşamanın başllıca gereklilikleri ise şöyle sıralanıyor:
-Doktorların hastayı dinlemesi, semptomlarının nasıl değiştiğine ve dalgalandığına dair durumu belgelemesi, uzman merkeze sevk edilmesi gerektiğini düşündüren semptomlar konusunda onları uyarması gibi klinik becerilere sahip olduklarından emin olmak. Çalışmaya göre "Uzun Süreli kovid” kliniklerine sevk edilen birçok hasta her ne kadar yavaş iyileşiyor olsa da bazılarının acil olarak birinci basamaktan sevk edilme ihtiyacı bulunmuyor. İyileşme kademeli olacağından eğer bu durum gerçekleşmezse, özel testler ve yakın izleme için bir sevk yapılması söz konusu olacak.
-Kovid-19’a yakalanan bir kişi, yaşam tarzına hakim olmalı, yorgunluğuna veya diğer semptomlara neyin sebep olduğunu öğrenmeli ve virüsün üstesinden gelmek için bu sebeplerden kaçınmaya çalışmalıdır. Virüsü kabullenmek ve mücadele etmek bu durumu biraz daha kolaylaştırabilir.
-Daha geniş ölçekte, uzun süreli koronavirüs vakaları, Kovid-19 istatistiklerine dahil edilmeli.
-Uzun süreli koronavirüsün doğrulanan test sonuçları ve ölümlerle aynı şekilde tanımlanması ve ölçülmesi gerekli.
-Kalıcı semptomları olan hastaların nasıl iyileştirilebileceği konusunda daha iyi rehberlik geliştirmek için uzmanları birlikte çalışmaya davet etmek zorunlu. Burada disiplinler arası hızlı bir iletişim isteniyor.
-Toplum sağlığı alanında istişareler gerçekleştirmeye devam edilmesi önemini koruyor.



Elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirildi

Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
TT

Elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirildi

Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)
Bu mekanik bilgisayar, gücünü elektrik yerine fiziksel kuvvetten alıyor (St. Olaf College)

Bilim insanları çelik yaylar kullanarak elektriksiz çalışan bilgisayar geliştirdi. 

ABD'deki St. Olaf College'dan araştırmacılar, küçük çipler ve hızlı şarj dünyasında farklı bir tarafa yönelerek dışarıdan güce ihtiyaç duymayan bir hesaplama sistemi tasarladı.

Bu bataryasız araçlar, mantık ve hafıza görevlerini fiziksel bileşenler kullanarak yerine getiriyor. Klasik bilgisayarlardan farklı olarak fiziksel malzemelerin "belleğinden" yararlanıyorlar.

Bulguları hakemli dergi Nature Communications'ta yayımlanan makalenin başyazarı Joey Paulsen "Belleği genellikle bir bilgisayarın sabit diskinde veya beynimizdeki bir şey olarak düşünürüz" diyerek ekliyor:

Ancak, birçok günlük malzeme geçmişlerine ait bir tür hafızayı koruyor. Örneğin kauçuk geçmişte ne kadar sıkıştırıldığını veya gerildiğini 'hatırlayabiliyor'.

Bilim insanları bu olgudan yola çıkarak malzemelerin hareketleri hatırlamakla kalmayıp bilgi işleyip işleyemeyeceğini test etti.

Araştırmacılar çelik yaylar ve çubuklar gibi malzemelerle üç mekanik bilgisayar oluşturdu. Bunlardan ilki, çubuğun kaç kere ileri geri çekildiğini sayıyor. İkincisi, tek veya çift sayıda çekildiğini takip ederken, üçüncüsü de orta mı, yoksa yüksek seviyede mi kuvvet uygulandığını hatırlayabiliyor.

Bilim insanları bu mekanizmanın, bilgi işlemeyi elektriksel sinyaller yerine yapısal hareket yoluyla gerçekleştirdiğini söylüyor.

Paulsen, "Artık bilgisayar çipi veya güç kaynağı olmadan basit hesaplamalar yapabilen bu makineleri inşa etmek için elimizde rasyonel bir yol var" diye açıklıyor.

Bu makineler ilk bakışta ilkel, hatta gereksiz görünebilir ancak hassas çiplere önemli bir alternatif sunma potansiyeli taşıyorlar.

Yeni çalışmada açıklanan dayanıklı cihazlar, diğer sistemlere zarar verecek ortamlarda sorunsuz çalışabilir. 

Örneğin gelecekte, batarya olmadan basıncı hissedip tepki verebilen protez kol ve bacaklarda kullanılabilirler. Sadece motorun titreşimini kullanarak aşınma ve yıpranmayı takip eden bir jet motoru sensörü görevi de görebilirler.

Paulsen "Sonuçlarımız, çevrelerini algılayıp ardından karar ve tepki verebilen malzemeler tasarlamaya yönelik bir adım" diyerek ekliyor:

Sıklıkla akıllı malzemeler denen bu malzemelerle ilgili öğrendiklerimiz, daha duyarlı yapay uzuvlar veya dokunma odaklı odalar gibi gelişmelerle insanların hayatını iyileştirmeye katkı sunabilir.

Paulsen halihazırda bu makinelerin ölçeklendirilme potansiyellerini ve sınırlamalarını anlamaya çalışıyor.

Kendisinin liderlik ettiği St. Olaf College öğrencileri, birden fazla rotorun etkileşimini ve birbirlerini nasıl etkilediğini araştırıyor. Bu alandaki gelişmeler daha karmaşık sistemlerin üretilmesini sağlayabilir.

Independent Türkçe, Interesting Engineering, EurekAlert, Nature Communications


Yeni karanlık madde türü evrenin sırlarına ışık tutabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP
TT

Yeni karanlık madde türü evrenin sırlarına ışık tutabilir

Fotoğraf: AFP
Fotoğraf: AFP

Yeni çalışma, yeni bir tür karanlık maddenin evrenin bazı gizemlerini aydınlatabileceğini öne sürüyor.

Çalışma, her biri Güneş'in kütlesinin yaklaşık bir milyon katı kütleye sahip yoğun "kendi kendine etkileşen karanlık madde" (SIDM) kümelerinin varlığını öne sürüyor. Bu, gökbilimcileri uzun süredir meşgul eden üç ayrı bilmeceyi çözebilir: Kütleçekimsel merceklenmeler, yıldız akıntıları ve uydu galaksiler.

Karanlık madde, evrendeki maddenin yüzde 85'ini oluştursa da doğrudan görülemiyor. Bu, gökbilimciler için gizemli kaldığı ve bunun yerine evrenin görünür kısımları üzerindeki etkileri aracılığıyla anlaşılması gerektiği anlamına geliyor.

Fizik hakkındaki genel anlayışımız, karanlık maddenin "soğuk" olduğunu ve diğer parçacıklarla etkileşime girmeden içlerinden geçtiğini öne sürüyor. Ancak evrende bu modelle açıklanamayan bazı yapılar var.

Yeni çalışma bunun yerine, karanlık madde parçacıklarının aslında birbirleriyle çarpışıp enerji alışverişinde bulunabildiği bir model olan SIDM'ye bakıyor. Bu, geride son derece yoğun çekirdekler bırakan bir "kütleçekim ısısı çöküşüne" yol açabilir.

Yeni araştırmayı yöneten Hai-Bo Yu, "Aradaki fark, kişilerin birbirini görmezden geldiği bir kalabalıkla herkesin sürekli birbirine çarptığı bir kalabalık arasındaki fark gibi" dedi.

SIDM'de bu etkileşimler, karanlık madde halelerinin iç yapısını önemli ölçüde yeniden şekillendirebilir. Kendi kendine etkileşime giren karanlık madde, bu gözlemleri açıklayacak kadar yoğun hale gelebilir.

Yeni araştırma, bu yeni anlayışın, gökbilimcileri şaşırtan bir dizi fenomeni açıklamaya yardımcı olabileceğini öne sürüyor.

Bunlardan ilki, uzak galaksileri büyütme özelliğiyle dikkat çeken ultra yoğun bir cisim. İkincisi, görünmez, kompakt bir cismin içinden geçip bir iz bırakmış gibi görünen GD-1 yıldız akımındaki bir oluşum ve üçüncüsüyse Samanyolu'nun bir uydu galaksisinde bulunan, Fornax 6 diye bilinen tuhaf bir yıldız kümesi.

Örneğin sonuncusu, galaksilerindeki nesneleri hapsederek geçen yıldızları toplayıp sıkı, kompakt bir kümeye çeken yoğun bir karanlık madde kümesiyle açıklanabilir.

Profesör Yu, "Çarpıcı olan, aynı mekanizmanın tamamen farklı üç ortamda, uzak evrende, galaksimizin içinde ve komşu bir uydu galakside çalışması" dedi.

Hepsi, standart model karanlık maddeyle bağdaştırılması zor yoğunluklar sergiliyor ancak bu yoğunluklar SIDM’de doğal olarak ortaya çıkıyor.

Çalışma, Physical Review Letters adlı akademik dergide yayımlanan "Core-Collapsed SIDM Halos as the Common Origin of Dense Perturbers in Lenses, Streams, and Satellites" (Merceklenmeler, Akıntılar ve Uydulardaki Yoğun Bozucu Nesnelerin Ortak Kökeni Olarak Çekirdeği Çökmüş SIDM Haleleri) başlıklı yeni makalede açıklandı.

Independent Türkçe


Sohbet botları sağlık tavsiyelerinin yarısında hatalı bilgi veriyor

Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
TT

Sohbet botları sağlık tavsiyelerinin yarısında hatalı bilgi veriyor

Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)
Uzmanlar, yapay zeka sohbet botlarının halka yönelik sağlık ve tıp iletişiminde nasıl kullanıldığının yeniden değerlendirilmesi çağrısı yapıyor (Unsplash)

Yeni bir araştırmada yapay zeka sohbet botlarının verdiği sağlık tavsiyelerinin ortalama yarısının hatalı olduğu tespit edildi.

Yapay zeka sohbet botları birkaç yıl içinde iş dünyasından günlük hayata kadar yaşamın her alanına nüfuz etti. 

Bilimsel çalışmalar, eğitim, pazarlama ve daha pek çok sektörde başvurulan bu araçlar faydalarının yanı sıra teşkil ettikleri risklerle de epey tartışılıyor.

Uzmanlar, yanlış bilgi vermeye meyilli bu botların, arama motoru gibi kullanılmasının olumsuz sonuçlar doğurabileceğine dikkat çekiyor.

ABD, Kanada ve Birleşik Krallık'tan araştırmacılar, sohbet botlarının verdiği sağlık tavsiyelerini inceleyerek riskin boyutunu ölçmeye çalıştı.

Bulguları hakemli dergi BMJ Open'da dün (14 Nisan) yayımlanan çalışmada 5 popüler yapay zeka sohbet botu test edildi: ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Meta AI ve Grok.

Her bir araca kanser, aşılar, kök hücre, beslenme ve atletik performans alanlarından açık ve kapalı uçlu 10'ar soru soruldu.

Sorular, çevrimiçi ve akademik söylemde sıkça karşılaşılan, bilgi arama amaçlı sağlık sorularına ve yanlış bilgilendirme kalıplarına benzeyecek şekilde tasarlandı.

Araştırmacılar verilen yanıtları doğruluk ve eksiksizliğin yanı sıra ne kadar rahat anlaşılabildiği üzerinden de değerlendirdi.

Bulgulara göre sohbet botlarının verdiği cevapların yüzde 30'u "biraz", yüzde 20'si de "yüksek" derecede sorunlu.

Ekip sorunlu yanıtları, profesyonel yardıma başvurmadan uygulandığı takdirde etki göstermeyecek veya kişiye zarar verebilecek tavsiyeler olarak tanımladı.

Yapay zeka araçları kendilerine seçenek sunulan kapalı uçlu sorularda ve kanserle aşı alanlarında daha iyi performans sergiledi.

Verilen cevapların kalitesi 5 araç arasında pek farklılık göstermese de Grok aralarında en çok, Gemini ise en az hata yapandı.

Botlar okunabilirlik değerlendirmesinde de sınıfta kaldı; araştırmacılar yanıtların üniversite mezunlarının anlayabileceği bir karmaşıklık seviyesinde olduğunu söylüyor.

Bilim insanları yanıtların güven uyandıracak kesinlikte ifadeler içerdiğine ancak botların bunları destekleyen eksiksiz ve doğru bir referans listesi sunamadığına dikkat çekiyor.

Bulgular, tıbbi tavsiye vermeye uygun olmayan bu araçların sıklıkla kullanılmasının tehlikelerinin altını çiziyor.

OpenAI her hafta yaklaşık 230 kullanıcının ChatGPT'ye sağlık soruları yönelttiğini ocak ayında açıklamıştı. Aynı ay hem OpenAI hem de Claude'un sahibi Anthropic, sağlık odaklı araçlar çıkaracağını duyurmuştu.

Araştırmacılar makalede "Sohbet botları varsayılan hallerinde, gerçek zamanlı verilere erişemiyor. Bunun yerine eğitim verilerinden istatistiksel kalıpları çıkararak ve olası kelime dizilerini tahmin ederek yanıt üretiyor. Kanıtları değerlendirmiyorlar; etik ya da değer temelli yargılarda bulunamıyorlar" ifadelerine yer veriyor.

Bu davranışsal sınırlama, sohbet botlarının güvenilir gibi dursa da hatalı olabilecek yanıtlar üretebileceği anlamına geliyor.  

Independent Türkçe, EurekAlert, Bloomberg, TechCrunch, BMJ Open