Drexel Üniversitesi, Stanford Üniversitesi ve RespondHealth araştırmacılarının 19 Eylül 2026 tarihli ortak çalışması, doktorların serbest metin olarak tuttuğu muayene notlarını yapay zekâ ile sayısal verilere dönüştüren yeni bir sistemi ve bu sistemle elde edilen bulguları açıkladı. Yapay zekânın bağımsız doğrulamada %99,4 doğruluk sağladığı; aynı karmaşık veri setini insan uzmanların saatlerce süren incelemesi yerine saniyeler içinde işlediği belirtildi.
Analize alınan 16 binden fazla GLP-1 reseptör agonisti (semaglutid ve tirzepatid gibi) kullanan hasta verileri, ilaçların kilo kaybı etkisinin başlangıçtaki kan şekeri durumuna göre değiştiğini gösterdi: Kan şekeri normal olan bireylerde 12 ay sonunda ortalama %7,7 kilo kaybı saptanırken, kötü kontrollü diyabetli grupta bu oran %2,7 olarak kaydedildi. Buna karşın en bozuk başlangıç kan şekeri düzeyine sahip hastalar, kan şekeri iyileşmesinde en hızlı ve en yüksek yanıtı verdiler.
Çalışma ayrıca fatura kodlarına yansımayan verilerin önemini vurguladı; kan şekeri ölçümlerinin yaklaşık %70’i ve ilacı düzenli kullandıklarına dair kanıtların %30’u yalnızca doktor notlarında yer alıyordu. Bunun sonucu olarak, geleneksel veritabanlarında gözükmeyen veriler yapay zekâyla çıkarılarak tedavi değerlendirmelerinde kullanılabilir hale geldi. Araştırmada ayrıca orta ve şiddetli depresyon belirtilerinde ortalama 6 puanlık düşüş ve kronik ağrı hissinde azalma gibi ek iyileşmeler de not edildi.
Yorumlar yükleniyor…