OpenAI, Amerika Birleşik Devletleri'nde yaşayan 18 yaş ve üzeri kullanıcılar için geliştirdiği ChatGPT Health özelliğini kullanıma sundu. Ocak ayında ayrı bir portal üzerinden testleri başlayan bu yeni deneyim, artık sohbetlerin herhangi bir aşamasında ilgili sağlık verilerine referans verebiliyor.

Kişisel Verilerle Desteklenen Yanıtlar

Yeni sistem, sadece sağlık sorularına yanıt vermenin ötesine geçerek; doktor notları, kan tahlilleri ve benzeri kişisel verileri temel alarak yanıtlar oluşturuyor. Kullanıcılar, yeni eklenen Sağlık sekmesi üzerinden Apple Health (Healthkit çerçevesi aracılığıyla), Kaiser Permanente veya One Medical gibi sağlık hizmet sağlayıcılarını sisteme entegre edebiliyor.

Sistem, verileri doğru yorumlamak adına mevcut rahatsızlıklar, kullanılan ilaçlar ve aile hastalık geçmişi gibi bilgilerin kullanıcı tarafından gözden geçirilmesini isteyebiliyor. Kullanıcılar Sağlık sekmesi üzerinden kayıtlarını inceleyebiliyor, güncel sağlık trendlerini takip edebiliyor ve sohbet botuna yöneltebilecekleri önerilen soruları görebiliyor.

Gizlilik ve Doğruluk Uyarıları

OpenAI, sağlık verilerinin temel modelleri eğitmek için kullanılmayacağını ve reklamlama amacıyla hedefleme yapılmayacağını belirtiyor. Kullanıcılar, botun verilere erişimini kısıtlayabiliyor ve sistemin her erişim isteğinde onay almasını zorunlu kılabiliyor. Ayrıca, bağlanan tüm sağlık verileri istendiği an sistemden ayrılabiliyor.

Hizmet sağlayıcı, yanıtların randevu özetleme ve test sonuçlarını anlama gibi amaçlarla kullanılması gerektiğini, sistemin hata yapabileceğini ve sunulan bilgilerin asla resmi bir tanı veya tedavi olarak kabul edilmemesi gerektiğini vurguluyor. Öte yandan şirket, yanlış tıbbi tavsiyeler nedeniyle bir papaz tarafından dava edilmesi ve Apple ile yaşadığı hukuki süreçlerle gündemde bulunuyor.

Ne anlama geliyor?

Kişisel sağlık verilerinin yapay zeka sistemlerine entegre edilmesi, dağınık haldeki tıbbi raporların ve analizlerin tek bir merkezde toplanarak özetlenmesini sağlar. Bu mekanizma, karmaşık tıbbi terimlerin sadeleştirilmesine ve kullanıcının kendi sağlık geçmişindeki değişimleri daha kolay takip etmesine yardımcı olur.

Süreç teknik olarak, farklı sağlık platformlarındaki dijital verilerin güvenli protokollerle okunması ve dil modelleri tarafından anlamlandırılmasına dayanır. Bu durum, bireylerin sağlık profesyonelleriyle yapacakları görüşmeler öncesinde daha hazırlıklı olmalarına ve mevcut tıbbi durumları hakkında hızlı bilgi edinmelerine imkan tanır.