Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak haberi, Türk eğlence sektöründe yapay zekanın yaratıcı kullanımında bir dönüm noktası olarak dikkat çekiyor. Vitpepper Studios’un “Tesserakt” adlı distopik dizisinde, ünlü sanatçının klonlanmış hali bir devlet başkanı rolünde İngilizce konuşacak. Bu proje, 2050 yılında geçen bir hikaye ile AI’nin dizi üretimindeki rolünü ön plana çıkarıyor. Bu makalede, Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak detaylarını, projenin arka planını, teknik unsurlarını, etik tartışmaları ve sektör etkilerini güncel verilerle tarafsız bir şekilde inceleyeceğiz, okuyuculara kapsamlı bir rehber sunacağız.

Özcan Deniz’in Sesi ve Görüntüsü Yapay Zeka Dizisi İçin Klonlanacak: Proje Detayları

Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak ifadesi, Vitpepper Studios’un yenilikçi yaklaşımını yansıtıyor. “Tesserakt” adlı dizi, geometrideki dördüncü boyut kavramından esinlenerek adlandırılmış ve yapay zekayla üretilen ilk Türk dizilerinden biri olarak öne çıkıyor. Proje, Eylül 2025 itibarıyla tamamlanma aşamasında ve 13 Ekim 2025’te Cannes MIPCOM Fuarı’nda tanıtılacak.

“Tesserakt” Dizisinin Hikayesi ve Yapısı

“Tesserakt”, 2050 yılında geçen bir distopya hikayesi; başrolde Laila adlı yapay zekayla oluşturulan kadın karakter yer alıyor. Özcan Deniz, klonlanmış haliyle bir devlet başkanı rolünde İngilizce diyaloglar söyleyecek. Dizi, 7-10 dakikalık 6 bölümden oluşuyor ve dikey formatta (mobil odaklı) tasarlanmış. Yaratıcısı ve yazarı Erim Şişman olan proje, Bihter Günaydın, Ali Demir ve Pamir Güroğlu’nun kurduğu Vitpepper Studios tarafından üretiliyor.

Örnek: Dizide, Deniz’in klonlanmış görüntüsü distopik bir dünyada siyasi entrikalara karışıyor; AI’nin yarattığı sahneler, geleneksel set çekimlerini minimize ediyor ve maliyetleri %40 düşürüyor – benzer projelerde görülen bir trend.

Ünlü Oyuncunun Katılımı ve Başka İsimler

Özcan Deniz, görüntü ve sesinin kullanım haklarını Vitpepper Studios’a verdi; bu, Türk sinemasında AI klonlamanın ilk büyük örneklerinden. Proje için başka bir ünlü oyuncuyla görüşmeler sürüyor, ancak isim açıklanmadı. Deniz, aynı zamanda “Son Yemek” adlı geleneksel projede sete dönüyor, bu da kariyerindeki çeşitliliği gösteriyor.

Aşağıdaki tablo, “Tesserakt” projesinin temel unsurlarını özetler:

Bu tablo, Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak projenin yapısını görselleştirir.

Özcan Deniz’in Sesi ve Görüntüsü Yapay Zeka Dizisi İçin Klonlanacak: Teknik Süreç

Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak süreci, Deepfake ve ses sentez teknolojilerini birleştiriyor. Vitpepper Studios, AI araçlarıyla (örneğin, ses klonlama ve yüz animasyonu) Deniz’in fiziksel varlığı olmadan sahneler yaratıyor.

Ses ve Görüntü Klonlama Teknolojileri

Ses klonlama, AI modelleri (örneğin, ElevenLabs veya Respeecher benzeri) ile Deniz’in ses örneklerinden İngilizce sentezliyor; doğruluk %95’e ulaşıyor. Görüntü klonlama, Stable Diffusion veya Runway ML gibi araçlarla yüzü animasyonlara entegre ediyor; lip-sync ile senkronizasyon sağlanıyor. Süreç, Deniz’in onaylı örnek verileriyle eğitiliyor, etik sınırlar içinde kalıyor.

Örnek: Bir sahnede, klonlanmış Deniz bir konuşma yapıyor; AI, jestleri ve mimikleri orijinal videolardan uyarlıyor – bu, Hollywood’da “The Mandalorian”daki Luke Skywalker sahnelerine benzer.

Üretim Sürecinin Avantajları

AI klonlama, set maliyetlerini %50 düşürüyor ve prodüksiyon süresini kısaltıyor; özellikle distopik efektler için ideal. Vitpepper Studios, dikey dizilerin öncüsü olarak AI’yi mobil içerikte kullanıyor.

Liste: Teknik adımlar

• Veri Toplama: Onaylı ses/görüntü örnekleri.
• Eğitim: AI modelleri (deep learning) ile klonlama.
• Sentez: Lip-sync ve animasyon entegrasyonu.
• Test: Doğruluk ve etik denetim.
• Entegrasyon: Dizi sahnelerine yerleştirme.

Örnek: Benzer bir projede, AI klonlama ile bir aktörün genç hali yeniden yaratıldı; “Tesserakt”ta Deniz’in devlet başkanı rolü için uyarlanıyor.

Özcan Deniz’in Sesi ve Görüntüsü Yapay Zeka Dizisi İçin Klonlanacak: Etik ve Yasal Boyutlar

Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak haberi, deepfake tartışmalarını alevlendiriyor. Onaylı kullanım olsa da, etik riskler var.

Etik Tartışmalar

AI klonlama, sanatçı haklarını korurken deepfake’lerin kötüye kullanımını (örneğin, sahte videolar) tetikleyebilir. Deniz’in onayı, KVKK ve GDPR benzeri yasalarla uyumlu; ancak genel sektörde regülasyon eksik. Uzmanlar, “AI’nin yaratıcılığı artırdığını ama orijinalliği sorgulattığını” söylüyor.

Örnek: Hollywood’da AI klonlama davaları (örneğin, Scarlett Johansson vs. OpenAI) arttı; Türkiye’de benzer regülasyonlar bekleniyor.

Yasal Çerçeve ve Gelecek Regülasyonlar

Türkiye’de KVKK, kişisel verileri koruyor; AI klonlama için onay zorunlu. AB AI Yasası (2025), yüksek riskli AI’leri denetliyor; dizi prodüksiyonu orta risk.

Aşağıdaki tablo, etik boyutları karşılaştırır:

Bu tablo, Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak etik ikilemini yansıtır.

Özcan Deniz’in Sesi ve Görüntüsü Yapay Zeka Dizisi İçin Klonlanacak: Sektör Etkileri

Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak, Türk dizi sektöründe AI’nin yaygınlaşmasını hızlandırabilir. MIPCOM tanıtımı, uluslararası ilgiyi çekecek.

Türk Eğlence Sektöründe AI Trendleri

2025’te, AI dizi prodüksiyonu %30 arttı; Vitpepper gibi stüdyolar öncü. Benzer projeler: “Sahipsizler”de AI efektleri kullanıldı. Cannes MIPCOM, projenin global satışını hedefliyor.

Örnek: Bir yapımcı, AI klonlama ile tarihi figürleri canlandırarak belgesel diziler üretir – maliyet tasarrufu %40.

Küresel Karşılaştırma

Hollywood’da AI klonlama (Luke Skywalker gibi) yaygın; Türkiye’de ilk büyük örnek. Gelecek: AI senaryo yazımı ve efektler artacak.

Liste: Sektör etkileri

• Maliyet Azaltımı: Set ve oyuncu masrafları %50 düşer.
• Yaratıcılık Artışı: Distopik sahneler kolaylaşır.
• Uluslararası Erişim: MIPCOM gibi fuarlar satış artırır.
• İş Gücü Değişimi: Sanatçılar AI ile işbirliği yapar.
• Regülasyon İhtiyacı: Etik standartlar şart.

Vaka Çalışması: Vitpepper Studios, dikey dizilerle mobil pazarı hedefliyor; “Tesserakt” ile AI entegrasyonu, izleyiciyi %25 artırabilir.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Özcan Deniz’in sesi ve görüntüsü yapay zeka dizisi için klonlanacak mı?

Evet, “Tesserakt” dizisinde devlet başkanı rolü için AI ile klonlanacak; İngilizce diyaloglar.

“Tesserakt” dizisi ne hakkında?

2050 distopyası, AI kadın başrol Laila; 6 bölüm, 7-10 dakika.

Proje ne zaman tanıtılacak?

13 Ekim 2025, MIPCOM Cannes Fuarı.

Etik sorunlar var mı?

Onaylı kullanım olsa da deepfake riski; KVKK uyumlu.

Başka oyuncu katılacak mı?

Görüşmeler sürüyor, ünlü bir isim daha.

Sektörde benzer projeler var mı?

Hollywood’da yaygın (Luke Skywalker); Türkiye’de ilk büyük örnek.

Google DeepMind, Gemini 2.5 AI modelinin gelişmiş bir versiyonuyla, uluslararası programlama yarışması ICPC Dünya Finalleri’nde altın madalya kazandığını açıkladı. Bu atılım, 1997’de Deep Blue’nun satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenmesi ve 2016’da AlphaGo’nun Go ustasını mağlup etmesiyle kıyaslanıyor. Eylül 2025’te Azerbaycan’da düzenlenen ICPC’de, model 12 sorudan 10’unu çözerek 139 insan takımı arasından ikinci sıraya yerleşti ve hiçbir insanın çözemediği bir sorunu başarıyla aştı. Bu makalede, Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu haberini, Gemini 2.5’in performansını, teknik detaylarını, uzman görüşlerini ve sektör etkilerini güncel verilerle tarafsız bir şekilde inceleyeceğiz, okuyuculara kapsamlı bir analiz sunacağız.

Google DeepMind ‘Tarihi’ AI Atılımını Duyurdu: Duyuru ve Arka Plan

Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu, 17 Eylül 2025’te blog’unda Gemini 2.5 Deep Think’in ICPC Dünya Finalleri’nde altın madalya performansını ilan etti. Bu, AI’nin soyut problem çözmede “derin bir sıçrama” olarak nitelendiriliyor ve AGI (yapay genel zeka) yolunda önemli bir adım olarak görülüyor. Yarışma, 4 Eylül 2025’te Bakü’de düzenlendi ve 139 üniversite takımı katıldı.

Duyurunun Zamanlaması ve Önemi

Duyuru, Temmuz 2025 IMO (Uluslararası Matematik Olimpiyatı) altın madalyasının devamı: Gemini 2.5, IMO’da 6 sorudan 5’ini çözerek gümüşten altına yükseldi. ICPC, lise seviyesindeki IMO’dan bir adım öte; üniversite düzeyinde veri yapıları, grafik teorisi ve optimizasyon gerektiriyor. DeepMind Başkan Yardımcısı Quoc Le, “Bu, Deep Blue ve AlphaGo’dan daha büyük; gerçek dünya akıl yürütmesine doğru bir adım” diyor.

Örnek: Yarışmada, Gemini bir sıvı dağıtım optimizasyon sorununu (sonsuz olasılıkları tartma) 30 dakikada çözdü; hiçbir insan takım başaramadı.

Google DeepMind’in AI Stratejisi

DeepMind, Gemini’yi kodlama, matematik ve akıl yürütme için özel eğitti; genel amaçlı model ama “düşünme tokenları” ile geliştirildi. Bu, ilaç ve çip tasarımı gibi disiplinleri dönüştürebilir. ICPC Direktörü Bill Poucher, “AI araçları ve akademik standartlar için kilit an” diyor.

Aşağıdaki tablo, DeepMind’in AI atılımlarını özetler:

Bu tablo, Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu bağlamını gösterir.

Gemini 2.5’in ICPC Performansı

Gemini 2.5, ICPC’de 12 sorudan 10’unu 677 dakikada çözerek altın madalya aldı; 4 insan takımdan biri gibi. İkinci sırada yer aldı, 2 soruda başarısız oldu.

Teknik Detaylar ve Çözüm Süreci

Model, “düşünme tokenları” ile geliştirildi; yarışma süresince (5 saat) akıl yürüttü. Sorun C (ağ optimizasyonu), sonsuz olasılıkları tartarak sıvı dağıtımını hızlandırdı. Çözümler, ICPC kurallarına göre uzaktan online ortamda puanlandı.

Örnek: Gemini, 8 sorunu 45 dakikada, kalan 2’sini 3 saatte çözdü; GitHub’da kodları yayınlandı.

Geçmiş ICPC Sorunlarında Performans

Google, Gemini’yi 2023-2024 ICPC sorunlarında test etti; her ikisinde de altın madalya seviyesinde. Bu, tutarlılığı gösterir.

Liste: Performans özellikleri

• Soyut Akıl Yürütme: Yeni sorunlara yaratıcı çözümler.
• Yaratıcılık: Hiçbir insanın çözemediği optimizasyon.
• Hassasiyet: Sonlu test vakalarında doğru kod.
• Hız: 10/12 sorun, 677 dakika.
• Sıralama: 139 takım arasından 2. yer.

Örnek: Bir geliştirici, Gemini’nin ICPC kodlarını inceleyerek yeni algoritmalar öğrenir.

Aşağıdaki tablo, ICPC performansını karşılaştırır:

Bu tablo, Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu başarısını vurgular.

Uzman Görüşleri: Google DeepMind ‘Tarihi’ AI Atılımını Duyurdu Tartışması

Uzmanlar, atılımı etkileyici bulsa da abartılı buluyor.

Olumlu Görüşler

Quoc Le, “Gerçek dünya akıl yürütmesi için dev adım” diyor; ilaç/çip tasarımı dönüştürebilir. ICPC Direktörü Poucher, “Dijital rönesans için kilit” diyor. Oxford’dan Michael Wooldridge, “Bu seviyede sorun çözmek heyecan verici” diyor.

Eleştirel Görüşler

Berkeley’den Stuart Russell, “Atılım iddiaları abartılı; programlama AI’si zaten iyi, Deep Blue gibi gerçek etki yok” diyor. Hesaplama gücü belirsiz; Google, $250/ay Ultra aboneliğinden fazla olduğunu doğruladı.

Liste: Uzman görüşleri

• Quoc Le (DeepMind): AGI yolunda tarihi an.
• Stuart Russell (Berkeley): Abartılı; pratik etki sınırlı.
• Michael Wooldridge (Oxford): Etkileyici, hesaplama gücü sorusu.
• Bill Poucher (ICPC): AI standartları için kilit.
• Genel: Kod doğruluğu ilerleme gösterir.

Örnek: Russell, “ICPC sorusunu doğru çözmek, kodun çalışmasını gerektirir; kaliteli kod için ilerleme” diyor.

Google DeepMind ‘Tarihi’ AI Atılımını Duyurdu: Gelecek Etkileri

Bu atılım, AI’nin yazılım geliştirme ve eğitimi dönüştürebilir; OpenAI’nin ICPC’de mükemmel skoruyla rekabet artıyor.

Sektör Etkileri

Kodlama AI’si, geliştiricileri %20 hızlandırabilir; eğitimde yeni standartlar getirir. İlaç/çip tasarımı gibi alanlarda inovasyon bekleniyor.

Örnek: Bir yazılım firması, Gemini’yi entegre ederek hata oranını %15 düşürür.

Vaka Çalışması: IMO 2025 altınından ICPC’ye geçiş, DeepMind’in soyut akıl yürütmede tutarlılığını kanıtladı; 2023-2024 ICPC’lerde de altın.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu neyi kapsıyor?

Gemini 2.5 Deep Think, ICPC’de altın madalya; 10/12 sorun çözdü.

ICPC nedir?

Üniversite düzeyinde en prestijli kodlama yarışması; 139 takım, Bakü 2025.

Gemini’nin başarısı ne kadar?

Sadece bir sorun çözdü (insanlar çözemedi); 2. sırada.

Bu atılım AGI’ye nasıl katkı?

Soyut problem çözmede ilerleme; gerçek dünya uygulamaları.

Eleştiriler neler?

Abartılı iddialar; hesaplama gücü belirsiz.

Gelecek etkileri neler?

Yazılım geliştirme ve eğitimde dönüşüm.

Photo by Markus Winkler: https://www.pexels.com/photo/scrabble-tiles-form-words-google-and-gemini-30869081/

Yeni AI aracı, bir kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor ve sağlık değişikliklerini on yıl önceden öngörebiliyor. EMBL, Alman Kanser Araştırma Merkezi ve Kopenhag Üniversitesi uzmanları tarafından geliştirilen Delphi-2M, tıbbi olaylar, teşhisler ve yaşam tarzı faktörlerini kullanarak kapsamlı tahminler yapıyor. Nature dergisinde yayınlanan bu yenilik, büyük dil modellerine benzer algoritmalarla hastalık ilerlemesini ölçekli modelleme açısından en kapsamlı örneklerden biri. Bu makalede, yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor haberini, Delphi-2M’nin teknik detaylarını, eğitim verilerini, benchmark sonuçlarını, avantajlarını ve etik etkilerini güncel verilerle tarafsız bir şekilde inceleyeceğiz, okuyuculara kapsamlı bir bakış sunacağız.

Yeni AI Aracı Kişinin 1000’den Fazla Hastalık Riskini Tahmin Edebiliyor: Delphi-2M Nedir?

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor ifadesi, Delphi-2M modelinin gücünü yansıtıyor. Bu generatif AI aracı, bireysel tıbbi geçmişe dayalı olarak kanser, diyabet, kalp hastalıkları, solunum rahatsızlıkları ve diğer 1000’den fazla hastalığın olasılığını ve zamanlamasını hesaplıyor. EMBL, DKFZ ve Kopenhag Üniversitesi işbirliğiyle geliştirilen model, LLM’lere benzer algoritmalarla tıbbi olayları “dil” gibi işliyor.

Delphi-2M’nin Geliştirme Arka Planı

Delphi-2M, antik Yunan kehanetinden esinlenerek adlandırıldı ve 2025 Eylül’ünde Nature’da yayınlandı. EMBL-EBI’den Tomas Fitzgerald, “Tıbbi olaylar öngörülebilir kalıplar izler; modelimiz bu kalıpları öğrenerek gelecek sağlık sonuçlarını tahmin eder” diyor. Model, bireysel ve popülasyon düzeyinde riskleri olasılık oranlarıyla (örneğin, %70 yağmur şansı gibi) ifade ediyor, 20 yıla kadar tahminler sunuyor.

Örnek: Bir hasta, Delphi-2M ile diyabet riskini %45 olarak öğrenir ve yaşam tarzı değişiklikleri için erken müdahale planlar – bu, mevcut tek hastalık modellerinden (örneğin, QRisk) daha kapsamlı.

Modelin Veri Kaynakları ve Eğitim Süreci

Model, UK Biobank’tan 400.000 anonim hasta verisiyle eğitildi ve Danimarka Ulusal Hasta Kayıtları’ndan 1.9 milyon hasta ile doğrulandı. Veriler, teşhisler (ICD-10 kodları), tıbbi olaylar, yaş, cinsiyet, obezite, sigara/alkol gibi yaşam tarzı faktörlerini içeriyor. Transformer mimarisiyle, tıbbi zaman çizelgelerini işleyerek günlük olasılık oranları üretiyor.

Aşağıdaki tablo, veri kaynaklarını özetler:

Bu tablo, yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor kapasitesinin temelini gösterir.

Delphi-2M’nin Teknik Özellikleri ve Çalışma Prensibi

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor özelliği, Delphi-2M’nin generatif yapısından kaynaklanıyor. Model, tıbbi olayları sekans olarak öğrenerek sentetik gelecek sağlık yörüngeleri üretir.

Tahmin Mekanizması

Delphi-2M, bireysel geçmişe dayalı 1231 hastalık için olasılık hesaplar; tip 2 diyabet, kalp krizi, sepsis gibi ilerleyici hastalıkları iyi öngörür. C-index metrikte 5 yıllık dönemde ortalama 0.85 doğruluk sağlar. Biomarker tabanlı modellere göre üstün; popülasyon düzeyinde talep tahmini yapar.

Örnek: Bir hasta, Delphi-2M ile 10 yıl içinde kanser riskini %30 olarak görür ve önleyici taramalar planlar – bu, tek hastalık modellerinden (QRisk) daha geniş.

Avantajları Mevcut Modellere Göre

Delphi-2M, tüm hastalıkları aynı anda ve uzun vadede tahmin eder; mevcut modeller (QRisk gibi) tek hastalığa odaklanır. Doğruluk, uzmanlaşmış modellere eşit veya üstün; sentetik yörüngelerle 20 yıllık yük tahmini yapar.

Liste: Avantajlar

• Kapsamlılık: 1000+ hastalık, bireysel/popülasyon düzeyinde.
• Uzun Vadeli: 20 yıla kadar tahmin, erken müdahale.
• Veri Esnekliği: Basit kayıtlarla yüksek doğruluk.
• Generatif Yapı: Sentetik senaryolar, yük analizi.
• Doğrulama: Farklı sağlık sistemlerinde test edildi.

Örnek: Hastaneler, Delphi-2M ile gelecekteki kaynak talebini öngörerek bütçe planlar.

Benchmark Sonuçları

Model, çoğu hastalıkta uzman modelleri eşler; kısa vadeli mortalite tahmini güçlü. Rastgele olaylar (enfeksiyonlar) için daha az doğru.

Aşağıdaki tablo, benchmark’ları özetler:

Bu tablo, yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor doğruluğunu gösterir.

Yeni AI Aracı Kişinin 1000’den Fazla Hastalık Riskini Tahmin Edebiliyor: Potansiyel Etkiler

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor, kişiselleştirilmiş bakımı dönüştürebilir. EMBL Geçici Direktörü Ewan Birney, “Doktorlar, dört ana riski ve iki değişiklik önerisini gösterebilecek” diyor.

Klinik ve Halk Sağlığı Uygulamaları

Model, yüksek riskli bireyleri belirleyerek önleyici tedbirleri erken uygular; hastaneler talep öngörüsü yapar. DKFZ’den Prof. Moritz Gerstung, “İnsan sağlığı ve hastalık ilerlemesini anlamanın yeni yolu” diyor. Birkaç yıl içinde kliniklerde kullanılabilir.

Örnek: Yaşlı bir popülasyonda, Delphi-2M kalp hastalığı yükünü %20 azaltacak müdahaleler önerir.

Etik ve Sınırlılıklar

Model, olasılık verir, kesinlik değil; etik kullanım için gizlilik ve adalet şart. UK Biobank kurallarıyla model kısıtlı; entegrasyon ve doğrulama gerekiyor. Bias riski var; çeşitli verilerle minimize edilmeli.

Liste: Etik hususlar

• Gizlilik: Anonim veriler, GDPR uyumu.
• Adalet: Farklı popülasyonlarda test.
• Klinik Entegrasyon: Doktor yargısını tamamlar.
• Sorumluluk: Olasılık tabanlı, kesin değil.
• Gelecek Gelişim: Ölçekleme ve etik standartlar.

Vaka Çalışması: UK Biobank’ta test edilen model, Danimarka verilerinde doğrulanarak çapraz sistem güvenilirliğini kanıtladı; mortalite tahmininde %85 doğruluk.

Gelecek Trendleri ve 2025 Öngörüleri

2025’te, Delphi-2M gibi modeller kişiselleştirilmiş tıbbı hızlandıracak; AI hastalık ilerlemesini %30 daha doğru modelleyecek. Gelecek: Biomarker entegrasyonu ve gerçek zamanlı tahminler.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor mu?

Evet, Delphi-2M 1231 hastalık için olasılık ve zamanlama tahmin eder.

Delphi-2M nasıl eğitildi?

UK Biobank (400K) ve Danimarka kayıtları (1.9M) ile; tıbbi ve yaşam tarzı verileri kullanıyor.

Doğruluğu ne kadar?

C-index 0.85; tek hastalık modellerine eşit veya üstün.

Klinik kullanım ne zaman?

Birkaç yıl içinde; önleyici bakım için.

Etik riskler neler?

Gizlilik ve bias; anonim verilerle yönetiliyor.

Popülasyon düzeyinde ne fayda sağlar?

Kaynak talebi öngörüsü, erken müdahale.