# Yeni sistem, dondurulmuş tıbbi yapay zekâ modellerinin öğrenmesini sağlıyor

> Araştırmacılar, gerçek vakalardan yararlanarak dondurulmuş LLM ve VLM’leri güncelleyen, tıbbi görevlerde performansı %34’e kadar artıran modelden bağımsız bir sistem öneriyor.

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/tr/new-framework-lets-frozen-medical-ai-models-keep-learning-after-deployment

Yexiao He liderliğindeki bir ekip, dondurulmuş büyük dil modellerinin (LLM’ler) ve görsel-dil modellerinin (VLM’ler) ele aldıkları vakalardan öğrenmesini sağlayan bir çerçeveyi anlatan makaleyi 8 Ekim 2026’da yayımladı. Sistem, üç tür harici uzmanlık ekliyor: akıl yürütme için bir Beceri, olgular için bir Bilgi Belleği ve görsel örnekler için Çok Modlu Bilgi Tabanı. Modeli yalnızca yeni vakalar, önceki sonuçlara zarar vermeden performansı artırdığında güncelliyor. Dört farklı temel modelle altı tıbbi kıyaslama testinde performans artışı %34,2’ye kadar çıktı.

## Gerçekler

- Tıbbi görevlerde %34,2’ye varan performans artışı
- Dört temel model kullanılarak altı kıyaslama testinde değerlendirildi

## Neden önemli

Klinisyenler, maliyetli bir yeniden eğitim sürecine gerek kalmadan yeni kılavuzlarla güncel kalan yapay zekâ araçlarına güvenebilir.

## Kaynaklar ve referanslar

1. [Frozen Models, Evolving Expertise: Model-Agnostic Learning from Deployment Experience for Multimodal Medical AI](https://arxiv.org/abs/2610.09146) – arXiv, 2026-10-08

Son güncelleme: 2026-10-08