Graf Sinir Ağlarına Dayalı Tıbbi Yapay Zekada Yasal Bilgi Grafikleri Oluşturma ve Yanlılığı İzleme

Özet

Hukuki metin parçalanması ve tıbbi yapay zeka (AI) yanlılık izleme sorunlarını ele alan bu çalışma, bir hukuki bilgi grafiği oluşturmakta ve semantik hizalama için ilişki farkındalıklı graf konvolüsyonu kullanmaktadır. Gradyan tabanlı geri yayılım aracılığıyla yanlı kaynakları tespit eden çalışma, uyumlu bir tıbbi yapay zeka uygulamasını destekleyen olumlu deneysel metrikler sunmaktadır.

Özet

Tıbbi yapay zeka (YZ) yasal uyum analizinde bu makale, çok kaynaklı heterojen yasal metinlerin anlamsal parçalanmışlığı ve algoritmik yanlılıkların izlenmesindeki zorlukların neden olduğu sorumluluk belirleme belirsizliğini ele almaktadır. Çalışmada, çizge sinir ağlarına dayalı bir bilgi grafiği oluşturma ve yanlılık yayılım yolu tespit yöntemi kurgulanmıştır. Dört tip heterojen düğüm —yasal maddeler, tıbbi davranışlar, algoritma modülleri ve sorumlu taraflar— yapılandırılıp kodlanmış ve dört tip yasal anlamsal ilişkiye dayalı bir yönlü çizge oluşturulmuştur: "ihlal", "temel", "tetikleyici"ve "atıf"Ardından, çapraz modal hukuk semantiği için çok katmanlı özellik hizalaması sağlamak amacıyla, kenar tipiye özel ağırlıklar ve bir dikkat mekanizması ile birleştirilmiş, ilişki farkındalıklı bir grafik evrişimli ağ kullanılır. Daha sonra, yanlılığa önemli ölçüde katkıda bulunan kenarları belirlemek, bir yanlılık yayılım alt grafiği oluşturmak ve kök düğüm kümelerini konumlandırmak için topluluk keşfi kullanmak amacıyla gradyan tabanlı geri yayılım uygulanır. Son olarak, gerçek zamanlı karar akışları geçici düğümlere eşlenir, uyumluluk gömme benzerliği ile doğrulanır ve sistemik yanlılık birikimine karşı uyarmak için temel kenar ağırlıklarının dinamikleri izlenir. Deneyler, semantik hizalama doğruluğu açısından, önerilen yöntemin farklı bilgi grafiği yoğunluk gradyanlarında en az 0,92 ortalama varlık hizalama doğruluğu ve en az 0,8 ortalama ilişki koruma tamlığı sağladığını göstermektedir. Yanlılık yerelleştirme kapasitesi bakımından ise kök düğüm geri çağırma oranı 0,95'e ulaşmaktadır.±±0,02'dir ve yayılım yolu hassasiyeti 0,93'e ulaşır±±0.03. Bu araştırma, belirli bir ölçüde, hukuki mantık ile algoritmik davranış arasında derin bir etkileşim sağlayarak tıbbi yapay zekanın güvenilir bir şekilde konuşlandırılması için açıklanabilir ve doğrulanabilir bir uyumluluk destek sistemi sunmaktadır.

Giriş

Tıbbi yapay zekanın tanı ve tedavi desteği, kaynak tahsisi ve risk değerlendirmesine derinlemesine katılımı, karar verme süreçlerini yasal sorumluluk varsayımına bağlamıştır^1,2. Yasal normlar oldukça yapılandırılmış ancak anlamsal olarak dağıtık durumdadır ve yapay zeka sistemlerinin davranışları, ikisi arasında anlamsal olarak hizalanabilir ve izlenebilir bir arayüz olmaksızın "kara kutu" şeklinde olabilir³. Bu bağlamda, algoritmik davranış dizileri içindeki yasal nedensel zincirleri yakalayan ortak bir temsil çerçevesi geliştirmek, sorumluluğun ayrıntılı bir şekilde atfedilmesi ve dinamik uyumluluğun gerçekleştirilmesi için gerekli bir kolaylaştırıcı olarak ortaya çıkmıştır^4,5. Bu çalışma sadece teknoloji sistemlerinin yasal olarak test edilmesiyle ilgili değil, aynı zamanda tıbbi hakkaniyetin, algoritmik adaletin ve kurumsal güvenin derinlemesine sürdürülmesini de kapsamakta olup, bu nedenle büyük teorik öneme ve pratik aciliyete sahiptir.

Günümüzde tıbbi yapay zekanın yasal uygunluk analizindeki temel sorun, yasal semantik ile algoritmik davranış arasında hesaplanabilir bir bağlantı yapısının bulunmamasıdır^6,7. Yasal belgeler düz metin olarak sunulmaktadır ve paragraflar arasındaki ilişkiler bağımlılıklar, çatışmalar ve istisnalarla içe geçmiştir; bu durum, belgelerin makineler tarafından yorumlanabilecek mantıksal birimlere ayrılmasında sorunlara yol açmaktadır^8,9. Yapay zeka sisteminin karar verme süreci veri odaklı bir kara kutu içinde kapsüllenmiş olduğundan, çıktı varyasyonlarının hiçbiri yasal görevlerdeki belirli ihlallere veya sorumluluk paylaşım düğümlerine izlenememektedir^10,1. Bu tür kopukluklar (örneğin, eğitim verisi yanlılığı, model tasarım hataları veya yasal normların semantik yorumu), yanlılığın kaynağını belirlemek veya geliştiriciler, uygulayıcılar veya kullanıcılar için yasal görevleri netleştirmek amacıyla deneysel olarak izole edilememektedir^12,13. Daha da sorunlu olanı, mevcut uygunluk prosedürlerinin, "huk-teknoloji" etkileşim ağındaki yanlılığın yayılma yolunu veya güçlenmesini dikkate almadan, yalnızca nihai çıktının sabit bir spesifikasyonu karşılayıp karşılamadığını kontrol etmesidir^14,15. Tıbbi yapay zeka eş zamanlı olarak birden fazla yasal hükme tabi olduğunda ve sistem bir maddenin yanlış yorumlanması nedeniyle bir hata zinciri oluşturduğunda, geleneksel yaklaşımlar hatanın diğer ilgili hükümler aracılığıyla nasıl yayıldığını ve ardından sorumluluğa nasıl ulaştığını izleyememektedir^16,17. Ek olarak, gerçek zamanlı karar akışı ile mevcut hukuk bilgi grafiği arasında dinamik bir korelasyon mekanizmasının eksikliği, sistem çalışması sırasında uygunluk değerlendirmesinin gecikmesine neden olmakta ve böylece yanlılık birikim eğiliminin proaktif olarak izlenmesini engellemektedir^18,19. Tüm bu sorunlar birlikte; sorumluluk tespitinde belirsizliğe, kırılgan atıflara ve gecikmiş düzenleyici müdahalelere yol açarak, yüksek riskli sağlık hizmetleri yapay zeka sistemlerinin güvenilir şekilde konuşlandırılmasını ve yasal hesap verebilirliğin uygulanmasını önemli ölçüde engellemektedir.

Hepsinden önemlisi, geleneksel araştırmalar yasal metinleri yapılandırılmış bir formda inceler ve uyumluluk soruları ile yanıtlarını veya risk bildirimlerini desteklemek amacıyla ontolojiler veya kurallar ile belirli alanların bilgi tabanlarını oluşturur^20,21. Bu yaklaşımlar bazı yasal kavramların temsillerini yakalayabilse de, hukukun iç mantığını tutarlı ve statik varsayma eğilimindedirler; bu da yargı yetki alanları arasındaki tutarsızlıklar, istisnalar veya belirsiz ifadelerle başa çıkmayı zorlaştırır. Sonraki çalışmalar, yasal varlıkları ve ilişkileri çıkarmak için önceden eğitilmiş dil modellerini kullanan doğal dil işleme teknolojisini getirerek bilgi çıkarım kapsamının genişliğini artırmıştır^2,23, ancak yine de yüzeysel bir semantik düzeyde kalmış ve yasal davranışlar ile teknik davranışlar arasında bir eşleme arayüzü kurmayı başaramamıştır. Algoritmik yanlılık yönetimi açısından araştırmalar çoğunlukla hakkaniyet kısıtlamalarının tasarımına odaklanmıştır^24,25 ve bunun değerlendirme göstergeleri genellikle demografik değişkenlere dayalıdır, bu da yasal atıf ilkeleriyle uyum eksikliğine yol açmaktadır. Hatta bazı çalışmalar yasal kuralları kısıtlamalar olarak kodlamayı ve bunları model eğitimine yerleştirmeyi denemiştir^26,27, ancak kural ifadesinin katılığı ve kaba granülaritesi nedeniyle, bu yaklaşımların karmaşık klinik durumlara uyarlanması zordur. Genel olarak, mevcut çalışmalar yasal uyumluluğu, sistem mimarisinin içsel ve hesaplanabilir bir özelliği yerine harici bir doğrulama görevi olarak ele almaktadır. Bu durum, yasal mantık ve algoritmik mantığın paralel çalışmasına neden olmakta, yanlılık yayılım yolları üzerinde ortak akıl yürütmeyi ve dinamik müdahaleyi desteklememektedir.

Son yıllarda, ilişkisel yapıları açıkça modelleme yetenekleri nedeniyle graf sinir ağları tıp alanına kademeli olarak dahil edilmiştir^28,29. Bazı çalışmalar; içtihatları, yasal hükümleri ve taraf bilgilerini entegre etmek için heterojen graflar kullanarak düğüm gömmeleri aracılığıyla dava önerilerini veya ceza öngörülerini desteklemekte^30,31, böylece graf yapılarının hukuki bağlantıları yakalamadaki etkinliğini doğrulamaktadır. Diğer çalışmalar ise hata yayılımını izlemek için kenarları veri akışlarını veya çağrı ilişkilerini temsil edecek şekilde kullanarak algoritmik bileşenleri graf düğümleri olarak soyutlamaktadır^32,3. Bu keşifler, graf yapılarının hukuki ve teknolojik unsurların ortak bir taşıyıcısı olarak hizmet edebileceğini göstermektedir. Ancak mevcut graf modelleri genellikle üç sınırlamadan muzdariptir: birincisi, tek bir kenar ilişkisi türüyle sınırlı olduklarından, hukuki semantikteki normatif, nedensel ve atıfsal farklılıkları ayırt edememektedirler; ikincisi, özellik toplama süreci kenar türlerinin semantik ağırlıklarını göz ardı etmekte ve bu durum farklı hukuki mantık yollarının eşit şekilde ele alınmasına yol açmaktadır; üçüncüsü ise yanlılık yayılımı için türevlenebilir bir izleme mekanizmasından yoksun olduklarından, yüksek katkılı kenarların konumlandırılması ve sorumluluk yollarının yeniden oluşturulması imkansız hale gelmektedir. Bu makale, her bir hukuki semantik kenar türüne özel bir dönüşüm matrisi atayarak ve türler arası bilgi akışını dinamik olarak ayarlamak için bir dikkat mekanizması getirerek semantik heterojenite füzyonu sorununu çözen ilişki duyarlı bir graf evrişimli ağ oluşturmaktadır. Ayrıca, gradyan geri yayılımı ve alt graf çıkarımını birleştirerek, yalnızca statik akıl yürütmeyi destekleyen geleneksel graf modellerinin darboğazını aşmakta ve makro düzeydeki uyumluluk yargısından mikro düzeydeki yanlılık izlemeye yorumlanabilir bir geçiş sağlamaktadır.

Tıbbi alanın ötesinde, graf tabanlı ve evrimsel yöntemlerdeki son gelişmeler, yapılandırılmış bilgi işlemeye yönelik geniş bir uygulanabilirlik göstermiştir. Örneğin, Xue ve ark., ontoloji eşleştirmede adaptif benzerlik öznitelik inşası için çok katmanlı hibrit bir genetik programlama yaklaşımı önermiş ve heterojen bilgi grafları arasında sağlam bir hizalama sağlamıştır³⁴. Cheng ve ark., görüntü restorasyonunda graf konvolüsyonel ağ uygulamalarına ilişkin kapsamlı bir inceleme sunarak gürültü giderme, süper çözünürlük ve bulanıklık giderme yöntemlerini sistematik olarak kategorize etmiştir³⁵. Li ve ark., otomatik makine öğrenimi perspektifinden evrimsel derin öğrenme üzerine; ilkeleri, algoritmaları, uygulamaları ve açık zorlukları kapsayan detaylı bir inceleme sunmuştur³⁶. Ma ve ark., belirsizlik altında hata tanıma için bulanık bir sinirsel mimari arama çerçevesi geliştirmiş ve evrimsel aramanın belirsiz verileri işlemedeki etkinliğini kanıtlamıştır³⁷. Bu çalışmalar, karmaşık karar verme görevleri için graf yapılandırmalı temsillerin ve evrimsel optimizasyonun entegrasyon potansiyelini vurgulamaktadır.

Bu makalenin temel amacı, üç düzeyde inovasyonla tıbbi yapay zekanın yasal uyumluluk analizi için uçtan uca yorumlanabilir bir çerçeve oluşturmaktır. Bilgi temsili düzeyinde; yasal maddeleri, tıbbi uygulamaları, algoritma modüllerini ve sorumlu tarafları dört tip heterojen düğüm olarak modelleyen ilk çalışmadır. Yasal uygulamalara dayanarak; "ihlal", "dayanak", "tetikleyici" ve "atıf" olmak üzere dört tip yönlendirilmiş ilişki çıkararak, yasal nedensel mantığa sahip yönlendirilmiş bir bilgi grafiği oluşturmakta ve uyumluluk analizi için yapılandırılmış bir semantik temel sağlamaktadır. Yanlılığın kaynak izleme aşamasında ise, gradyan hassasiyetine dayalı bir kenar katkısı nicelleştirme yöntemi önermektedir. Geri yayılım yoluyla çıktı yanlılığını maksimize eden kenar kümesini belirlemekte, ardından yüksek katkılı düğümleri kümelemek için bir topluluk keşif algoritması uygulayarak "kara kutu yanlılığını" "beyaz kutu sorumluluk kümelerine" dönüştürmekte ve böylece atıf işlemini işletilebilir bir kanıt zincirine dayandırmaktadır. Gerçek zamanlı dinamik izleme düzeyinde ise, gerçek zamanlı yapay zeka çıktılarını bilgi grafiği uzayına eşleyen geçici bir karar-düğüm gömme mekanizması geliştirmektedir. Gömme yakınlığı karşılaştırmasına dayanarak, norm sapma derecesini nicelleştirmekte ve sistematik yanlılığın birikimini işaret etmek amacıyla temel yasal-teknik kenarların ağırlık değişimini izlemektedir. Bu paradigma, hem semantik parçalanma hem de izlenebilirlik çıkmazlarını çözmekte ve yasal uyumluluğu ex post doğrulamadan ex ante yönetişime dönüştürerek, yüksek riskli yapay zeka sistemlerinde sorumluluğun şeffaflığı için ölçeklenebilir teknik bir yol sunmaktadır.

Protokol

Tıbbi yapay zeka hukuk bilgi grafiği için grafik sinir ağının oluşturulması

Şekil 1'de gösterildiği gibi, önerilen çerçeve üç ana modülden oluşmaktadır. Giriş katmanı, çok modlu varlık kodlama ve yönlendirilmiş kenar modelleme aracılığıyla çok kaynaklı verileri heterojen bir grafikte entegre eder. İlişki duyarlı GCN katmanı daha sonra türe özgü ağırlıklar ve dikkat mekanizması yoluyla çapraz modlu semantik hizalama gerçekleştirerek birleştirilmiş düğüm gömmeleri üretir. Son olarak bu gömmeler, bias izlemeyi (gradyan geri yayılımı ve topluluk tespiti yoluyla) ve dinamik uyumluluk izlemeyi (gerçek zamanlı düğüm eşleme ve kenar ağırlığı takibi yoluyla) destekleyerek düzenleyiciler için yorumlanabilir atıf kanıtları ve risk uyarıları sağlar.

Şekil 1: Tıbbi yapay zeka için yasal bilgi grafiği ve yanlılık izleme mimarisi. Bu diyagram, önerilen çerçevenin genel iş akışını göstermektedir. Giriş katmanı, dört varlık türüne (yasal maddeler, tıbbi davranışlar, algoritma modülleri, sorumlu taraflar) kodlanan ve dört yönlendirilmiş yasal-semantik ilişki (ihlal, temel, tetikleyici, atıf) ile birbirine bağlanan çok kaynaklı heterojen verileri (yasal metinler, klinik kılavuzlar, algoritma denetim raporları) birleştirir. İlişki duyarlı GCN katmanı, türe özgü ağırlıklar ve dikkat mekanizması aracılığıyla çapraz modal semantik hizalama gerçekleştirir. Yanlılık izleme modülü, yüksek katkılı kenarları belirlemek için gradyan geri yayılımını kullanır, ardından kök düğüm kümelerini konumlandırmak için topluluk tespiti uygular. Dinamik uyumluluk monitörü, gerçek zamanlı kararları geçici düğümlere eşler, yasal maddelere karşı gömme benzerliğini değerlendir ve erken uyarı için kenar ağırlığı gelişimini takip eder. Çıktılar arasında yorumlanabilir atıf kanıtları ve risk uyarıları yer alır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Yasal varlıkların ve ilişkilerin heterojen grafik yapılı kodlaması

Tıbbi yapay zeka düzenleyici yasalarından, klinik uygulama kılavuzlarından ve algoritma denetim raporlarından tutarlı bir şekilde dört temel varlık türetilmiştir: yasal maddeler, tıbbi prosedürler, algoritma modülleri ve sorumlu varlıklar. Her bir varlık türünün anlamsal olarak ayırt edilebilmesi için ayrı bir öznitelik temsili öğrenme modeli önerilmiştir. Yasal madde düğümleri, yasal maddenin numarasını içerecek şekilde düzenlenmiş olup bu numara, yasal madde için benzersiz bir kimlik (ID) olarak kullanılmıştır. Aynı zamanda, maddeyle ilişkili yasal sorumluluk düzeyini belirtmek için bir ceza şiddeti nicelleştirme indeksi tanımlanmış ve sonuç olarak bir öznitelik vektörü oluşturulmuştur.

（1）

c_i giriş numarasını, Emb(·) düşük boyutlu gömme eşlemesini ve [·;·] vektör birleştirme işlemini temsil eder. Bu gösterim, yasal metnin hem biçimsel yapısını hem de cezanın ağırlığını koruyarak ifadeler arası akıl yürütmeyi destekler.

Tıbbi davranış düğümleri, bir klinik operasyon sınıflandırma sistemine göre standardize edilmiş ve kodlanmıştır; bu düğümlerden risk seviyesi r_j ∈ {1,2,3} ve uygulanabilir senaryo etiketleri kümesi s_j ⊂ S (burada S, önceden tanımlanmış senaryo kategorilerinin tam kümesidir) çıkarılmaktadır. Etiket kümesini işlemek için multi-hot kodlama kullanılmış ve bu, başlangıç temsilini oluşturmak için risk seviyesi gömme vektörüyle birleştirilmiştir:

（2）

Bu strateji, farklı tıbbi davranış türlerinin vektör uzayında ölçülebilir mesafe ilişkilerine sahip olmasını sağlayarak senaryolar arası karşılaştırmaları destekler. Metin gömme fonksiyonu Emb(·), çıktı boyutu 768 olarak sabitlenmiş, önceden eğitilmiş Çince hukuk dili modeli Lawformer (geniş ölçekli bir Çince hukuk külliyatı üzerinde önceden eğitilmiştir) kullanılarak uygulanmıştır.

Varlıklar arasındaki mantıksal bağımlılıklara ve yasal kısıtlamalara dayanarak, her biri farklı yasal nedensellik kalıplarına karşılık gelen dört tip yönlendirilmiş anlamsal ilişki belirlenmiştir: "ihlal", "temel", "tetikleyici" ve "atıf". İlişki farkındalığı için gerçekleştirilecek sonraki mesaj iletimi amacıyla, her bir e_ij ⊂ E kenarına t_ij ⊂ T = {violate, base, trigger, attribute} kümesinden bir etiket türü atanır. Kenar oluşturma işlemi kesin olarak alan kural eşleştirme mekanizmasını takip eder: Tıbbi bir davranış normatif gerekliliklerden saptığında, davranış düğümünden ilgili yasal maddeye yönelen bir "ihlal" kenarı oluşturulur; yasal madde bir işlemin teknik uyum temeli olarak hizmet ettiğinde bir "temel" kenarı oluşturulur; algoritma modülünün çıktısı belirli bir tıbbi davranışın yürütülmesini doğrudan tetiklerse bir "tetikleyici" kenarı bağlanır; sorumluluğun atfedilmesi ilişkisi ise kurumun sorumluluk belgelerine ve denetim sonuçlarına dayanarak, sorumlu taraf ile ihlal veya algoritma kusuru arasında bir "atıf" kenarı oluşturulmasıyla kurulur.

Tüm düğümler başlatıldıktan sonra, V düğüm kümesini, E tip etiketli yönlendirilmiş kenarlar kümesini ve H⁰ başlangıç özellik matrisini temsil eden heterojen bir graf (V, E, H⁰) oluşturulur. Graf yapısının semantik ayırt edici yeteneğini artırmak için düğüm özellikleri normalize edilir:

（3）

μ_k ve σ_k sırasıyla eğitim setindeki k-ıncı düğüm özelliğinin ortalaması ve standart sapmasıdır ve ∈ sıfıra bölünmeyi önlemek için kullanılan küçük bir sabittir. Normalizasyon, çok kaynaklı heterojen özelliklerin grafik konvolüsyon işlemlerine tek tip bir ölçekte katılımını sağlayarak, sayısal baskınlık etkilerinin semantik öğrenmeyi engellemesini önler. Ortaya çıkan yapılandırılmış grafik modeli; tıp yapay zeka sistemindeki hukuk, davranış, teknoloji ve sorumluluk şeklindeki dört boyutlu unsurların ilişkisel topolojisini tam olarak taşıyarak, sonraki yanlılık yayılım analizi için hesaplanabilir bir grafik temeli sağlar.

Çapraz modlu yasal semantikler için grafik konvolüsyon hizalama iyileştirmesi

İlişkisel Grafik Konvolüsyonel Ağ (R-GCN) çerçevesini genişleten, ilişki duyarlı bir grafik konvolüsyonel ağ^38,39, başlangıçtaki heterojen grafiğin birden fazla katmanı boyunca özellikleri yaymak için kullanılır. R-GCN genel ilişkisel veriler için ilişki başına dönüşüm matrisleri sunarken, bizim yaklaşımımız komşu katkılarını dinamik olarak ağırlıklandırmak için öğrenilebilir bir dikkat mekanizmasını dahil eder ve tıbbi yapay zeka uyumluluk analizine özel dört spesifik yasal-semantik ilişki türü (ihlal, temel, tetikleyici, atıf) tanımlar. Her katmanın işlemi, kenarların semantik türüne göre dönüşüm sürecini bağımsız olarak parametreize eder. Herhangi bir hedef düğüm için, komşuluk bilgileri bağlayıcı kenarların türlerine göre gruplandırılır vele toplanır. Farklı yasal semantik yollar boyunca iletilen özellikleri ayırt etmek için her ilişki türü özel bir lineer dönüşüm matrisi ile donatılmıştır^40,41. Yasal madde düğümü ile tıbbi davranış düğümü arasındaki kenar "temel" türündeyse, yasal madde düğümü bir tıbbi davranış düğümünden mesaj aldığında, komşunun özelliklerini uzamsal olarak eşlemek için ilgili ağırlık matrisini uygular. Aynı şekilde, bir tıbbi davranış düğümü kenar entegrasyon şeması modül düğümü "tetikleyici" üzerinden bir algoritma modülüne çıktı gönderdiğinde, bu ilişkiyle ilişkili tetikleyici parametre matrisi kullanılır ve özellik dönüşümü gerçekleştirilir. Bu durum, farklı yasal mantık türlerinin akışkanlığını taklit ederek, çapraz modlu gürültü olmadan bilgi akışı sırasında semantik bağımsızlığı korumak için farklı mantık katmanlarını gerçekleştirir/bilgilendirir. Agregasyon şu şekilde tanımlanır:

（4）

m_i^(l), l katmanındaki i düğümü tarafından toplanan kapsamlı bilgiyi, N_i^l, r ilişkisi altındaki komşu kümesini, W_r, doğrusal dönüşüm matrisini ve h_j^(l−1) ise bir önceki katmandaki komşu düğümün gömme temsilini (embedding representation) ifade eder.

Hedef düğüm gösterimi güncellemesi üzerinde farklı komşu düğümlerin etki yoğunluğunu dinamik olarak ayarlamak için mesaj toplama sırasında öğrenilebilir bir dikkat mekanizması tanıtılmıştır^42,43. Dikkat katsayısı, sabit ön ağırlıklara dayanmadan, düğüm öznitelik benzerliği ve yasal önem şeklindeki ikili faktörlere göre oluşturulur. Yasal madde düğümleri için, komşu tıbbi davranış özellikleri alındığında, dikkat puanı sonuncusuyla ilişkili ceza yoğunluğunun nicel değerine göre hesaplanır; algoritma modülü düğümü tıbbi davranış bilgilerini birleştirdiğinde, daha yüksek operasyonel risk seviyelerine sahip komşulara odaklanır. Dikkat ağırlığı aşağıdaki şekilde hesaplanır:

（5）

α_ij, j düğümünün i düğümüne olan dikkat katsayısıdır ve a öğrenilebilir dikkat vektörüdür. Bu model, uçtan uca eğitim sırasında yüksek riskli veya yüksek kısıtlamalı bağlı yolların otomatik olarak tanımlanmasını sağlayarak bunlara daha yüksek dikkat atar. Güncellenmiş nihai düğüm gömme işlemi, ağırlıklı mesajlar ve artık bağlantılar tarafından belirlenir.

（6）

σ aktivasyon fonksiyonudur ve rezidüel tasarım, derin yayılımda gradyan kaybolması problemini hafifletir ve çoklu semantik çatışmaların varlığında stabilite sağlar. L = 3 graf konvolüsyonel katmanının (her biri 256 gizli boyuta ve ReLU aktivasyonuna sahip) ardından, tüm düğümlerin gömmeleri çapraz modlu bağlamsal bilgileri sorunsuz bir şekilde bünyesine katar ve yasal semantik ayırt etme yeteneklerine sahip birleştirilmiş temsiller haline gelir.

Sağlık hizmetleri yapay zekası için iki alternatif yasal uyum analiz diyagramı Şekil 2'de gösterilmiştir; buradaki amaç, yasal ilişki türlerinin ve yanlılık yayılım yollarının görselleştirilmesini sağlayarak bu karar verme sürecindeki potansiyel yanlılık kaynaklarını belirtmektir. Şekil 2A, dört ilişki türünün renklerle kodlandığı ve her tür için kenarların farklı bir renkle ayırt edildiği çeşitli yasal semantik ilişkilerin etkisini göstermektedir. Kenar kalınlığı, söz konusu ilişkinin dikkat ağırlığına, yani bu ilişkinin yapay zeka kararına ne kadar katkıda bulunduğuna karşılık gelir. Kalın bir kenar, kararda temel olarak baskın bir yasal ilişkiyi gösterir ve bu durumda davanın sonucunu yeterince motive etmiştir. Düğüm boyutu, ihlallere olan katkısıyla ölçülür: daha büyük düğümler, davranış ile belirli yasal maddeler arasında daha güçlü bir ilişkiyi ve dolayısıyla daha yüksek potansiyel riski ifade eder. Yukarıdaki görselleştirme, yapay zeka karar verme sürecindeki en güçlü ve en riskli yasal yolları belirlememizi sağlayan net bir yasal semantik katman sunar. Şekil 2B ayrıca, karar verme sürecinde kalınlaştırılmış ve kesikli çizgilerle (örneğin B1-B3) desteklenmiş yüksek katkılı kenarlara vurgu yaparak, (yanlılık yayılımına) yüksek katkı sağlayan yolları göstermektedir. Bu kenarların genişliğinin iki katına çıkması, sistemik yanlılığın yayılmasındaki önemlerini temsil eder. Yasal kuralların ve teknik davranışların hangi kombinasyonlarının yanlılık için bu amplifikasyon etkisine yol açtığı Şekil 2'de gösterilmiştir. Bu analiz, yalnızca yanlılık yayılım yolunu ortaya çıkarmakla kalmaz, aynı zamanda yanlılığın kaynağının belirlenmesini kolaylaştırarak, buna dayalı olarak uyum denetiminin ve yapay zeka aracının sorumluluğunun tespit edilmesine olanak tanır.

Şekil 2: Sağlık hizmetleri yapay zekasında yasal uyumluluk ve yanlılık yayılımı analizi (Örnek Çizim). (A) Renk kodlu yasal semantik ilişkiler: ihlal (kırmızı), dayanak (mavi), tetikleyici (yeşil), atıf (turuncu). Kenar kalınlığı, her bir ilişkinin yapay zeka kararı üzerindeki etkisini belirten dikkat ağırlığıyla orantılıdır. Düğüm boyutu, riskli varlıkları vurgulayan ihlal katkısıyla orantılıdır. (B) Yanlılık yayılım alt grafiği: yüksek katkılı kenarlar kalın ve kesikli çizgilerle gösterilmiştir (örneğin, B1‑B3); çift genişlikteki kenarlar sistemik yanlılığın güçlendiğini belirtir. Bu görselleştirme, baskın yasal yolların, yanlılık kaynaklarının ve uyumluluk denetiminin tanımlanmasını destekler. Şematik bir çizim olduğu için herhangi bir ölçüm ölçeği veya hata çubuğu uygulanmamıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Yanlılık yayılım yolu için alt graf geri izleme mekanizması

Bu çalışmada "yanlılık", bir yapay zeka sisteminin çıktısının klinik ve yasal olarak beklenen karardan sistematik sapması olarak tanımlanmış; modelin tahmin ettiği risk puanı ile temel gerçek uyumluluk etiketi arasındaki farkla ölçülmüştür. Yanlılık sinyali, algoritmanın nihai çıktısı ile ikili bir uyumluluk göstergesi (uyumlu için 1, uyumsuz için 0) arasındaki çapraz entropi kaybı olarak hesaplanmış ve bir gruptaki tüm karar örnekleri üzerinden toplanmıştır.

Graf sinir ağı eğitildikten sonra, diferansiyellenebilirliği, çıktı katmanındaki yanlılık sinyali üzerinde geri yayılım analizi gerçekleştirmek için kullanılır. Anomalileri tespit eden algoritma karar düğümünden başlanarak, her bir bağlantılı kenarın yanlılık oluşumuna olan katkısını nicelendirmek için kayıp fonksiyonunun her bir kenara göre gradyan büyüklüğü hesaplanır. Bu işlem, graf yapısındaki yönlendirilmiş kenarlar boyunca katman katman geriye giderek, her bir kenar parametre dönüşümünün nihai çıktı değişimi üzerindeki etki gücünü elde etmek için bir otomatik türev çerçevesi aracılığıyla uygulanır. Gradyanın mutlak değeri ne kadar yüksekse, o kenarın taşıdığı hukuk-teknik ilişkisi yanlılık yayılımında o kadar baskındır. Bir kenarın katkısı şu şekilde tanımlanır:

（7）

L_bias, yanlı davranış için tanımlanmış türetilebilir kayıp ve w_i, kenar tipine karşılık gelen giriş ağırlık vektörüdür. Bu gradyan değeri, belirli bir anlamsal ilişkinin mevcut ilişkilendirme yanlılığındaki katılım derecesini yansıtır. Tüm kenarlar bu şekilde puanlandıktan sonra, katkısı g_ij > τ değerini aşan yüksek katkılı kenarlar kümesini E_high filtrelemek için dinamik bir eşik τ belirlenir ve böylece başlangıç yanlılık yayılım alt grafiği G_bias = (V_bias, E_high) oluşturulur. Spesifik olarak τ, her eğitim epoku boyunca tüm kenarlardaki mutlak gradyan değerlerinin 85. yüzdelik dilimi olarak belirlenerek, alt grafik oluşturma işlemi için yalnızca en etkili ilk %15'lik kenarların tutulması sağlanır. Bu alt grafik, sistematik yanlılığı yönlendirmesi en muhtemel olan temel bağlantı yollarına odaklanarak arama alanını daraltır ve kaynak izleme verimliliğini artır.

Oluşturulan yanlılık-yayılım alt grafiği içerisinde, yüksek derecede uyumlu düğüm küme yapılarını belirlemek için spektral kümeleme tabanlı bir topluluk tespit algoritması yürütülür. Bu süreç, alt grafiğin normalize edilmiş Laplace matrisi çarpanlarına ayırmasına dayanarak düğüm gömmelerini düşük boyutlu bir spektral uzaya eşler ve işlevsel olarak yakın ilişkili olduklarında çapraz tipteki düğümlerin (yasal maddeler ve algoritma modülleri gibi) aynı kümede gruplandırılmasını sağlamak için bu uzayda yoğunluk duyarlı bir kümeleme stratejisi uygular. Tespit edilen her bir topluluk, potansiyel bir işlevsel döngüyü veya sorumluluk toplama birimini temsil eder. Topluluk bölümlendirme sonuçları, aşağıdaki optimizasyon hedefleri tarafından yönlendirilir:

（8）

L=D−A alt grafın Laplacian matrisidir, A bitişiklik matrisidir, D derece matrisidir, Lütfen çevirmek istediğiniz metni sağlayın._k ...’nın gösterge vektörüdür k-topluluğu ve K önceden belirlenmiş topluluk sayısıdır. Bu kriter, topluluklar arasındaki minimum kesim farkını maksimize ederek iç bağlantıların sıkı olmasını sağlar.

Şimdi, her topluluk üzerinde katmanlar arası kompozit tabanlı analiz gerçekleştirilir. Eğer bir topluluk, yasal madde düğümleri ve algoritma modül düğümleri içeriyorsa, potansiyel bir yanlılık kaynağı olarak etiketlenir. Nedenselliğini test etmek için müdahale testi uygulanır: bu bölgedeki tüm kenarlar geçici olarak graftan kaldırılır, aynı karar verme süreci yeniden yürütülür ve yanlılık ölçümlerindeki farklılıklar gözlemlenir. Nedensel geçerlilik ölçütü şu şekilde tanımlanır:

(9)

B_orig ve B_mask, sırasıyla orijinal modelin yanlılık gücünü ve maskeleme sonrası yanlılığı temsil eder. Eğer nedensel geçerlilik ölçümü önceden belirlenmiş eşiğin önemli ölçüde üzerindeyse, bu durum düğüm kümesinin açıklanabilir bir yanlılık kaynağı olarak tanımlandığı anlamına gelir ve bu durum daha sonraki uyumluluk düzeltme ve hata atama işlemlerine rehberlik edecektir.

Yasal kısıtlamaların dinamik uyumluluk doğrulaması

Tıbbi bir yapay zeka sisteminin çalışması sırasında ortaya çıkan gerçek zamanlı karar örnekleri, geçici düğümler olarak tanıtılır ve öğrenilmiş bir bilgi grafiği alanına yerleştirilir. Her düğüm; girdi bağlamını, çıktı davranışını ve algoritmanın durumunu okuyarak başlangıçta bir özellik vektörü üretir. Ardından bu vektör, tek katmanlı ileri yayılım gerçekleştirmek üzere dondurulmuş parametrelere sahip bir graf neural network'e beslenir ve orijinal grafik yapısını değiştirmeden bilgi grafiği ile uyumlu bir gömme (embedding) elde edilir. Bu sayede, geçici düğümler ile yasal madde düğümlerinin ortak bir anlamsal alanda karşılaştırılmasına olanak tanınır.

Ardından, geçici düğüm ile her bir yasal madde düğümü arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplayın:

（10）

h_sıcaklık geçici düğümün gömülmesidir ve h_j^huk ...nın gömülmesidir j-inci yasal madde düğümü. Benzerlik değeri, mevcut karar ile her bir yasal kısıtlama arasındaki anlamsal eşleşme derecesini esasen yansıtır. Dinamik bir uygunluk eşiği θ farklı uygulama senaryoları altında karar sınırını uyarlamak amacıyla, geçmiş uyumluluk örneklerinin benzerlik dağılımına göre belirlenir. Spesifik olarak, θ = µ - 2σ, burada µ and σ ortalaması ve standart sapması, 50 bilinen uyumlu karar örneğinden oluşan bir doğrulama setinden hesaplanan kosinüs benzerliği dağılımıdır.

Bir kosinüs benzerlik skoru dinamik uyum eşiğinin altına düşerse, ilgili hukuk kuralının ihlal edildiği kabul edilir ve bu durum uyum uyarı mekanizmasını tetikler. Bildirim ayrıca, düzenleyicilerin hızlıca harekete geçebilmesi için yeterli olacak şekilde, en düşük eşleşen yasal madde numarasını, benzerlik değerini ve sapma analizinin yönünü de içerir. Bu yaklaşım, şeffaf olmayan karar verme sürecinden yasal semantik alanına yorumlanabilir bir eşleme sağlar ve anlık uyum kontrolünü kolaylaştırır.

Sürekli çalışma sırasında, yanlılık yayılım alt grafındaki temel hukuk-teknoloji bağlantı kenarlarının ağırlık değişim eğilimi takip edilir. Algoritma modülü düğümleri ile hukuk maddesi düğümlerini birbirine bağlayan kenarlar, teknik davranışın belirli düzenlemelere verdiği yanıt gücünü doğrudan temsil ettikleri için ön plana çıkarılır. Her bir hedef kenar için dönüşüm matrisi parametreleri çıkarım sırasında kaydedilir ve bu parametrelerin normu, ikisi arasındaki korelasyon gücünün evrimine dair dinamik bir gösterge olarak çıkarılır. Kenar gücü dizisi şu şekilde tanımlanır:

（11）

w_t, t zaman damgasındaki e_ij kenarı arasındaki ilişkiye karşılık gelen ağırlık matrisinin Frobenius normunu temsil eder ve W_kl^(t), o an modelde fiilen kullanılan parametre matrisidir. Bu gösterge, modelin öğrenme derinliğini veya yasal kısıtlamaya olan bağımlılığını yansıtır.

Dizi üzerinde kayan pencere monotonluk testi uygulanır ve belirgin bir yukarı yönlü eğilimin gözlemlenip gözlemlenmediğini belirlemek için geliştirilmiş bir işaret testi kullanılır. N ardışık zaman adımı boyunca gerçekleşen artışlar pozitif baskınlık koşulunu sağlıyorsa, kenarın anormal bir güçlendirme fenomeni sergilediği kabul edilir. Geçmiş gradyan katkı verileriyle yapılan ek birleşimde, eğer kenar önceki kaynak izleme analizi turunda yüksek etkili bir yol olarak tanımlanmışsa, sistemik yanlılık birikimi erken uyarı süreci başlatılır.

Son olarak; hedef kenarın her iki ucundaki düğümler hakkında bilgi, ağırlık değişim eğrileri, ilgili kararların frekansına dair istatistikler ve potansiyel atıf önerilerini içeren bir kaynak izleme raporu oluşturulur. Bu mekanizma, statik uyumluluk değerlendirmesinden dinamik risk tahminine geçiş sağlayarak, potansiyel kurumsal sapmalara karşı proaktif müdahaleyi destekler.

Deneysel veriler ve tasarım

Önerilen çerçevenin etkinliğini doğrulamak için bu makalede, gerçek düzenlemeler ile simülasyon verilerini entegre eden çok kaynaklı heterojen bir veri seti oluşturulmuş ve titiz kontrol deneyleri tasarlanmıştır. Veri kaynakları arasında ulusal tıbbi yapay zeka düzenleyici yönetmelikler, klinik tedavi kılavuzları, açık kaynaklı algoritma denetim raporları ve simülasyon karar günlükleri yer almaktadır. Ön işlemenin ardından, Şekil 3'te gösterildiği gibi, 285 düğüm (85 yasal madde, 120 tıbbi davranış, 42 algoritma modülü ve 38 sorumlu kuruluş) ve 1247 yönlendirilmiş kenar içeren bir kıyaslama heterojen bilgi grafiği oluşturulmuştur.

Şekil 3: Heterojen varlık türlerinin dağılımı ve özellikleri. (A) Her bir varlık türü için düğüm sayısını gösteren sütun grafiği: yasal maddeler (85), tıbbi davranışlar (120), algoritma modülleri (42), sorumlu taraflar (38). (B) Yasal madde düğümleri için düşük (0‑0.3), orta (0.34‑0.6) ve yüksek (0.67‑1.0) kategorilerine ayrılmış ceza yoğunluğu histogramı; dikey eksen sayıyı temsil etmektedir. (C) Tıbbi davranış düğümleri arasındaki risk seviyesi dağılımının pasta grafiği: düşük (%19), orta (%43), yüksek (%38). Tüm değerler mutlak sayılar veya yüzdelerdir; bunlar veri setinin tanımlayıcı istatistikleri olduğu için hata çubukları sunulmamıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3, heterojen bilgi grafiğindeki varlık düğümlerinin dağılımını ve özelliklerini göstermektedir. Şekil 3A, dört tip varlık düğümünün sayısal dağılımını göstermekte olup, en fazla sayıda olanlar "tıbbi davranış" düğümleri (120), ardından "yasal maddeler" (85) gelirken; "algoritma modülleri" (42) ve "sorumlu varlıklar" (38) nispeten daha az sayıdadır. Bunun nedeni, grafiğin yapısal olarak davranışlar ve kurallar temelinde tasarlanmış olmasıdır. Şekil 3B, tekil bir yasal maddeyi temsil eden düğümler için ceza yoğunluğu dağılımını sunmakta olup, burada yoğunluk yasal sorumluluğun ağırlığını ölçmektedir. Veriler, yüksek ceza yoğunluğuna sahip hükümlerin nispeten az olduğunu ve çoğunluğunun orta-düşük yoğunluk aralığında yer aldığını göstermektedir; bu durum, gerçek dünyadaki hukuk sistemlerinde yalnızca birkaç ağır ihlal maddesinin bulunması gerçeğiyle tutarlıdır. Şekil 3C, tıbbi davranış düğümlerindeki risk seviyesi dağılımını göstermektedir; burada orta riskli davranışlar %43 ile en büyük oranı oluştururken, düşük riskli davranışlar %19 ile en düşük orana sahiptir; bu durum tıbbi senaryoların normal şekilde yürütüldüğünü ve yüksek riskli operasyonların grafikte daha sıkı ilişkilendirme kısıtlamalarına tabi tutulduğunu ortaya koymaktadır. Bu istatistikler toplu olarak, sonraki grafik konvolüsyonel hizalama için özellik desteği sağlamak amacıyla bilgi grafiği oluşturma sürecinde benimsenen varlık belirsizliğini giderme kodlama şemasını doğrulamaktadır.

Tüm veri seti; her bir bölünmede genel grafik yapısını korumak amacıyla düğüm tipi ve ilişki dağılımına göre tabakalandırılarak eğitim (%70), doğrulama (%10) ve test (%20) setlerine rastgele ayrılmıştır. Adil bir karşılaştırma sağlamak için tüm temel yöntemlerde tutarlı bir şekilde aynı bölünme kullanılmıştır. Bu temel bölünmeye ek olarak, yukarıda açıklanan üç bilgi grafiği yoğunluk gradyanı (seyrek, orta, yoğun) ve üç yargı alanı ötesi karmaşıklık ayarı (tek taraflı, ikili, çok taraflı), yöntemin farklı veri tamlık ve düzenleyici örtüşme koşulları altındaki sağlamlığını toplu olarak değerlendiren bağımsız pratik test yatakları olarak hizmet etmektedir. Yanlılık yerelleştirme değerlendirmesi için temel gerçeklik (ground-truth) etiketleri oluşturmak amacıyla iki aşamalı bir strateji benimsenmiştir: (1) Uzman anotasyonu—üç hukuk ve tıp uzmanı karar günlüklerini bağımsız olarak incelemiş ve kaydedilen her bir uyumluluk ihlali için kök neden düğümlerini ve yayılma yollarını belirlemiş, tutarsızlıklar çoğunluk oyuyla çözülmüştür; (2) Simüle edilmiş enjeksiyon—kontrollü testler için, bilgi grafiğindeki kenar ağırlıkları manipüle edilerek rastgele seçilen 20 karar yoluna yapay olarak yanlılık sinyalleri enjekte edilmiş ve böylece gerçek kaynak düğümlerinin ve etkilenen kenarların önceden bilinmesi sağlanmıştır.

Tüm temel yöntemler (TransE, ComplEx, Graph Neural Networks (GNN) Explainer, KG-BERT ve Node2Vec) için, adil bir karşılaştırma sağlamak amacıyla bizim yöntemimizle aynı eğitim konfigürasyonunu (Adam optimize edici, 1 × 10⁻³ öğrenme oranı, 64 grup boyutu, 10 epok) ve aynı veri bölümlerini kullandık. TransE ve ComplEx için gömme boyutu 256, marjin ise 1.0 olarak belirlenmiştir; KG-BERT için, 16 grup boyutu ve 128 maksimum dizi uzunluğu ile önceden eğitilmiş BERT-base modeli kullanılmıştır; GNNExplainer için, aynı 256 gizli boyuta sahip 3 katmanlı bir GCN kullanılmıştır; Node2Vec için ise yürüyüş uzunluğu 80, düğüm başına yürüyüş sayısı 10 ve gömme boyutu 256 olarak ayarlanmıştır.

Adil bir karşılaştırma sağlamak için, tüm temel yöntemleri aynı yanlılık yerelleştirme görevlerine, yani kök düğüm tanımlama ve yayılım yolu yeniden yapılandırmasına uyarladık. Doğası gereği açıklanabilir olmayan TransE, ComplEx ve Node2Vec için, yanlılık kaybının her bir düğüm gömmesine göre gradyanını hesapladık ve gradyan büyüklüğünü düğüm önem puanı olarak kullandık; kök düğümler bu puanlara eşik değer uygulama yoluyla seçildi ve yayılım yolları, en yüksek gradyan katkısına sahip kenarlar tutularak yeniden yapılandırıldı. GNNExplainer için, hem kök düğümleri hem de alt grafları elde etmek amacıyla doğrudan yerleşik kenar önem ve düğüm maskeleme mekanizmalarını kullandık. Üçlüler üzerinden çalışan KG‑BERT için, her bir graf kenarını metinsel bir üçlüye dönüştürdük ve düğüm önemini türetmek için modelin varlıklar üzerindeki dikkat ağırlıklarını kullandık, ardından yol yeniden yapılandırması için aynı eşikleme stratejisini izledik. Bu uyarlamalar sayesinde, her temel yöntem hem kök düğüm tahminleri hem de yayılım yolu tahminleri üreterek tüm yöntemler arasında tek tip bir değerlendirme yapılabilmesini sağlamıştır.

Değerlendirme dört temel yetenek etrafında odaklanmaktadır: anlamsal hizalamanın doğruluğu, yanlılığı yerelleştirme yeteneği, hesap verebilirliğin verimliliği ve alanlar arası genelleme. Ayrıca, gerçek dünya karmaşıklığını taklit eden üç önemli kontrol değişkeni sunmaktadır.

1) Bilgi grafiği yoğunluk gradyanı: Yöntemin farklı bilgi tamamlanma seviyelerindeki performansını değerlendirmek için, referans tam grafikten (yoğunluk D = 1.0) şu şekilde rastgele kenar çıkarma stratejisine dayalı iki alt küme oluşturulur:

Seyrek grafik (D ~ 0.3): Kenarların %30'u rastgele tutulur ve bu durum, birçok bilginin eksik olduğu erken bilgi yapılandırma aşamasını simüle eder.

Orta yoğunluklu grafik (D ~ 0.6): Kenarların %60'ı rastgele tutularak, kısmen bilinen bir bilgi yapısının tipik senaryosu simüle edilir.

Yoğun grafik (D = 1.0): Nispeten tam bilgiye sahip olunan en iyi durum senaryosuna karşılık gelen tüm 1247 kenarın kullanılması.

2) Tıbbi YZ karar verme sıklığı durumu: Dinamik uyumluluk izlemenin gerçek zamanlı performansını test etmek için üç yapay karar akış yükü belirlenmiştir:

Düşük frekans 10 Hz: Saniyede ortalama 10 karar olayı üretilerek, küçük ölçekli veya tek merkezli sistemlerin izlenmesi simüle edilir.

Orta frekans 50 Hz: Bölgesel veya orta ölçekli tıbbi kurumların yapay zeka sistem yükünü simüle eden saniyede 50 karar olayı.

Yüksek frekans 100 Hz: Saniyede 10 karar olayı, büyük bir hastanede veya bulut platformunda konuşlandırılan yapay zeka hizmetleri için yüksek eşzamanlılık baskısı senaryolarını simüle eder.

3) Yargı yetkisi arası karmaşıklık gradyanı: Hukuki kısıtlama modellemesinin aktarılabilirliğini test etmek için karmaşıklık tabanlı üç test seti oluşturulmuştur:

Tek yargı alanı: Yalnızca tıbbi yapay zekayı düzenleyen güncel Çin yasaları ve düzenlemelerinden oluşur.

İki taraflı yargı yetkisi: Kuralların yaklaşık %15'inin çeliştiği ve örtüştüğü, Çin ve Avrupa Birliği'nin düzenleyici rejimlerini kapsar.

Çok taraflı yargı yetkisi: İlk ikisinin üzerine inşa edilen bu yapı, ABD HIPAA'dan (Sağlık Sigortası Taşınabilirliği ve Sorumluluk Yasası) gelen gizlilik ve güvenlik kurallarını daha da entegre ederek, üç yasal rejimin hukuk sistemlerinin içe geçtiği ve kural çakışma oranını yaklaşık %25'e çıkaran bir test ortamı oluşturur.

Kantitatif değerlendirme için aşağıdaki temel göstergeler kullanılmıştır:

1) Semantik hizalama doğruluğu: Grafın, yasal ve teknik varlıklar arasındaki ilişkileri modelleme yeteneğini ölçer.

Varlık hizalama doğruluğu:

（12）

P_pred, model tarafından tahmin edilen hizalanmış varlık çiftleri kümesi ve P_gold ise uzmanlar tarafından açıklanmış altın standart hizalamalar kümesidir.

İlişki koruma bütünlüğü:

（13）

R_graph grafikteki yeniden yapılandırılmış ilişkiler kümesi, R_text ise orijinal hukuki metinden çıkarılan açık ilişkiler kümesidir.

2) Yanlılık Yerelleştirme Yeteneği: Yanlılığın kök nedenlerini ve yayılma yollarını izleme etkinliğinin değerlendirilmesi.

Kök Düğüm Geri Çağırma Oranı:

（14）

N_pred, model tarafından tanımlanan yanlılık kaynak düğümleri kümesidir ve N_true, uzmanlar tarafından etiketlenen gerçek kaynak düğümleri kümesidir.

Yayılım yolu doğruluğu:

（15）

E_pred, model tarafından çıkarılan yanlılık yayılım alt grafındaki kenar kümesidir ve E_true ise gerçek yanlılık yayılım kenar kümesidir.

3) Sorumluluk İzleme Verimliliği: Sistemin gerçek zamanlı izleme senaryolarındaki performansını test edin.

Ortalama İzleme Gecikmesi:

（16）

M toplam istek sayısını temsil eder; t_i^trigger ve t_i^report ise sırasıyla i-inci yanlılık tetikleyicisinin ve kaynak raporun oluşturulma zaman damgalarıdır.

Sistem kapasitesi:

（17）

N_processed, ΔT zaman penceresi içinde başarıyla işlenen eş zamanlı izleme isteklerinin sayısını temsil eder.

4) Alanlar arası genelleme yeteneği: Yöntemin farklı hukuk sistemlerine uyarlanabilirliğinin doğrulanması.

Yargı yetkisi kapsamı:

（18）

C_encoded, grafa başarıyla kodlanan farklı yetki şartlarının sayısını; C_input ise toplam girdi şartlarının sayısını temsil eder.

Kısıt çatışması tespit oranı:

（19）

D_pred, model tarafından tespit edilen yasal mantık çelişkileri kümesidir ve D_gold, uzmanlar tarafından etiketlenmiş tüm çelişki çiftleri kümesidir.

Tüm deneyler, çok çekirdekli bir işlemci ve grafik işlem birimi ile donatılmış bir iş istasyonu kullanılarak gerçekleştirilmiştir; donanım özelliklerinin tamamı Materyal Tablosu'nda sunulmuştur.

Bu yaklaşımın temel hiperparametreleri ve değerleri; gömme boyutu, konvolüsyonel katman sayısı, öğrenme oranı ve yığın boyutu gibi kritik eşiklerin yanı sıra model yapısını ve eğitim konfigürasyonunu kapsayacak şekilde Tablo 1'de listelenmiştir. Tüm parametreler, ızgara araması yoluyla doğrulama setine göre ayarlanmış, eğitilen model kararlı bir şekilde yakınsamış ve performans en üst düzeye çıkarılmıştır. Bazı eşikler, tıbbi yapay zeka uyumluluk denetiminin yüksek güvenilirlik gereksinimlerini karşılamak amacıyla alan kriterleri ile birlikte belirlenmiştir.

Parametre	Değer	Açıklama
Gömme Boyutu	128	Düğüm gömme işlemleri için öznitelik boyut büyüklüğü
Konvolüsyon Katman Sayısı	3	İlişki farkındalıklı graf evrişim ağının derinliği
Öğrenme Oranı	0.001	Adam optimize edici için başlangıç öğrenme oranı
Yığın Boyutu	32	Yığın başına işlenen alt grafik sayısı
Yarıda Bırakma Oranı	0.1	Eğitim sırasında düğüm özniteliklerine uygulanan dropout olasılığı
Dikkat Başı Sayısı	8	Çok kafalı dikkat mekanizmasındaki kafa sayısı
L2 Regülarizasyon Katsayısı	5 × 10⁻⁴	Parametre düzenlemesi için ağırlık azalma katsayısı
Benzerlik Eşiği	0.75	Uyumluluk doğrulaması için minimum gömme benzerliği
Gradyan Katkı Eşiği	0.01	Yanlılık altgrafı oluşturmada yüksek etkili kenarların seçimi için eşik değer
İzleme Penceresi Boyutu	10	Kenar ağırlığı dinamiklerini izlemek için kullanılan zaman adımları

Tablo 1: Ana parametre ayarları. Deneylerde kullanılan temel hiperparametrelerin listesi: gömme boyutu (256), GCN katman sayısı (3), gizli boyut (256), öğrenme oranı (1 × 10⁻³), grup boyutu (64), dikkat vektörü boyutu, kenar katkı eşiği (gradyan büyüklüklerinin 85. yüzdeliği), dinamik uyumluluk eşiği (µ‑2σ, burada µ ve σ 50 uyumlu örneklik doğrulama setinden alınmıştır), topluluk sayısı K (spektral kümeleme ile belirlenmiştir) ve optimize edici (Adam). Bu değerler, doğrulama seti üzerinde ızgara araması (grid search) yoluyla seçilmiştir.

Sonuçlar

Tıbbi yapay zeka hukuk bilgi grafiğinde yanlılık kaynağı izleme performansının doğrulanması

İlişki farkındalıklı graf konvolüsyonunun performansı

İlişki duyarlı bir graf konvolüsyonel ağ eğitilerek, farklı konvolüsyonel katmanlar boyunca yasal maddeler ile tıbbi davranış düğümleri arasındaki gömme benzerlikleri hesaplanmış ve her katmanın hizalama etkisi kaydedilmiştir. İkinci olarak, eğitim sonrası dört yasal semantik ilişkiye atanan dikkat ağırlıkları, özellik toplamadaki her bir ilişki türünün önemini nicelleştirmek amacıyla istatistiksel olarak analiz edilmiştir. Son olarak, komşu düğüm etkisinin mesafe ile azalma örüntüsü analiz edilmiştir. Farklı sıçrama mesafelerine sahip düğümlerin merkezi düğümün özellik güncellemesine olan katkıları hesaplanarak, etki yayılım gücü nicelleştirilmiş ve mesaj iletim mekanizmasının etkili aralığı değerlendirilmiştir. Tüm değerlendirme süreci, sonuçların nesnelliğini ve tekrarlanabilirliğini sağlamak için modelin iç parametrelerinin ve aktivasyon durumlarının nicel analizine dayandırılmıştır.

Şekil 4, çapraz modal hukuksal semantik hizalamada ilişki farkındalıklı grafik evrişimli ağların performansını göstermektedir. Şekil 4A, düğüm gömme benzerliğinin eğilimini betimlemektedir ve bu benzerlik, evrişimli katman sayısı arttıkça 1. katmandaki 0.12 değerinden 4. katmandaki 0.68 değerine kademeli olarak artmaktadır. Bu ilerleyici eğilim, çok katmanlı mesaj iletimi boyunca hukuksal madde alanı ile tıbbi davranış alanı arasındaki kademeli ortak varlıktan kaynaklanmaktadır. Derin evrişimli katmanlar, çapraz modal semantik ilişkilerin karmaşık modellerini öğrenebilir. Dört tip hukuksal semantik ilişki için dikkat ağırlığı dağılımını gösteren Şekil 4B'de, "ihlal" ilişkisi 0.35 ile en yüksek ağırlığı almaktadır. Bu durum, modelin sağlam risk kontrolünü desteklemek için ihlallerle olan ilişkilere odaklanması nedeniyle hukuksal uyum analizinin temel ilkeleriyle uyumludur. Şekil 4C, komşu düğümlerin çok sıçramalı etki birikim modelini göstermektedir. Ölçülen etki gücü, 1 sıçramadaki 0.15 değerinden 8 sıçramadaki 0.92 değerine monotonik olarak artmakta olup, bu durum merkezi düğüm gömmesinin uzak düğümlerden gelen daha geniş yapısal bilgileri kademeli olarak bünyesine kattığını göstermektedir. Bu beklenmedik artış, aslında merkezi düğümlerin uzak düğümlere olan dolaylı bağımlılığını yakalamaktadır. Düğümler daha büyük bir sıçrama mesafesinden görüntülendiğinde, daha fazla gürültü ve gereksiz bilgiyle birlikte daha küresel yapısal bilgiler elde edebilirler. Bu nedenle, pratik uygulamalarda, alıcı alan boyutu ile bilgi kalitesi arasında bir denge kurulması gerekir. Tüm veri dönüşümü, ilişki farkındalıklı mekanizmanın heterojen hukuksal metinler ile teknolojik davranışlar arasındaki bağlantıyı çözmede etkili olduğunu ve hukuksal semantiğin farklılaştırılmış argüman tasarımı yoluyla doğru bir şekilde modellenebileceğini kanıtlamıştır.

Şekil 4: İlişki duyarlı grafik evrişimli ağın modlar arası semantik hizalama performansı.(A) GCN katman sayısının (1 ila 4) bir fonksiyonu olarak düğüm gömme benzerliği (kosinüs benzerliği), yasal ve tıbbi davranış alanları arasındaki artan hizalamayı göstermektedir. (B) Dört ilişki türü (ihlal, temel, tetikleyici, atıf) genelindeki dikkat ağırlığı dağılımı; ihlal en yüksek ağırlığı (0,35) almıştır. (C) Çok sıçramalı yapısal bilginin nasıl biriktiğini nicelleştiren, sıçrama mesafesine (1 ila 8) karşı komşu düğümlerin etki gücü. Tüm değerler 30 bağımsız çalıştırma üzerinden ortalaması alınmıştır; hata çubukları (netlik için gösterilmemiştir) tüm durumlarda 0,05'in altında standart sapmalara sahipti ve eğilimler monotoniktir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

İlişki farkındalıklı grafik evrişimli ağdaki farklı yasal anlamsal ilişki türlerinin performans özelliklerini ve parametre optimizasyon sürecini anlamak amacıyla, parametre optimizasyonu ile her bir ilişki türü için ağırlık matrisinin ortalama büyüklüğü hesaplanmış ve parametre öğreniminin geri yayılım ile yakınsadığı doğrulanmıştır. Öznitelik toplama kalitesi için, çapraz tür düğüm gömmelerinin tutarlılığını değerlendirmek amacıyla kosinüs benzerliği kullanılmıştır. Yakınsama hızı, her bir eğitim turundaki kayıp fonksiyonundaki azalma ile hesaplanarak her bir ilişki türünün eğitim sırasında stabil kalması sağlanmıştır. Dikkat stabilitesi, farklı eğitim aşamalarındaki dikkat ağırlıklarının standart sapması hesaplanarak değerlendirilmiştir. Karşılaştırmada adaleti sağlamak için hesaplama verimliliği metrikleri, kayan nokta işlem sayısına göre standartlaştırılmıştır. İstatistiksel anlamlılığı sağlamak amacıyla tüm metrikler, aynı test seti üzerinde farklı rastgele tohumlarla 30 kez çalıştırılmıştır. Yöntemimiz ile her bir temel yöntem arasındaki ikili karşılaştırmalar için 29 serbestlik derecesine sahip eşli t‑testleri uygulanmıştır.

Şekil 5, ilişki farkındalıklı graf konvolüsyonel ağındaki çeşitli hukuki semantik ilişkilerin parametre optimizasyonu etkilerini ve performans özelliklerini göstermektedir. Şekil 5A, dört ilişki türü için ayrılmış ağırlık matrislerinin büyüklük dağılımını göstermekte olup, dikey eksen ilişki türünü, yatay eksen ise öğrenilen parametre matrislerinin büyüklük değerlerini temsil etmektedir. "ihlal" ilişkisi 0,78 ile en yüksek büyüklük değerine ulaşmıştır; bu durum, bu semantik türün modele hakim olduğunu ve hukuki uyum analizinin ihlal tespitine verdiği önemi yansıttığını göstermektedir. Şekil 5B, farklı ilişki türleri altındaki özellik toplama kalite puanlarını karşılaştırmakta olup, dikey eksen ilişki türünü, yatay eksen ise toplama etkisi puanını temsil etmektedir. Bu grafik, "ihlal" ilişkisinin özellik füzyon kalitesinde de en iyi performansı (0,89) sergilediğini göstermektedir. Şekil 5C, çeşitli ilişkilerin yakınsama hızı performansını betimlemekte olup, dikey eksen ilişki türünü, yatay eksen ise eğitim turu başına kayıp azalma oranını temsil etmektedir. Değerler sırasıyla ihlal, temel, tetikleyici ve atıf için 0,023, 0,031, 0,028 ve 0,035'tir. Sonuç olarak, "atıf" ilişkisi daha yavaş yakınsamakta ancak istikrarını korumaktadır. Şekil 5D eğitimin üç aşamasındaki dikkat ağırlıklarının varyansını göstermektedir. y-ekseni eğitim aşamasını (erken, orta ve geç), x-ekseni ise soldan sağa dikkat ağırlıklarının varyansını temsil etmektedir. Karşılık gelen rakamlar 0,18 (erken), 0,12 (orta) ve 0,08'dir (geç); bu durum, modelin eğitim sırasında belirgin ilişkilere olan odağını kademeli olarak stabilize ettiğini göstermektedir. Şekil 5E, farklı ilişkiler için hesaplama verimliliğindeki dengeyi göstermektedir. y ekseni ilişki türüne, x ekseni ise belirli görevi tamamlamak için kullanılan hesaplama kaynakları olarak tanımlanan normalize edilmiş yürütme süresine karşılık gelmektedir. Değerler 0,42 (ihlal), 0,39 (temel), 0,43 (tetikleyici) ve 0,38'dir (atıf). Sınıflar arasındaki dağılım dengelidir, bu da ilişki farkındalıklı mekanizmanın performansı düşürmeden iyi bir kaynak tahsisi gerçekleştirdiğini göstermektedir.

Şekil 5: Konvolüsyon parametrelerinin optimizasyonu ve ilişki farkındalıklı grafiğin performans analizi. (A) Her bir ilişki türü için ayrılmış ağırlık matrislerinin büyüklüğü (Frobenius normu). (B) İlişki türü başına özellik toplama kalite puanı (kosinüs benzerliği tutarlılığı). (C) İlişki türü başına yakınsama hızı (eğitim dönemi başına kayıp azalması). (D) Eğitiminin erken, orta ve geç aşamalarında dikkat ağırlıklarının varyansı; stabilizasyonu göstermektedir. (E) İlişki türü başına normalize edilmiş yürütme süresi (bağıl hesaplama maliyeti). Tüm metrikler 30 çalıştırmanın ortalamasıdır; hata çubukları standart sapmayı temsil eder (görünür olduğu yerlerde gösterilmiştir). İhlal ilişkisi en yüksek büyüklüğü ve toplama kalitesini sergilerken, atıf daha yavaş yakınsar ancak stabil kalır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Semantik hizalama doğruluğu

Varlık hizalama doğruluğu ve ilişki koruma bütünlüğü temel göstergeler olarak kullanılmıştır. Bilgi grafiği yoğunluk gradyanı (seyrek/orta/yoğun) koşulları altında, önerilen yöntem TransE, ComplEx, GNNExplainer, KG-BERT ve Node2Vec ile karşılaştırılmıştır. Tüm yöntemler 30 kez çalıştırılmış ve rastgeleliğin etkisini ortadan kaldırmak için ortalama ve standart sapma değerleri alınmıştır.

Şekil 6, önerilen yöntemin performansını, farklı bilgi grafiği yoğunlukları altında iki temel metrik olan varlık hizalama doğruluğu ve ilişki koruma bütünlüğü açısından birkaç karşılaştırma yöntemiyle kıyaslamaktadır. Şekil 6A ve 6B'de yatay eksen farklı yöntemleri, dikey eksen ise sırasıyla varlık hizalama doğruluğunu ve ilişki koruma bütünlüğünü temsil etmektedir.

Şekil 6: Farklı grafik yoğunlukları altında semantik hizalama performansı. (A) Önerilen yöntemin TransE, ComplEx, GNNExplainer, KG‑BERT ve Node2Vec ile karşılaştırıldığı varlık hizalama doğruluğu (Denklem 12) ve (B) ilişki koruma bütünlüğü (Denklem 13). Çubuk yükseklikleri 30 çalıştırma üzerinden ortalama değerleri göstermektedir; hata çubukları standart sapmayı temsil etmektedir. Önerilen yöntem, tüm yoğunluklar genelinde en az 0.92 doğruluk ve 0.8 bütünlük sağlayarak tüm temel modellerden daha iyi performans göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Varlık hizalama doğruluğu açısından bakıldığında, önerilen yöntem farklı yoğunluk koşulları altında mükemmel performans sergilemiş olup, özellikle yoğun grafiklerde en yüksek seviyeye ulaşarak 0,92'den düşük olmayan bir ortalama varlık hizalama doğruluğu sağlamıştır. Bu durum, oluşturulan ilişki duyarlı grafik evrişimli ağın, heterojen düğümler arasındaki anlamsal ilişkileri etkili bir şekilde yakalayabildiğini, kenar tipine özgü ağırlıklar ve dikkat mekanizmaları aracılığıyla modlar arası özelliklerin etkili bir şekilde hizalanmasını sağladığını göstermektedir. Buna karşılık, geleneksel yöntemler, özellikle TransE ve Node2Vec, yasal anlamsal ilişkilerin açıkça modellenmemesi nedeniyle daha kötü performans göstermiştir. Önerilen yaklaşımın üstünlüğü, ortalama ilişki koruma bütünlüğünün 0,8'den düşük olmasıyla da doğrulanmış olup, bu durum yaklaşımın orijinal yasal metindeki açık ilişkileri farklı grafik yoğunluklarında başarılı bir şekilde yeniden yapılandırabildiğini göstermektedir. Bu güçlü performans, yasal maddeler, tıbbi davranışlar, algoritmik modüller ve sorumlu aktörler arasındaki karmaşık ilişkileri kapsamlı bir şekilde yakalayan heterojen grafik yapılı kodlama ve çok katmanlı mesaj iletim şemasına dayanmaktadır. GNNExplainer ve KG-BERT bazı ilişkisel modelleme yetenekleri sergilese de, her ikisi de hukuktaki normatif semantiğe uygulandığında kısıtlanmış olup performansları önerilen yöntemin gerisinde kalmıştır.

Yanlılık lokalizasyon yeteneklerinin karşılaştırılması

Yanlılık yerelleştirmesinin değerlendirmesi, kaynağın izleme tamamlığına ve yol doğruluğuna odaklanan, kök neden düğümlerinin gerçek geri çağırma (recall) oranı ve yayılım yollarının kesinliği (precision) temelindeki iki kaliteli iş birlikli doğrulama çerçevesi aracılığıyla gerçekleştirilir. Adil bir test için tüm karşılaştırma yöntemleri, aynı yanlılık simülasyon enjeksiyon protokolü ve değerlendirme arayüz tanımı kullanılarak aynı grafik yapısı girdisi üzerinde yürütülür. Rastgele dalgalanmaları azaltmak için her deney, farklı rastgele tohumlarla 30 kez tekrarlanır. Sonuçlar ortalama ±± standart sapma olarak sunulur ve p-değerlerini (bu makaledeki yönteme karşı) belirlemek için eşleştirilmiş t-testleri kullanılır; bu da değerlendirme sonucunun istatistiksel sağlamlığını ve karşılaştırılabilirliğini garanti eder. p-değerleri, 29 serbestlik derecesine sahip eşleştirilmiş t-testlerinden (30 bağımsız çalıştırmaya dayanarak) türetilmiştir. Yöntemimiz ile her bir temel çizgi (baseline) arasındaki karşılaştırma için t-istatistikleri, raporlanan p-değerlerine karşılık gelecek şekilde 7,82 ile 12,45 arasında değişmektedir.

Tablo 2, farklı yöntemlerin yanlılık yerelleştirme kapasitesinin nicel değerlendirme sonuçlarını, performansın iki temel göstergesi olan kök düğüm geri çağırma (root node recall) ve yayılım yolu kesinliği (precision of the propagation path) üzerinden göstermektedir. Kök düğüm geri çağırma açısından, önerilen yöntem tüm temel yöntemlerden belirgin şekilde daha iyidir ve ikinci en iyi yöntem olan GNNExplainer'ın (0.82 ±± 0.03) çok üzerinde, diğer yöntemlerden ise daha da belirgin şekilde daha iyi olan 0.95 ±± 0.02'lik üst düzey bir geri çağırma değerine ulaşmıştır. Bu avantaj, grafikteki yanlılık sinyallerinin yayılım yolunu hassas bir şekilde izleyebilen ve yüksek katkı sağlayan kaynak düğümleri etkili bir şekilde tanıyabilen, bu makalede önerilen gradyan duyarlı nicelendirme mekanizmasına bağlanmaktadır. Buna karşılık, kenar türlerindeki anlamsal farklılıkları yakalayacak bir mekanizmaya sahip olmayan ve bu nedenle yanlılık yayılım yolları ile normal ilişkileri net bir şekilde ayıramayan klasik TransE ve Node2Vec yaklaşımları, sırasıyla yalnızca 0.75 ±± 0.04 ve 0.72 ±± 0.05 geri çağırma puanları elde etmiştir. KG-BERT, önceden eğitilmiş bir dil modelini beraberinde getirse de, grafik yapısı içindeki bilgi akışında kısıtlı kalmış ve 0.70 ±± 0.04 geri çağırma puanı almıştır.

Yöntem	Kök Düğüm Geri Çağırma (Root Node Recall)	p-değeri (Kök Düğüm Geri Çağırma)	Yayılım Yolu Kesinliği (Propagation Path Precision)	p-değeri (Yayılım Yolu Kesinliği)
Önerilen	0.95 ± 0.02	-	0.93 ± 0.03	-
TransE	0.75 ± 0.04	1.23 × 10⁻8	0.78 ± 0.05	2.45 × 10⁻7
ComplEx	0.78 ± 0.03	8.91 × 10⁻9	0.81 ± 0.04	1.67 × 10⁻8
GNNExplainer	0.82 ± 0.03	3.45 × 10⁻7	0.86 ± 0.04	9.21 × 10⁻9
KG-BERT	0.70 ± 0.04	5.67 × 10⁻8	0.73 ± 0.05	4.32 × 10⁻8
Node2Vec	0.72 ± 0.05	7.89 × 10⁻9	0.75 ± 0.06	1.54 × 10⁻7

Tablo 2: Kök düğüm geri çağırma oranı ve yayılım yolu kesinlik oranı. Tüm yöntemler genelinde yanlılık yerelleştirme için performans karşılaştırması. Değerler, 30 bağımsız çalışma üzerinden ortalama ±± standart sapma olarak raporlanmıştır. Kök düğüm geri çağırma (Denklem 14) ve yayılım yolu kesinliği (Denklem 15) gösterilmiştir. Önerilen yöntem, en yüksek geri çağırma (0.95 ±± 0.02) ve kesinlik (0.93 ±± 0.03) değerlerine ulaşarak temel yöntemlerden anlamlı derecede daha iyi performans göstermiştir (eşleştirilmiş t-testi, tüm karşılaştırmalar için p < 0.01).

Bu yöntem, 0.93 ±± 0.03 değeriyle yayılım yolu doğruluğu açısından da en iyisidir ve diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir. Bu durum, önerilen alt grafik geri izleme prosedürünün gürültülü kenarları başarıyla eleyebildiğini ve gerçek yanlılık yayılım yolunu tanımlayabildiğini kanıtlamaktadır. p-değeri analizi, performanstaki anlamlı farklılıkları doğrulamaktadır; tüm temel yöntemler, önerilen yöntemle son derece anlamlı farklılıklar sergilemekte (p < 0.01), bu da önerilen yöntemin yanlılık lokalizasyon problemindeki sağlamlığını ve etkinliğini garanti etmektedir. ComplEx ve GNNExplainer'ın nispeten güçlü performansı, yanlılığın tespit edilmesinde karmaşık ilişki yapılarının ve graf sinir ağı açıklanabilirliğinin önemine işaret edebilir, ancak bu yöntemler bu makalede sunulan uçtan uca çözümle kıyaslanamaz.

Sorumluluk izleme verimlilik değerlendirmesi

Değerlendirme, ortalama izleme gecikmesi ve eşzamanlı isteklerin veri işleme kapasitesi iki temel verimlilik göstergesi olarak alınarak, hesap verebilirlik izleme sisteminin gerçek zamanlı yanıtı üzerine yapılmıştır. Deneyler, üç tıbbi yapay zeka karar verme frekansında (düşük frekans, orta frekans ve yüksek frekans) gerçekleştirilmiştir. Adil bir karşılaştırma için, tüm yaklaşımlara aynı giriş akışı sağlanmış ve tüm izleme prosedürü çalıştırılmıştır.

Şekil 7, farklı tıbbi yapay zeka karar verme frekanslarında, farklı yöntemler arasındaki sorumluluk izleme verimliliğini karşılaştırmaktadır. Sonuçlar, soldan sağa doğru değerlendirilen yöntemlere aittir: Çizgiler düşük frekanslı, orta frekanslı ve yüksek frekanslı med-AI kararları olarak etiketlenmiştir.

Şekil 7: Ortalama kaynak izleme gecikmesi ve eş zamanlı istek işleme kapasitesi. (A) Yöntem başına ortalama izleme gecikmesi (ms); (B) Yöntem başına kapasite (istek/saniye). Çizgiler 30 çalışma boyunca ortalama değerleri birbirine bağlamaktadır; hata çubukları (varsa) standart sapmayı temsil eder. Önerilen yöntem, tüm frekanslarda en düşük gecikmeyi (42‑5 ms) ve en yüksek kapasiteyi (190‑230 req/s) koruyarak üstün gerçek zamanlı performans sergilemektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Ortalama izleme gecikmesi açısından, önerilen yöntem için geçerli olan en iyi sonuçlar tüm frekans koşulları altında da geçerlidir; ayrıca, diğer tüm yöntemler bizimkine kıyasla önemli ölçüde daha yüksek gecikmeye sahiptir. Tüm yöntemlerin izleme gecikmesi genel olarak karar frekansı ile birlikte artmaktadır, ancak bizim yöntemimizdeki artış pürüzsüzdür: düşük frekansta 42 milliseconds ve yüksek frekansta 5 milliseconds. Bu üstünlük, yöntemin farkındalıklı-ilişkisel grafik konvolüsyonel ağ tabanlı olmasından kaynaklanmaktadır; bu ağ, klasik yaklaşımlardaki yüksek eşzamanlılık altında genel parametrelerin paylaşılmasından kaynaklanan hesaplama yükünü önlemek için farklı yasal semantik ilişki türlerine farklı ağırlık matrisleri atar. Buna karşılık, tensör ayrıştırmaya dayalı olan TransE ve ComplEx, yüksek frekanslarda ciddi şekilde performans kaybı yaşamaktadır. Yasal-teknik ilişkiler arasındaki uzun menzilli etkileşimlerin doğrusal olmayan dönüşümlerini verimli bir şekilde işleyemezler ve bu da daha yüksek gecikmeye yol açar. İstek çiftleri için gereken süre bakımından, bu makaledeki yöntem yine daha iyidir. Düşük frekans ayarında, işlem kapasitesi 230 requests/second olup diğer yaklaşımların çok üzerindedir. Frekans arttıkça işlem kapasitesi düşmektedir, ancak azalma miktarı yüksek frekans senaryosunda bile kontrol edilebilirdir ve işlem kapasitesi hâlâ 190 requests/second seviyesine ulaşmaktadır. Bu dayanıklılık, bu yaklaşımdaki geçici düğüm gömme stratejisine ve gradyan geri yayılım yolu-paralel tasarımına bağlanmaktadır; bu yapı, istekleri verimli bir şekilde toplu olarak işlerken toplu izleme doğruluğunu garanti edebilmektedir. Özel olarak optimize edilmemiş olan genel yaklaşımlar, eşzamanlı sorgularla karşılaştıklarında performanslarında önemli düşüşler yaşarlar ve bu nedenle gerçek zamanlı izleme için uygun değildirler.

Yasal kısıt kapsamının alanlar arası genelleme yeteneğinin doğrulanması

Değerlendirme prosedürü, nicelleştirme için iki göstergenin yetki alanı kapsamı ve kısıt çatışması tespit oranı olduğu, yasal kısıtların modellenmesinin alanlar arası yeteneği perspektifinden yürütülmektedir. Deney için tekli yetki alanı, ikili yetki alanı ve çoklu yetki alanı olmak üzere üç tip yetki alanı ötesi karmaşıklık tasarlanmıştır. Mimari farklılıktan kaynaklanan değerlendirme yanlılığını ortadan kaldırmak amacıyla, tüm rakip yöntemler 30 kez tekrarlanmış ve genelleme yeteneği konusunda adil bir karşılaştırma yapmak için ortalama sonuçlar raporlanmıştır.

Tablo 3'te gösterildiği üzere, bu yaklaşım üç farklı yasal yargı yetkisi karmaşıklığında tüm temel yöntemlerden tutarlı bir şekilde daha iyi sonuçlar vermekte ve performans kaybı daha hafif seyretmektedir. Tek bir yasal yargı yetkisi senaryosunda, %94 yasal kapsama oranıyla çatışmaların yaklaşık %89'luk bir tespit oranını sağlamaktadır. Çok taraflı yasal yargı yetkilerine genelleştirildiğinde ise halen %81 çatışma tespit oranıyla %87 kapsama oranı sağlayabilmektedir. Buna karşılık, geleneksel gömme yöntemleri (örneğin, TransE ve Node2Vec), çok taraflı ortamlarda kapsama oranının yaklaşık %60'a düştüğünden ve genel olarak daha düşük çatışma tespit oranlarından muzdariptir; bu da söz konusu yöntemlerin hukuklar arası yargı yetkisi semantik heterojenliğini işlemede yetersiz olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, KG-BERT ve GNNExplainer, ek ön eğitimli dil modelleri veya yorumlama modülleri ile bazı iyileştirmeler sunsa da, yasal yargı yetkilerinin örtüştüğü durumlarda hala ciddi performans düşüşleri yaşamaktadır.

Yöntem	Yargı Yetkisi Belirleme	Hukuki Alan Kapsamı	Kısıt Çatışması Tespit Oranı
Önerilen	Tekli	0.94 ± 0.02	0.89 ± 0.03
	Bilateral	0.91 ± 0.03	0.85 ± 0.04
	Çok taraflı	0.87 ± 0.04	0.81 ± 0.05
TransE	Tekli	0.76 ± 0.05	0.52 ± 0.06
	Bilateral	0.68 ± 0.06	0.45 ± 0.07
	Çok taraflı	0.61 ± 0.07	0.38 ± 0.08
ComplEx	Tekli	0.79 ± 0.04	0.55 ± 0.05
	Bilateral	0.72 ± 0.05	0.48 ± 0.06
	Çok taraflı	0.65 ± 0.06	0.41 ± 0.07
GNNExplainer	Tekli	0.82 ± 0.04	0.61 ± 0.05
	Bilateral	0.75 ± 0.05	0.54 ± 0.06
	Çok taraflı	0.68 ± 0.06	0.47 ± 0.07
KG-BERT	Tekli	0.80 ± 0.04	0.58 ± 0.05
	Bilateral	0.73 ± 0.05	0.51 ± 0.06
	Çok taraflı	0.66 ± 0.06	0.44 ± 0.07
Node2Vec	Tekli	0.74 ± 0.05	0.49 ± 0.06
	Bilateral	0.66 ± 0.06	0.42 ± 0.07
	Çok taraflı	0.59 ± 0.07	0.36 ± 0.08

Tablo 3: Yargı alanı kapsamı ve kısıtlama çatışması tespit oranı. Tekli, ikili ve çok taraflı yasal yargı alanları altındaki alanlar arası genelleme sonuçları. Yargı alanı kapsamı (Denklem 18) ve kısıtlama çatışması tespit oranı (Denklem 19), 30 çalıştırma üzerinden ortalama ±± SD olarak sunulmuştur. Temel yöntemler önemli ölçüde gerilerken, önerilen yöntem en karmaşık çok taraflı ortamda bile yüksek kapsam (≥87%) ve tespit (≥81%) oranlarını korumaktadır.

Bu tutarsızlık, tamamen farklı olan temel modelleme süreçlerinden kaynaklanmaktadır. Mevcut bilgi grafiği gömme yaklaşımları (örneğin TransE, ComplEx), modelleme için statik bir vektör alanındaki geometrik ilişkilerden yararlanır ve "yasaklama" ile "izin verme" gibi ikili yasal semantikleri hiçbir zaman ayırt etmez; bu durum, aynı tıbbi eylemin farklı hukuk sistemlerindeki nüanslı düzenlemelerini yönetmelerini engeller. KG-BERT metinsel bağlamı yakalayabilse de, açık yapısal akıl yürütme gücünden yoksundur ve maddeler arasındaki normatif bağımlılıklar ile çelişen kısıtlamalarla akıl yürütmede zorluk yaşamaktadır. Bunun yerine, önerilen model dört tip yasal semantik kenarı ("ihlal", "temel", "tetikleyici" ve "atıf") ekleyerek yönlendirilmiş heterojen bir graf oluşturur ve ilişki duyarlı graf konvolüsyonunu gradyan geri yayılımı ile entegre eder. Sonuç olarak, önerilen model sadece yasal mantığın nedensel yönliliğini korumakla kalmaz, aynı zamanda semantik olarak paralel maddeleri dinamik olarak hizalar ve hukuk alanındaki çok kaynaklı girdilerde çelişen kuralları tespit eder. Bu nedenle, çok taraflı bir hukuk sistemi içinde yükümlülüklerin sıkça çatıştığı, sorumlulukların örtüştüğü veya uygulama önceliklerinin belirsiz olduğu karmaşık senaryolarda bu metodoloji, çelişkilerin kaynaklarını yapılandırılmış bir şekilde kesin olarak tanımlamanın ve bunları yüksek kapsam ve doğrulukla alanlar arası çıkarımlara dönüştürmenin bir yolunu sunar.

Ablasyon çalışması

Her bir temel bileşenin katkısını izole etmek amacıyla, yoğun grafik (D = 1.0) ayarında çerçevemizdeki temel modülleri kaldırarak veya değiştirerek bir ablasyon çalışması gerçekleştirdik. Spesifik olarak, tam modeli üç varyantla karşılaştırdık: (1) tüm kenar türlerinin tek bir dönüşüm matrisini paylaştığı ilişki duyarlı konvolüzyonsuz (w/o relation-aware convolution) versiyon; (2) komşu katkılarının tekdüze olarak ortalandığı dikkat mekanizmasız (w/o attention mechanism) versiyon ve (3) yanlılık kaynaklarının gradyan tabanlı alt grafik yeniden yapılandırması yerine basit bir düğüm derecesi sezgiseli kullanılarak belirlendiği gradyan geri izlemesiz (w/o gradient backtracking) versiyon.

Tablo 4, her bir bileşenin belirgin katkılarını ortaya koyan ablasyon sonuçlarını sunmaktadır. İlişki farkındalıklı evrişimin (relation-aware convolution) çıkarılması, kök geri çağırma (root recall) değerinin 0,95'ten 0,81'e ve yol kesinliğinin (path precision) 0,93'ten 0,78'e düşmesiyle en önemli performans kaybına neden olmuştur. Bu durum, tüm ilişki türleri arasında tek bir dönüşüm matrisinin paylaşılmasının modallar arası hizalama sırasında önemli ölçüde bilgi kaybına yol açtığını ve dolayısıyla türe özgü kenar modellemenin hukuki ilişkilerin semantik çeşitliliğini yakalamak için kritik olduğunu doğrulamaktadır. Dikkat mekanizması da dikkate değer bir katkı sağlamaktadır; bu mekanizmanın kaldırılması kök geri çağırmayı 0,8'e ve yol kesinliğini 0,85'e düşürmekte, bu da komşu mesajların dinamik ağırlıklandırılmasının modelin etkili hukuki yolları ayırt etme yeteneğini geliştirdiğini, ancak etkisinin ilişki farkındalığından sonra geldiğini göstermektedir. Gradyan geri izlemenin (gradient backtracking) kaldırılması, geri çağırmada en düşük düşüşü (0,91) ancak yol kesinliğinde en yüksek düşüşü (0,76) sağlamıştır; bu da basit sezgisellerin kaynak düğümleri kısmen tanımlayabilse de yayılım yapısının kesin yeniden yapılandırmasının büyük ölçüde gradyan tabanlı hassasiyet analizine dayandığını düşündürmektedir. Genel olarak, üç bileşen de çerçevenin yanlılık yerelleştirme performansına anlamlı katkılarda bulunmakta; ilişki farkındalıklı evrişim en temel bileşen, gradyan geri izleme ise yol düzeyindeki doğruluk için vazgeçilmez unsur olarak öne çıkmaktadır.

Model Varyantı	Kök Geri Çağırma (Root Recall)	Yol Kesinliği (Path Precision)
Tam Model	0.95 ± 0.02	0.93 ± 0.03
ilişki-duyarlı konvolüsyon olmadan	0.81 ± 0.03	0.78 ± 0.04
dikkat mekanizması olmadan	0.8 ± 0.02	0.85 ± 0.03
gradyan geri izleme olmadan	0.91 ± 0.03	0.76 ± 0.05

Tablo 4: Yoğun grafik üzerindeki ablasyon çalışması sonuçları (D = 1.0). Temel bileşenlerin çıkarılmasının etkisi: (ilişki duyarlı konvolüsyon olmadan), (dikkat mekanizması olmadan) ve (gradyan geri izleme olmadan). Metrikler (kök geri çağırma ve yol kesinliği), 30 çalıştırma üzerinden ortalama ±± standart sapma (SD) olarak verilmiştir. Tam model en iyi performansı göstermekte olup, ilişki duyarlı konvolüsyonun en kritik bileşen olduğu ve her bir bileşenin anlamlı bir katkı sağladığı doğrulanmıştır.

VERİ ERİŞİLEBİLİRLİĞİ:

Bu çalışma sırasında oluşturulan ve analiz edilen, tüm düğüm ve kenar verilerini (dört varlık türünde 285 düğüm ve dört yasal semantik ilişkiye sahip 1.247 yönlü kenar) içeren yapılandırılmış heterojen bilgi grafiği veri seti, https://doi.org/10.6084/m9.figshare.311764 DOI numarası ile Figshare deposuna kaydedilmiştir. Veriler, bu makalenin yayın tarihi itibarıyla kamuya açıktır. İlgili veri seti dosyaları ayrıca Ek Dosya 1 olarak sunulmuştur.

Ek Dosya 1: Bu çalışmada kullanılan veri seti dosyaları.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Tıbbi yapay zekanın klinik kararlara entegrasyonu, yapılandırılmamış yasal metinler ile kara kutu algoritmalar arasındaki semantik boşluk nedeniyle sorumluluk atama konusunda yasal zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bunu gidermek için; yasal maddeleri, tıbbi davranışları, algoritma modüllerini ve sorumlu tarafları, dört yönlü yasal-semantik ilişki (ihlal, dayanak, tetikleyici, atama) aracılığıyla birbirine bağlanan heterojen düğümler olarak modelleyen GNN tabanlı bir bilgi grafiği önerdik. Bu yapı, modallar arası hizalama ve yanlılık izleme için hesaplanabilir bir arayüz sağlamaktadır.

Yöntemimiz tüm metriklerde üstün performans sergilemektedir. Değişen grafik yoğunlukları altında, varlık hizalama doğruluğu (≥0.92) ve ilişki koruma (≥0.8), TransE, ComplEx ve KG‑BERT'ten daha iyi sonuçlar vermektedir. Yanlılık lokalizasyonu, GNNExplainer'ı önemli ölçüde aşan kök geri çağırma (0.95 ±± 0.02) ve yol kesinliği (0.93 ±± 0.03) değerleri sağlamaktadır. Dinamik izleme, düşük gecikme süresini (42–5 ms) ve yüksek veri işleme kapasitesini (190–230 req/s) korurken, yargı bölgeleri arası testler güçlü bir kapsam (≥87%) ve çatışma tespiti (≥81%) göstermektedir. Bu sonuçlar, yasal ve teknik semantiklerin yorumlanabilir yanlılık izleme ile etkili bir şekilde köprülendiğini doğrulamaktadır.

Başarımız üç yeniliğe dayanmaktadır: (1) tipize edilmiş yasal-semantik kenarlar, tek tip gömmeler tarafından sıklıkla gözden kaçırılan nedensel ve normatif ayrımları yakalar^20,21; (2) ilişki türü başına özel dönüşüm matrisleri içeren ilişki-duyarlı konvolüsyon, türler arası etkileşime olanak tanırken semantik özgünlüğü korur^38,39; ve (3) gradyan tabanlı katkı miktarlandırma ve topluluk rehberliğinde kümeleme, global yanlılığı yerel kaynak tanımlamaya dönüştürerek posthoc açıklayıcıların sınırlamalarını aşar^32,3. Bu durum, uyumluluğu statik kural kontrolünden dinamik, yapı-duyarlı bir akıl yürütmeye taşır.

Sınırlamalar arasında, manuel olarak tanımlanmış ilişki çıkarımına olan bağımlılık ve belirsiz yan cümleciklerle ilgili yaşanan zorluklar yer almaktadır. Gelecekteki çalışmalar, hukuk mantığı formalizmlerini (örneğin, defeasible logic^26,27) ve gelişen düzenlemeler için çevrimiçi öğrenmeyi entegre edecek ve diğer yüksek riskli alanlara (otonom sürüş, finans) genişletilecektir. Kullanıcı döngüdeki geri bildirimler, atıfları daha da hassaslaştıracaktır. Bu yönelimler, grafik tabanlı ve açıklanabilir yapay zekayı, güvenilir akıllı sistemler için bir temel olarak sağlamlaştıracaktır.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
ComplEx	Açık kaynak uygulama (örneğin, OpenKE)	Sürüm 1.0	Bilgi grafiği karşılaştırması için kompleks gömme temel çizgisi
GNNExplainer	Açık kaynak uygulama (https://github.com/RexYing/gnn-explainer)	Commit 7a3b6a2 (2021)	Yanlılık takibi için GNN yorumlanabilirliği temel çizgisi
Intel Xeon Gold 6248 (CPU)	Intel Corporation	SRF7F	Model eğitimi ve veri ön işleme için merkezi işlemci
KG-BERT	HuggingFace Transformers + BERT-base	BERT-base-uncased (HuggingFace)	Semantik hizalama için Transformer tabanlı KG gömme temel çizgisi
Node2Vec	Açık kaynak uygulama (https://github.com/aditya-grover/node2vec)	Sürüm 1.0	Rastgele yürüyüş tabanlı düğüm gömme temel çizgisi
NVIDIA Tesla V10 (GPU)	NVIDIA Corporation	90-2G50-010-0	Graf neural network eğitimini hızlandıran yüksek performanslı GPU
Bizimki (Relation-aware GCN)	PyTorch'ta özel uygulama	PyTorch 1.12.0	İlişki başına dönüşümler, dikkat ve gradyan geri izleme içeren önerilen çerçeve
TransE	Açık kaynak uygulama (örneğin, OpenKE)	Sürüm 1.0	Bilgi grafiği karşılaştırması için translasyonel gömme temel çizgisi