M
Mehmet
Misafir
Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğunun (DEHB) doğru bir şekilde teşhis edilmesi, bu durumla yaşayan bireylerin ihtiyaç duydukları netliğe kavuşmaları ve doğru desteği almaları açısından büyük önem taşıyor. Ancak mevcut teşhis yöntemleri hem zaman alıcı olabiliyor hem de sonuçları tutarsızlık gösterebiliyor. Güney Kore’de yapılan yeni bir araştırma, yapay zekanın (AI) bu sürece yardımcı olabileceğini öne sürüyor.
Güney Kore’deki Yonsei Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden bir ekip liderliğindeki araştırmacılar, makine öğrenmesi modellerini kullanarak gözün arka kısmını gösteren fundus fotoğraflarındaki belirli özellikleri, uzmanlar tarafından konulan DEHB teşhisiyle ilişkilendirmeyi başardı. Yapılan analizler sonucunda, gözdeki daha yüksek kan damarı yoğunluğu, damarların belirli şekil ve genişlikleri ile gözün optik diskindeki (görme sinirinin gözün arkasına bağlandığı nokta) bazı değişikliklerin, kişinin DEHB’li olduğuna dair önemli ipuçları taşıdığı bulundu. Bilim insanları bir süredir DEHB ile ilişkilendirilen beyin bağlantılarındaki farklılıkların gözlere de yansıyabileceğini düşünüyordu. Eğer gözde tam olarak neye bakılması gerektiği belirlenebilirse, bu durum DEHB’nin daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde tespit edilmesini sağlayabilir.
Araştırmacılar, geliştirdikleri yapay zeka sistemini DEHB tanısı konmuş 323 çocuk ve ergen ile yaş ve cinsiyet bakımından bu gruba denk, DEHB tanısı olmayan 323 kişilik bir kontrol grubu üzerinde denedi. Çalışmada kullanılan dört farklı makine öğrenmesi modelinden en başarılı olanı, sadece göz fotoğraflarının analizine dayanarak DEHB’yi yüzde 96.9 gibi yüksek bir doğruluk oranıyla tahmin edebildi. Yapay zeka sisteminin ayrıca, DEHB’nin özelliklerinden biri olan görsel seçici dikkatteki bozulmalar gibi durumları saptamada da başarılı olduğu gözlemlendi. Çalışmaya katılanların yaş ortalaması 9.5 idi.
Son yıllarda DEHB taraması için farklı göz tarama yöntemlerinin analizi veya davranışsal testler gibi çeşitli yapay zeka teknikleri denenmiş olsa da, Güney Koreli ekibin geliştirdiği bu yöntemin bazı önemli avantajları bulunuyor. Elde edilen doğruluk oranı en yükseklerden biri olmasının yanı sıra, bu yöntemin uygulanması ve sonuçlarının değerlendirilmesi oldukça hızlı. Ayrıca, sadece gözün fundus fotoğraflarını kullandığı için tek bir veri kaynağına dayanıyor olması, modelin anlaşılırlığını ve kullanışlılığını artırıyor ve kolayca daha geniş kitlelere uygulanabilir (ölçeklenebilir) hale getiriyor. Araştırmacılar şimdi bu testleri daha kalabalık gruplarda ve daha geniş yaş aralıklarında (örneğin yetişkinlerde DEHB farklı belirtiler gösterebilir) denemeyi hedefliyor. Ayrıca, bu çalışmanın ana bölümüne otizm spektrum bozukluğu (OSB) olan bireyler dahil edilmemişti ve yapılan ek testler, yapay zekanın OSB ile DEHB’yi ayırt etmede henüz yeterince başarılı olmadığını gösterdi. Bu alanın da geliştirilmesi gereken bir yön olduğu belirtiliyor.
Güncel tahminlere göre dünya genelinde yaklaşık her 20 kişiden birinde DEHB bulunuyor. Bu durum dikkat, dürtü kontrolü ve hiperaktivite ile ilgili zorluklara yol açabiliyor. Daha hızlı ve doğru teşhis yöntemleri, bu kadar çok sayıda insanın sosyal, ailevi ve akademik yaşamlarında olumlu bir fark yaratma potansiyeline sahip. Araştırmacılar, “Erken tarama ve zamanında müdahale, DEHB’li bireylerin işlevselliğini artırabilir,” diyor. Çalışmanın detayları Digital Medicine adlı bilimsel dergide yayınlandı.
Yapay Zeka Göz Taramasıyla DEHB Teşhisi Koyabilecek yazısı ilk önce BeeTekno | Güncel Teknoloji Haberleri ve İncelemeler yayınlanmıştır.
Okumaya devam et...
Yapay Zeka Gözün Arkasındaki Belirtileri Arıyor
Güney Kore’deki Yonsei Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden bir ekip liderliğindeki araştırmacılar, makine öğrenmesi modellerini kullanarak gözün arka kısmını gösteren fundus fotoğraflarındaki belirli özellikleri, uzmanlar tarafından konulan DEHB teşhisiyle ilişkilendirmeyi başardı. Yapılan analizler sonucunda, gözdeki daha yüksek kan damarı yoğunluğu, damarların belirli şekil ve genişlikleri ile gözün optik diskindeki (görme sinirinin gözün arkasına bağlandığı nokta) bazı değişikliklerin, kişinin DEHB’li olduğuna dair önemli ipuçları taşıdığı bulundu. Bilim insanları bir süredir DEHB ile ilişkilendirilen beyin bağlantılarındaki farklılıkların gözlere de yansıyabileceğini düşünüyordu. Eğer gözde tam olarak neye bakılması gerektiği belirlenebilirse, bu durum DEHB’nin daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde tespit edilmesini sağlayabilir.
Yüksek Doğruluk Oranıyla DEHB’yi Tespit Edebiliyor
Araştırmacılar, geliştirdikleri yapay zeka sistemini DEHB tanısı konmuş 323 çocuk ve ergen ile yaş ve cinsiyet bakımından bu gruba denk, DEHB tanısı olmayan 323 kişilik bir kontrol grubu üzerinde denedi. Çalışmada kullanılan dört farklı makine öğrenmesi modelinden en başarılı olanı, sadece göz fotoğraflarının analizine dayanarak DEHB’yi yüzde 96.9 gibi yüksek bir doğruluk oranıyla tahmin edebildi. Yapay zeka sisteminin ayrıca, DEHB’nin özelliklerinden biri olan görsel seçici dikkatteki bozulmalar gibi durumları saptamada da başarılı olduğu gözlemlendi. Çalışmaya katılanların yaş ortalaması 9.5 idi.
Hızlı ve Ölçeklenebilir Bir Tarama Yöntemi Olabilir
Son yıllarda DEHB taraması için farklı göz tarama yöntemlerinin analizi veya davranışsal testler gibi çeşitli yapay zeka teknikleri denenmiş olsa da, Güney Koreli ekibin geliştirdiği bu yöntemin bazı önemli avantajları bulunuyor. Elde edilen doğruluk oranı en yükseklerden biri olmasının yanı sıra, bu yöntemin uygulanması ve sonuçlarının değerlendirilmesi oldukça hızlı. Ayrıca, sadece gözün fundus fotoğraflarını kullandığı için tek bir veri kaynağına dayanıyor olması, modelin anlaşılırlığını ve kullanışlılığını artırıyor ve kolayca daha geniş kitlelere uygulanabilir (ölçeklenebilir) hale getiriyor. Araştırmacılar şimdi bu testleri daha kalabalık gruplarda ve daha geniş yaş aralıklarında (örneğin yetişkinlerde DEHB farklı belirtiler gösterebilir) denemeyi hedefliyor. Ayrıca, bu çalışmanın ana bölümüne otizm spektrum bozukluğu (OSB) olan bireyler dahil edilmemişti ve yapılan ek testler, yapay zekanın OSB ile DEHB’yi ayırt etmede henüz yeterince başarılı olmadığını gösterdi. Bu alanın da geliştirilmesi gereken bir yön olduğu belirtiliyor.
Güncel tahminlere göre dünya genelinde yaklaşık her 20 kişiden birinde DEHB bulunuyor. Bu durum dikkat, dürtü kontrolü ve hiperaktivite ile ilgili zorluklara yol açabiliyor. Daha hızlı ve doğru teşhis yöntemleri, bu kadar çok sayıda insanın sosyal, ailevi ve akademik yaşamlarında olumlu bir fark yaratma potansiyeline sahip. Araştırmacılar, “Erken tarama ve zamanında müdahale, DEHB’li bireylerin işlevselliğini artırabilir,” diyor. Çalışmanın detayları Digital Medicine adlı bilimsel dergide yayınlandı.
Yapay Zeka Göz Taramasıyla DEHB Teşhisi Koyabilecek yazısı ilk önce BeeTekno | Güncel Teknoloji Haberleri ve İncelemeler yayınlanmıştır.
Okumaya devam et...
