Kategoriler
Teknoloji

İnsanlarda epilepsi nöbetini 1 saat önceden tahmin eden yapay zeka geliştirildi

Beyin hücreleri arasındaki elektrik sinyallerinin ani değişimi bazen insanlarda tehlikeli sonuçlar doğuran nöbetlere neden olabiliyor. Epilepsi nöbeti olarak bilinen bu durum dünyada yaklaşık 50 milyon insanı etkilemekte. Epilepsi nöbeti çoğu zaman hiçbir belirti olmadan baş gösteriyor. Bu soruna bir çözüm bulmak isteyen araştırmacılar geliştirdikleri yapay zeka teknolojisi ile insanlarda epilepsi nöbetini önceden tespit etmeyi başardı. Teknoloji %99.6 doğrulukla çalışıyor.

Epilepsi nöbetini 1 saat önceden öngören yapay zeka teknolojisi

Lafayette’deki Louisiana Üniversitesi’nden iki araştırmacı epilepsi nöbetlerini %99.6 doğrulukla bir saat öncesine kadar tahmin eden yeni bir yapay zeka (AI) destekli model geliştirdi. Araştırmacılar aniden ortaya çıkan epilepsi nöbetlerinin hastalar üzerinde güçlü psikolojik ve sosyal etkileri olduğuna dikkat çekiyor.

İLGİLİ:  Minik AI cihazı vahşi yaşamı kaçak avcılardan koruyacak

Nöbetleri vaktinden önce tespit etmek epilepsi hastalarının yaşam kalitesini büyük ölçüde artırabilir ve nöbetlere karşı harekete geçmeleri için onlara yeterli zamanı sağlayabilir. Bu hastaların yüzde 70'e yakını nöbetlerini epilepsi ilaçları ile kontrol altına almakta.

Araştırmacılar epilepsi ve benzeri nöbetleri önceden tahmin etmeyi başaran ilk grup olmadığını belirtiyor. Geçmişte Elektroensefalogram (EEG) testlerini kullanarak beyin aktivitesini analiz etme yolları üzerinde çalışmış ve elde ettikleri verilerle öngörü modelleri geliştiren benzer çabalar var. Bununla birlikte araştırmacılar her insanın nöbetlerden önceki beyin desenlerinin farklı olduğunu ve bunun da nöbeti tahmin etmeyi zorlaştırdığına dikkat çekiyor. Önceki modeller nöbeti tahmin etmede iki aşamalı bir süreçten yararlanıyordu. Önce beyin kalıplarının elle çıkarılması ve ardından modele karmaşıklık kattığı belirtilen bir sınıflandırma sistemi yapılması gerekliydi.

IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems'da yayımlanan çalışmaya göre yeni yaklaşımda özelliklerin çıkarılması ve sınıflandırılması işlemleri daha erken ve daha hassas nöbet tahminini mümkün kılmak adına tek bir otomatik sistemde birleştirilmiş.

Araştırmacılar derin öğrenme algoritmasının hastanın beyin aktivitesinin mekansal-zamansal özelliklerini farklı konumlardaki elektrotlardan çıkaran ve analiz eden ve böylelikle modellerinin doğruluğunu artıran bir sınıflandırma yaklaşımı geliştirdiğini belirtiyor. EEG okumalarında elektriksel aktivite birden fazla “kanalı” içine aldığından, araştırmacılar elektriksel aktivitenin ölçümünde en uygun tahmin kanallarını belirlemek için ek bir algoritma geliştirmiş; bunun da tahmin sürecini hızlandırdığı belirtiliyor.

Araştırmacılar Boston Çocuk Hastanesi'ndeki 22 hastanın uzun vadeli EEG verilerini kullanarak yaklaşımlarını geliştirdi ve test etti. Bu küçük bir örneklem olmasına rağmen sonuçlar heyecan verici bulundu. Epilepsi tahmin modelinin yüzde 99,6 etkileyici doğrulukla çalıştığı tespit edildi. Gelişmiş yapay zeka algoritmasından yararlanan modelin kurulumu henüz zaman alıyor. Algoritmanın her hasta üzerinde birkaç saat eğitilmesi gerekli. Yapay zeka nöbetten önce veya nöbet sırasında eğitiliyor.

İLGİLİ:  Robot otel garip ve ürkütücü bir atmosfere sahip

Çalışmanın yazılım tarafının tamamlandığını belirten ekip, sıradaki adımın epilepsi ve bunun gibi nöbetlerdeki algoritmaları işleyecek özelleştirilmiş bir bilgisayar çipi geliştirmek olduğunu belirtti. Ekip geniş ekipman boyutunun, güç tüketimi ve gecikmenin ancak bu yolla çözülebileceğini ve hastalara daha rahat bir deneyim yaşatacağını aktarıyor.

Yazar Burcu Kara

Genellikle modern tarih, yakın tarih ve popüler bilim üstüne içerikler üretiyor. Özel ilgi alanları arasında Kuzey Afrika ve Güney Amerika'nın sömürge tarihi ve Avrupa'daki eski monarşiler yer alıyor.