Alzheimer hastalığının (AH) erken belirtilerini yüzde 99’un üzerinde doğrulukla tanımlayabilen bir yapay zekâ (AI) sistemi geliştirildi. Algoritma, yaşlı yetişkinlerin beyin taramalarını değerlendirerek, genellikle teşhisten önce meydana gelen ince değişiklikleri seçebiliyor ve böylece doktorların yüksek riskli bireylere erken tedavi uygulamasını sağlıyor.
Diagnostics dergisinde, çalışma yazarları, yapay zekanın normal yaşlanma ve Alzheimer ile ilişkili beklenen bilişsel düşüş arasında bir ara aşama olarak kabul edilen Hafif Bilişsel Bozulma belirtilerini nasıl başarılı bir şekilde tanıdığını açıklıyor. HBB tipik olarak belirgin semptomlar üretmese de fonksiyone manyetik rezonans görüntüleme (MRI) taramalarında tespit edilebilen belirli beyin bölgelerindeki değişikliklerle bağlantılıdır.
Ancak, bu değişiklikleri manuel olarak aramak zordur. Ve doktorlar taramalara bakarken bunları her zaman fark etmezler. Araştırmacılar, ResNet18 adlı mevcut bir sinir ağını yeniden hedef alarak, HBB’yi daha fazla güvenilirlikle tanımlayabilen bir yapay zekâ modeli oluşturdular.
Çalışma yazarı Rytis Maskeliunas yaptığı açıklamada; ‘Modern sinyal işleme, görüntü işlemenin makineye devredilmesine izin veriyor, bu da onu yeterince hızlı ve doğru bir şekilde tamamlayabiliyor. Elbette bir tıp uzmanının herhangi bir algoritmaya yüzde yüz güvenmesi gerektiğini önermeye cesaret edemeyiz’ dedi.
Alzheimer hastalığının (AH) erken belirtilerini yüzde 99’un üzerinde doğrulukla tanımlayabilen bir yapay zekâ
Araştırmacılar, yapay zekalarını oluşturmak için sinir ağını 138 kişiden alınan 51.443 beyin taraması üzerinde eğitti. Bu görüntüler, sağlıklı beyinlerden çeşitli HBB ve tam gelişmiş Alzheimer derecelerine kadar değişen altı farklı kategoriye ayrıldı. Daha sonra, erken HBB’yi yüzde 99,99 doğrulukla ve geç HBB’yi yüzde 99,95 doğrulukla tanımlayabilen algoritmayı doğrulamak için 27.310 görüntü daha kullanıldı.
Yazarlar, Önerilen model, doğruluk, duyarlılık ve özgüllük açısından bilinen diğer modellerden daha iyi performans gösterdi. Ayrıca istemlerinin gelecekteki Alzheimer riski için mevcut teşhis araçlarından ‘daha güvenilir ve doğru
Daha da önemlisi, araştırmacılar HBB’nin her zaman Alzheimer’a yol açmadığını ve bu beyin değişikliklerinin belirtilerini gösteren kişilerde kesin olarak durumun ilerlemeye devam etmeyebileceğini vurguluyor. Bununla birlikte, HBB’yi belirlemek, sağlık uzmanlarının bir hastanın Alzheimer riskini değerlendirme yeteneğini geliştirerek potansiyel olarak daha erken tarama ve müdahaleye olanak tanır.
Algoritmanın pratikte nasıl kullanılabileceğini anlatan Maskeliunas, bilgisayar algoritması potansiyel olarak etkilenen vakaları seçtikten sonra, uzmanın onları daha yakından inceleyebileceğini ve sonunda tanı ve tedavi hastaya çok daha hızlı ulaştığı için herkesin bundan fayda gördüğünü açıkladı.
Yazar: Büşra Betül Öztürk
