İnsan-Bilgisayar Arayüzleri Alzheimer Hastalığına Yeni Bir Bakış Getirebilir

Alzheimer hastalığının önemli sorunlarından biri, nadiren erken aşamada teşhis edilmesidir, ki bu da hastalığın daha iyi kontrol edilebileceği bir aşamadır. Şimdi, Kaunas Teknoloji Üniversitesi’ndeki (KTU) bir araştırma ekibi, insan-bilgisayar arayüzlerinin hafıza bozukluğu olan kişiler için nasıl uyarlanabileceğini araştırıyor, böylece önlerindeki bir nesneyi tanıtabiliyorlar.

Görsel Stimüllerin Tanınması

KTU’da Multimedia Mühendisliği Bölümü’nde araştırmacı olan Rytis Maskeliūnas’a göre, yüzdeki görünen bilgilerin sınıflandırılması günlük bir insan fonksiyonudur.
“İletişim kurarken, yüz bize konuşmanın bağlamını, özellikle de duygusal açıdan, anlatır, ancak beyin sinyallerine dayanarak görsel stimülleri tanımlayabilir miyiz?” diyor Maskeliūnas.
Çalışma, bir bireyin yüzden bağlamsal bilgiyi işleme yeteneğini analiz etmeyi ve bir kişinin buna nasıl tepki verdiğini tespit etmeyi amaçlıyordu.
Maskeliūnas, çeşitli çalışmaların beyin hastalıklarının yüz kasları ve göz hareketleri incelenerek analiz edilebileceğini gösterdiğini söylüyor. Bu, dejeneratif beyin bozukluklarının hem hafızayı hem de bilişsel işlevleri hem de göz hareketleri ile ilgili kraniyal sinir sistemini etkilemesinden kaynaklanmaktadır.
Araştırma, bir Alzheimer hastasının bir yüzü beyninde nasıl işleyebileceğini, Alzheimer’s olmayan bireyler gibi, daha iyi bir şekilde anlamamızı sağlıyor.
Dovilė Komolovaitė, KTU Matematik ve Fen Bilimleri Fakültesi mezunudur ve çalışmanın ortak yazarıdır.
“Çalışma, beyindeki elektriksel impulsları ölçen bir elektroensefalografi verisi kullanıyor” diyor Komolovaitė.
Çalışma için gerçekleştirilen deney, sağlıklı bireyler ve Alzheimer hastaları üzerinde yapıldı.
“Alzheimer hastasının beyin sinyalleri genellikle sağlıklı bir kişiden daha gürültülüdür” diyor Komolovaitė.
Bu, semptomları yaşayan bireyin odaklanmasını daha zor hale getirir.

Deney

Çalışma, 60 yaş üstü bir kadın grubunu içeriyordu.
“Yaşlılık, demans için ana risk faktörlerinden biridir ve beyin dalgalarındaki cinsiyet etkileri göz önüne alındığında, yalnızca bir cinsiyet grubunun seçilmesi çalışmanın daha doğru olmasını sağlar” diyor Komolovaitė.
Her kişiye bir saatlik bir süre boyunca insan yüzlerinin fotoğrafları gösterildi. Fotoğraflar farklı kriterlere göre seçildi. Örneğin, duyguların etkisini analiz ederken nötr ve korkulu yüzler gösterildi. Tanıma faktörünü analiz ederken, bilinen ve rastgele seçilen kişiler gösterildi.
Bir yüzün doğru bir şekilde anlaşılıp anlaşılmadığını anlamak için, katılımcılar her bir stimülasyonun ardından yüzün ters olup olmadığını belirtmek için bir düğmeye bastılar.
“Hatta bu aşamada, bir Alzheimer hastası hatalar yapar, bu nedenle nesnenin bozulmasının hafıza mı yoksa görme süreçleri mi nedeniyle olduğunu belirlemek önemlidir” diyor Komolovaitė.
Çalışma, standart elektroensefalografi ekipmanından veri içeriyordu, ancak invazif mikroelektrodlardan toplanan veriler, pratik bir araç oluşturmak için daha iyi olurdu. Bu, uzmanların nöronların aktivitesini daha iyi ölçmesine olanak tanır ve AI modelinin kalitesini artırır.
“Elbette, teknik gereksinimlerin yanı sıra, Alzheimer hastalığı olan kişilerin hayatını kolaylaştırmaya odaklanan bir topluluk ortamı olmalıdır. Ancak kişisel görüşüme göre, beş yıl sonra, hala fiziksel fonksiyonu geliştirmeye odaklanan teknolojileri göreceğiz ve bu alanda beyin hastalıklarıyla etkilenen kişiler üzerindeki odak daha sonra gelecek” diyor Maskeliūnas.
“Bu testi bir tıbbi araç olarak kullanmak istiyorsak, bir sertifika süreci de gerekli” diyor Komolovaitė.