Çalışma AI’nin Demans Gelişimini Nasıl Öngörebileceğini Gösteriyor

Yeni bir büyük ölçekli çalışma, yapay zeka (AI)’nın hafıza kliniklerine başvuran kişilerin iki yıl içinde demans geliştirip geliştirmediğini 92’lik bir doğruluk oranıyla öngörebileceğini ortaya koydu.

Çalışma, ABD’deki 15.300’den fazla hastanın verilerini kullanarak University of Exeter tarafından yürütüldü.

Gizli Kalıpları Tanıma

Teknik ilk olarak verilere gizli kalıpları tanımlar, ardından en yüksek risk altında olanları belirler. Algoritma ayrıca yanlış teşhis edilen demans vakalarının sayısını azaltmaya da yardımcı olabilir.

Çalışma JAMA Network Open ‘da yayınlandı ve Alzheimer’s Research UK tarafından finanse edildi.

Araştırmacılar, ABD’deki 30 Ulusal Alzheimer Koordinasyon Merkezi hafıza kliniklerine başvuran kişilerin verilerini analiz ettiler. Katılımcılar, çalışmanın başlangıcında demans yaşamıyorlardı, ancak çeşitli bellek ve beyin fonksiyonu sorunları yaşıyorlardı.

Çalışma 2005 ve 2015 yılları arasında yapıldı ve katılımcıların onda biri, hafıza kliniğine başvurduktan iki yıl içinde yeni bir demans tanısı aldı. Makine öğrenimi modeli, 92’lik bir doğruluk oranıyla, bu vakaları öngörmekte diğer iki mevcut araştırma yönteminden daha başarılıydı.

Yanlış Teşhisin Düzeltilmesi

Çalışmadan çıkan başka bir yeni bulgu, demans teşhislerinin yaklaşık %8’inin hatalı olduğu ve teşhisin daha sonra düzeltilmesi gerektiğidir. Bu tutarsız teşhislerin %80’inden fazlasını makine öğrenimi algoritması doğru bir şekilde tanımlayabilmiştir.

Profesör David Llewellyn, University of Exeter’de bulunan bir Alan Turing Fellow’dur ve yeni çalışmanın yürütülmesini denetledi.

“Şimdi bilgisayarları, iki yıl içinde demans gelişimi olacak kişileri doğru bir şekilde öngörmeye öğretiyoruz” dedi Profesör Llewellyn. “Ayrıca, makine öğrenimi yaklaşımımızın yanlış teşhis edilen hastaları tanımlayabildiğini öğrenmekten heyecan duyuyoruz. Bu, klinik uygulamada tahminleri azaltabilir ve teşhis yolunu önemli ölçüde iyileştirebilir, böylece ailelerin ihtiyaç duydukları desteğe mümkün olan en kısa sürede ve en doğru şekilde ulaşmalarını sağlayabilir.”

Dr. Janice Ranson, university’de Araştırma Görevlisi’dir.

“Demansın çok korkulan bir hastalık olduğunu biliyoruz” dedi Dr. Ranson. “Hafıza kliniklerine makine öğrenimi entegre etmek, teşhisin çok daha doğru olmasına yardımcı olabilir ve yanlış teşhisin neden olabileceği gereksiz strese son verebilir.”

Ekibe şimdi, makine öğrenimi yönteminin kliniklerde pratik kullanımını değerlendirmek için takip çalışmaları yapacaklar.

Dr. Rosa Sancho, Alzheimer’s Research UK’de Araştırma Başkanı’dır.

“Yapay zeka, demansa neden olan hastalıkların erken teşhisinde büyük bir potansiyele sahiptir ve teşhis sürecini kişiler veya sevdikleri için değiştirebilir” dedi Sancho. “Bu teknik, mevcut alternatif yaklaşımlara göre önemli bir gelişmedir ve doktorlara yaşam tarzı değişiklikleri önermeleri ve destek veya derinlemesine değerlendirmelerden yararlanabilecek kişileri tanımlamaları için bir temel sağlayabilir. Bu, people concerned about themselves or a loved one showing symptoms,” Sancho said. “This technique is a significant improvement over existing alternative approaches and could give doctors a basis for recommending life-style changes and identifying people who might benefit from support or in-depth assessments.”