Alzheimer hastalığı, yaşlı nüfusta yaygın olarak görülen ve ilerledikçe bilişsel yeteneklerin kaybına, bellek sorunlarına ve günlük yaşam aktivitelerinin zorlaşmasına neden olan bir nörolojik bozukluktur. Bu hastalığın erken teşhisi, daha etkili tedavi yöntemleri ve hastalığın ilerlemesini yavaşlatma şansını artırabilir. Son yıllarda, yapay zeka teknolojisinin ve akıllı telefonların kullanılmasıyla Alzheimer hastalığının erken teşhis edilmesi konusunda umut verici gelişmeler yaşanmaktadır.
Araştırmacılar, bir gün akıllı telefonu olan herkesin kullanabileceği basit bir tarama aracına dönüştürülebilecek bir makine öğrenimi (ML) modeliyle Alzheimer demansının erken teşhisini mümkün kılmaya çalışıyor. Potansiyel olarak akıllı telefonlar aracılığıyla erişilebilen bu model, Alzheimer hastaları ile sağlıklı bireyler arasında %70-75 doğrulukla ayrım yapabiliyor. İçerikten ziyade konuşma kalıplarına odaklanan araç, potansiyel olarak daha erken tedaviyi başlatan ve hastalığın ilerlemesini yavaşlatan çok değerli erken göstergeler sunabilir. Sağlık uzmanlarının yerine geçmese de, tele-sağlık hizmetlerini geliştirebilir ve coğrafi veya dilsel engellerin aşılmasına yardımcı olabilir.
Alzheimer demansını erken evrelerde tespit etmek zor olabilir, çünkü semptomlar genellikle oldukça hafif başlar ve ileri yaşa özgü hafıza ile ilgili sorunlarla karıştırılabilir. Ancak araştırmacıların da belirttiği gibi, potansiyel sorunlar ne kadar erken tespit edilirse, hastalar o kadar erken harekete geçebilir.
Akıllara “Bir tarama aracı sağlık uzmanlarının yerini mi alacak?” sorusu geliyor elbette. Fakat, sağlık uzmanlarına hastalığın erken teşhisinde bulunmakta yardımcı olmakla birlikte, bölgelerindeki hizmetlere erişimde coğrafi veya dilsel engellerle karşılaşabilecek hastalar için tele-sağlık yoluyla potansiyel endişeleri belirlemenin uygun bir yolunu oluşturacaktır.
Araştırmacılar, doktorların Alzheimer demansı olan hastalarda yaygın olduğunu belirttikleri konuşma özellikleriyle işe başladılar. Bu hastalar daha yavaş konuşma eğilimindeydi, konuşmalarında daha fazla duraklama veya kesinti vardı. Genellikle daha kısa kelimeler kullanıyorlardı ve konuşmalarında anlaşılabilirlik azalmıştı. Araştırmacılar bu özellikleri modelin tarayabileceği konuşma özelliklerine çevirmenin yollarını buldular.
Gerçekleştirilen deneylerde model, Alzheimer hastalarını sağlıklı kontrollerden yüzde 70 ila 75 doğrulukla ayırt edebildi; bu da Alzheimer veya başka bir demans türüne sahip 747.000’den fazla Kanadalı için umut verici bir rakam olmaktadır.
Araştırmacılar İngilizce ve Yunanca konuşanlara odaklanmış olsa da, bu teknoloji farklı dillerde kullanılma potansiyeline sahiptir. Modelin kendisi karmaşık olsa da, onu içeren bir araç için nihai kullanıcı deneyimi daha basit olamazdı.
Önemli Faydaları:
- Makine öğrenimi modeli, Alzheimer hastalarını sağlıklı bireylerden %70-75 doğrulukla ayırt edebilmektedir.
- Araç, hastalığı tespit etmek için belirli kelimeler yerine akustik ve dilbilimsel konuşma özelliklerini analiz etmektedir.
- Bu modelin uygulanması, Alzheimer’ın erken göstergelerini sağlayan akıllı telefonlarda basit, erişilebilir bir tarama aracı olabilir.