Özellikle çocuklarda görülme sıklığı artan Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu (DEHB) teşhisinde, uzmanların uzun ve subjektif değerlendirmelerine dayalı dönemi sona erdirebilecek devrim niteliğinde bir adım atıldı. Yaşar Üniversitesi Doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar, geliştirdiği yapay zeka modeliyle, beyin görüntülerinden yola çıkarak DEHB'yi çok daha nesnel ve güvenilir bir şekilde tespit etmeyi başardı.
Subjektif Yorumdan Nörobiyolojik Kanıta Geçiş
Günümüzde DEHB tanısı, büyük ölçüde uzmanların davranışsal gözlemlerine ve bir dizi teste dayanıyor. Bu durum, tanının kişiden kişiye değişebilen subjektif yorumlara açık olmasına neden oluyor. Haberden alınan bilgilere göre, Gürcan Taşpınar'ın "Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğunun Makine Öğrenme Yöntemleri ile fMRI Tabanlı Tespiti" başlıklı doktora tezi, bu soruna kökten bir çözüm sunuyor. Çalışmada, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) ile elde edilen beyin aktivite verileri, derin öğrenme algoritmalarıyla analiz ediliyor. Taşpınar, bu sayede sistemin DEHB'li ve sağlıklı beyin arasındaki farkları öğrenerek, yeni bir görüntüyü yüksek başarı oranıyla sınıflandırdığını ve geleneksel yöntemlerdeki olası hataları en aza indirdiğini belirtiyor.
Ezber Bozan Bulgular: Tanı Sistemleri Gözden Geçirilmeli
Çalışmanın danışmanlarından Prof. Dr. Hakan Çetinkaya, mevcut sistemin en büyük zorluğunun tanının öznel değerlendirmelere dayanması olduğunu vurguladı. Çetinkaya, bu yapay zeka modelinin, özellikle "Birleşik" tip tanılarının neden orantısız şekilde yüksek çıktığına dair önemli bir ipucu sunduğunu belirtti. Bu durumun, hiperaktif çocukların otomatik olarak dikkat eksikliği de yaşadığı varsayımından kaynaklanabileceğine işaret eden çalışma, davranışsal gözlemlerin artık nörobiyolojik verilerle desteklenmesi gerektiğinin altını çiziyor. Bu yaklaşım, tanıdaki doğruluğu artırarak bozukluğun doğasını daha iyi anlamamızı sağlayacak.
Daha Hızlı, Doğru ve Kişiye Özel Tedavi Yolu
Projenin diğer danışmanı Doç. Dr. Nalan Özkurt ise yapay zekanın, doktorların gözden kaçırabileceği gizli örüntüleri büyük veri analizleriyle ortaya çıkarabildiğini ifade etti. Bu teknolojinin, tanıyı sadece hızlandırmakla kalmayıp aynı zamanda daha isabetli hale getirdiğini söyledi. Geliştirilen bu yapay zeka destekli araç sayesinde, DEHB'nin erken ve kişiye özel teşhisi kolaylaşacak. Uzun vadede bu tür modellerin klinik uygulamalara entegre edilmesiyle, bireylerin kendilerine en uygun müdahalelere çok daha erken erişmesi hedefleniyor.
