Disleksi ve otizm gibi nörogelişimsel bozuklukların erken teşhisi, bireylerin yaşam kalitesini önemli ölçüde etkiliyor. Bahçeşehir Üniversitesi'nden Dr. Günet Eroğlu'nun makalesi, EEG ve yapay zeka teknolojilerinin bu alanda devrim yaratabileceğini gösteriyor. Yapılan analizler, %82 ila %99,2 arasında yüksek doğruluk oranlarıyla disleksi ve otizmi teşhis etmeyi mümkün kılıyor. Bu, özellikle geleneksel yöntemlerle zor olan vakalarda büyük bir adım. Erken teşhis sayesinde, bireylerin ihtiyaç duyduğu özel eğitim ve desteğe daha hızlı ulaşması sağlanabilecek.
Bilişsel temelli gelişimsel bozukluklar olan disleksi ve otizm spektrum bozukluğu (OSB), erken teşhis ve müdahale edildiğinde bireylerin yaşam kalitesini önemli ölçüde artırabiliyor.
Otizm ve disleksi gibi nörogelişimsel farklılıklar, bireylerin yaşamını derinden etkiliyor. Tıpkı diğer tüm sağlık sorunlarında olduğu gibi, bu durumlarda da erken ve doğru teşhis, kişilerin ihtiyaç duyduğu özel eğitim ve desteğe ulaşması açısından hayati önem taşıyor. Fakat, her iki durum da dikkat eksikliği, hiperaktivite gibi başka sorunlarla karıştırılabiliyor veya aileler tarafından fark edilmeyebiliyor. Bu yanlış anlaşılmalar ise tanı ve müdahalede gecikmelere yol açabiliyor.
Hemen hemen hayatımızın her yönüne etkisi bulunan teknolojik gelişmeler bu rahatsızlıkların erken teşhisinde önemli bir rol oynuyor. Bu kapsamda Bahçeşehir Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nden Dr. Öğr. Üyesi Günet Eroğlu'nun kaleme aldığı "Disleksi ve Otizm Spektrum Bozukluğunda Biyobelirteç Tespiti için Elektroensefalografi Tabanlı Makine Öğrenmesi: Modeller, Özellikler ve Tanısal Fayda Üzerine Karşılaştırmalı Bir Derleme" başlıklı makale de EEG (elektroensefalografi) ve yapay zekâ teknolojilerinin, bu tür bilişsel temelli durumları erkenden ortaya çıkarabileceğini gösteriyor.
Makale, 15 farklı akademik çalışmanın verilerini analiz ederek, beyin dalgalarını inceleyen EEG verileri üzerinden disleksi ve OSB'nin yüksek doğruluk oranlarıyla (%82 ila %99,2) teşhis edilebileceğini gösteriyor. Bu başarı, özellikle geleneksel yöntemlerle tanının konulmasının zor olduğu vakalarda, nörogelişimsel bozukluklara yönelik objektif biyobelirteçlerin belirlenmesi açısından büyük bir ilerleme anlamına geliyor.
Bu derleme, disleksi ve OSB'yi ayrı ayrı ele alan geleneksel yaklaşımlardan farklı olarak, iki durumu da karşılaştırmalı bir şekilde değerlendiriyor. Bu sayede, ortak nöral mekanizmalar ve metodolojik zorluklar daha iyi anlaşılıyor, bu da gelecekteki tanı süreçlerinin geliştirilmesi için önemli ipuçları sunuyor. Makale, bu teknolojilerin klinik uygulamalara entegrasyonu için hâlâ aşılması gereken zorluklar olduğunu da belirtiyor. Ancak elde edilen yüksek doğruluk oranları, yapay zekâ destekli EEG analizlerinin, nörogelişimsel bozuklukların erken teşhisinde ve tedavisinde yeni bir dönem başlatabileceğini gösteriyor.
"Her Şey Beyni Anlamaktan Geçiyor"
Bu makalenin yapay zekanın nörobilim alanında ne kadar dönüştürücü olabileceğini gösterdiğini belirten Auto Train Brain Ceo'su Dr. Günet Eroğlu, "Erken yaşta konulacak doğru bir teşhis, bir çocuğun tüm hayatını değiştirebilir. Çünkü her şey beyni anlamaktan geçiyor; bu sorunlar beynin içerisinde gerçekleşiyor. Amacımız, klinik süreçleri daha verimli ve ulaşılabilir hale getirerek, disleksi ve otizmli bireylerin potansiyellerini tam olarak gerçekleştirmelerine yardımcı olmaktır. EEG ve makine öğrenmesi teknolojileri, bu hedefimize ulaşmak için en güçlü araçlarımızdan biri olarak karşımıza çıkıyor. Bu sorunların teşhisinde olduğu gibi, tedavisinde de teknolojik gelişmeler büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Makale, bilimin ve teknolojinin, nörogelişimsel bozuklukların anlaşılması ve yönetilmesi konusunda önemli çıkarımlar da yapıyor" dedi.
Kaynak: (KAHA) Kapsül Haber Ajansı
Dr. Günet Eroğlu'nun makalesi, yapay zekanın nörobilim alanındaki dönüştürücü gücünü vurguluyor. EEG tabanlı makine öğrenmesi yöntemleri, disleksi ve otizm spektrum bozukluğunun erken ve doğru teşhisinde umut vadediyor. Makalede, 15 farklı akademik çalışmanın verileri analiz edilerek yüksek doğruluk oranları elde edildi. Bu, özellikle geleneksel tanı yöntemlerinin yetersiz kaldığı durumlarda önemli bir alternatif sunuyor. Elde edilen sonuçlar, yapay zeka destekli EEG analizlerinin, nörogelişimsel bozuklukların erken teşhisinde ve tedavisinde yeni bir dönemin başlangıcı olabileceğini gösteriyor.