Yapay Zeka, Disleksi ve Otizm’in Erken Tanısında Yüzde 98'e Varan Doğruluk Sağladı

Bu kapsamda Bilgisayar Bahçeşehir Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Dr. Öğretim Görevlisi 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 makalesi EEG (elektroensefalografi) ve yapay zeka teknolojilerinin bu alandaki potansiyelini gözler önüne seriyor.

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.