Uyku bozukluklarını teşhis eden yapay zeka aracı geliştirildi: Parkinson ve bunamayı erken dönemde anlamak için umut vaat ediyor
Mount Sinai araştırmacıları, görüntü uyku testlerinde değerli bir uyku bozukluğunu teşhis etmek için bir yapay zeka aracı geliştirdiler.
Bu araç ile, uyku hareketlerinin inceliklerini daha yüksek doğrulukla yakalamak, Parkinson üzere hastalıkları daha erken tespit etmek ve bireye özel tedavilerin önünü açmak hedefleniyor.
Çalışma Annals of Neurology mecmuasında yayınlandı ve dünyada 80 milyondan fazla insanı etkileyen yaygın bir uyku bozukluğunun teşhisindeki kıymeti dikkat çekti.
REM UYKU DAVRANIŞI BOZUKLUĞU PARKİNSON VE BUNAMANIN GÖSTERGESİ
REM uyku davranış bozukluğu (RBD), uykunun süratli göz hareketi (REM) evresinde meydana gelen olağandışı fizikî hareketlerle karakterize edilen bir durumdur. Bu durumda, düşlerin fizikî olarak canlandırılması sonucu kişi yatakta hareket eder, bu da ekseriyetle şiddetli olabilir. Sağlıklı yetişkinlerde ortaya çıkan RBD, “izole” RBD olarak isimlendirilir ve Amerika Birleşik Devletleri’nde bir milyondan fazla kişiyi etkiliyor. İzole RBD’nin neredeyse tüm hadiseleri, Parkinson hastalığı yahut bunama üzere nörolojik hastalıkların erken belirtileri olarak görülüyor.
Icahn Tıp Fakültesi, Mount Sinai’de Doç. Dr. Emmanuel During, “Bu otomatik yaklaşım, teşhis koymayı geliştirmek ve kolaylaştırmak ve atlanan teşhisleri önlemek için uyku testlerinin yorumlanması sırasında klinik iş akışına entegre edilebilir. Bu sistem ayrıyeten uyku testleri sırasında gösterilen hareketlerin şiddetine nazaran tedavi kararlarını bilgilendirmek ve nihayetinde hekimlerin ferdî hastalar için şahsileştirilmiş bakım planları oluşturmasına yardımcı olmak için de kullanılabilir.” dedi.
YÜZDE 92 DOĞRULUK ORANI VAR
Bu alandaki evvelki çalışmalar, çarşaflar yahut battaniyeler aktiviteyi örttüğü için uyku sırasında hareketleri tespit etmek için araştırma sınıfı 3B kameralara gereksinim duyulabileceğini öne sürmüştü. Lakin bu yeni algoritma, yüzde 92 doğruluk oranıyla RBD’yi tespit edebiliyor ve klinik uyku testlerine entegre edilerek teşhis süreçlerini kolaylaştırabilir. Araştırma, yapay zeka alanındaki bilgisayarlı görüş tekniklerini kullanarak, rutin 2D kameralarla elde edilen görüntü datalarından bu hareketleri tespit etmeyi başardı.
patronlardunyasi.com
