HABER MERKEZİ
Araştırmacılar Alzheimer hastalığına yakalanma ihtimali olan vakaları tespit edebilen bir yapay zeka aracı geliştirdi.
Cambridge Üniversitesi'ndeki bilim insanları, bu yapay zeka modeliyle birlikte maliyetli tanı testlerinin azalacağına inanıyor
Alzheimer, dünya çapında 55 milyon demans vakasının yüzde 60 ila 80'ini oluşturmaktadır ve tahmini sağlık maliyeti 820 milyar dolardır.
50 YILDA ÜÇ KATINA ÇIKMASI BEKLENİYOR
Vaka sayısının önümüzdeki yarım yüzyılda neredeyse üç katına çıkması beklenmektedir.
Tedavisi yoktur, ancak hastalık erken teşhis edilirse tedaviler daha etkili olmaktadır.
Cambridge Üniversitesi Psikoloji Bölümü'nden bilim insanlarının liderliğindeki bir ekip tarafından, hafif hafıza ve düşünme sorunları olan bir bireyin Alzheimer hastalığına yakalanıp yakalanmayacağını ve ne kadar hızlı ilerleyeceğini tahmin edebilen bir makine öğrenimi modeli geliştirildi.
Cambridge'de Psikoloji Bölümü'nden kıdemli yazar Prof Zoe Kourtzi, "Sadece bilişsel testler ve MRI taramalarından elde edilen verileri kullanmasına rağmen, bir kişinin hafif semptomlardan Alzheimer'a ilerleyip ilerlemeyeceğini ve ilerlerse bu ilerlemenin hızlı mı yoksa yavaş mı olacağını tahmin etmede mevcut yaklaşımlardan çok daha hassas bir araç yarattık. Bu, stabil kalacağını tahmin ettiğimiz hastalar için endişeyi ortadan kaldırırken, hangi kişilerin en yakın bakıma ihtiyacı olduğunu bize göstererek hasta refahını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir. Sağlık hizmetleri kaynakları üzerinde yoğun bir baskının olduğu bir dönemde, bu aynı zamanda gereksiz invaziv ve maliyetli tanı testlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırmaya da yardımcı olacaktır." dedi.
VERİLER KULLANILARAK TEST EDİLDİ
Araştırmacılar yapay zekayı, ABD çalışmasındaki 600 katılımcıdan elde edilen gerçek dünya hasta verilerini ve Birleşik Krallık ve Singapur'daki hafıza kliniklerinde 900 kişiden elde edilen uzunlamasına verileri kullanarak test ettiler.
YÜZDE 82'SİNİ DOĞRU TESPİT ETTİ
Yapay zeka modeli, vakaların yüzde 82'sinde üç yıl içinde Alzheimer'a yakalanacak olanları doğru bir şekilde tespit etti.
Bu da algoritmayı, gri madde atrofisi veya bilişsel skorlar gibi klinik belirteçleri veya klinik teşhisi kullanan mevcut bakım standardına göre Alzheimer'a ilerlemeyi tahmin etmede yaklaşık üç kat daha doğru hale getiriyor.
