Araştırmacılar, yapay zeka sisteminin DEHB’in erken uyarı belirtilerini güvenilir biçimde saptayabildiğini, böylece çocukların çok daha erken destek alabileceğini ortaya koydu.
Yeni bir araştırmaya göre yapay zeka, resmi tanı konmadan yıllar önce dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu (DEHB) riski taşıyan çocukları belirlemeye yardımcı olabilir.<\/p>
REKLAM
REKLAM
DEHB<\/strong><\/a>, çocukların ve ergenlerin tahminen yüzde 8'ini etkileyen, en yaygın ruhsal bozukluklardan biri; odaklanma güçlüğü, huzursuzluk ve dürtüsellik bu bozukluğun belirtileri arasında yer alıyor. Ancak pek çok çocuğa yıllarca tanı konmuyor; uyarı işaretleri çoktan ortaya çıkmış olsa bile erken destek olanağı kaçırılıyor.<\/p>Duke Health bünyesinde yapılan yeni bir çalışmada araştırmacılar, yapay zeka araçlarının rutin elektronik sağlık kayıtlarını analiz ederek bir çocuğun DEHB geliştirme olasılığını, tipik tanı yaşından çok önce tahmin edebildiğini ortaya koydu.<\/p><\/cstm>Bulgular, Nature Mental Health<\/strong><\/a> dergisinde yayımlandı ve gündelik tıbbi verilerin içinde saklı örüntülerin, daha erken değerlendirme ve takipten yarar görebilecek çocukları belirlemede doktorlara yardımcı olabileceğini gösteriyor.<\/p>"Elektronik sağlık kayıtlarında son derece zengin bir bilgi kaynağına sahibiz," dedi çalışmanın başyazarı ve Duke Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyostatistik ve Biyoinformatik Bölümü'nde veri bilimci olan Elliot Hill.<\/p>"Fikir, bu verilerin içindeki gizli örüntülerin, genellikle tanının konulduğu dönemden çok önce, ileride DEHB tanısı alabilecek çocukları öngörmemize yardımcı olup olamayacağını görmekti."<\/p>Yapay zeka modeli DEHB riskini nasıl tahmin ediyor ve ne kadar isabetli?<\/h2>Araştırmacılar, DEHB tanısı olan ve olmayan 140 bini aşkın çocuğun sağlık kayıtlarını analiz etti ve doğumdan erken çocukluk dönemine kadar uzanan süreçteki örüntüleri saptaması için bir yapay zeka modeli eğitti.<\/p>Sistem, çoğu kez DEHB tanısından yıllar önce ortaya çıkan gelişimsel, davranışsal ve klinik olayların birleşimlerini tanımayı öğrendi.<\/p>Model, beş yaş ve üzerindeki çocuklarda riski tahmin etmede oldukça isabetli olduğunu gösterdi; cinsiyet, ırk, etnik köken ve sigorta durumu gibi etmenler söz konusu olduğunda da sonuçlar tutarlıydı.<\/p>Uzmanlara göre riskin erken saptanması, tanı ve desteğin de öne çekilmesini sağlayabilir; bu da DEHB'li çocuklarda akademik, sosyal ve sağlıkla ilgili sonuçların iyileşmesiyle ilişkilendiriliyor.<\/p>"İhtiyaçları anlaşılmadığında ve uygun destekler sağlanmadığında DEHB'li çocuklar gerçekten ciddi zorluklar yaşayabiliyor," dedi Psikiyatri ve Davranış Bilimleri Bölümü'nde doçent olan ve çalışmanın yazarları arasında yer alan Naomi Davis. "Aileleri zamanında ve bilimsel kanıta dayalı müdahalelerle buluşturmak, çocukların hedeflerine ulaşabilmesi ve gelecekteki başarıları için zemin hazırlamak açısından hayati önem taşıyor."<\/p>Bu araç doktorların yerini alabilir mi?<\/h2>Araştırmacılar, bu aracın doktorların yerini almak ya da tek başına tanı koymak için tasarlanmadığını vurguluyor. Duke Biyostatistik ve Biyoinformatik Bölümü'nden ve çalışmanın kıdemli yazarı olan Matthew Engelhard, "Bu bir yapay zeka doktoru değil," dedi.<\/p>Şöyle devam etti: "Bu, klinisyenlerin zamanlarını ve kaynaklarını doğru yere yönlendirmelerine yardımcı olacak bir araç; böylece yardıma ihtiyaç duyan çocuklar gözden kaçmaz ya da yanıt almak için yıllarca beklemek zorunda kalmaz."<\/p>Ekip, ergenlerdeki ruhsal hastalıkların risklerini ve nedenlerini daha iyi anlamak için benzer yapay zeka yaklaşımlarının<\/strong><\/a> da araştırıldığını belirtti.<\/p>
Birleşik Krallık Ulusal Sağlık Servisi'ne (NHS) göre, bir çocukta ya da gençte DEHB'nin yaygın belirtileri arasında kolayca dikkatinin dağılması, dinlemekte zorlanma, günlük işleri unutma ve ellerin ya da ayakların durmaksızın kıpırdanması veya tıkırdatılması gibi yüksek enerji düzeyleri yer alıyor.<\/p>
Ayrıca bozukluğun, erkeklere kıyasla kızlarda daha az fark edildiği düşünülüyor; bunun nedenlerinden biri, kızların saptanması daha güç olabilen dikkatsizlik belirtileri göstermeye daha yatkın olması.<\/p>
<\/p>dfaeb6f6a64603597ed02f03f6dade8b<\/hash>