AI ve Akıllı Saatler Parkinson Hastalığını Erken Tespit Edebilir
Kısaca
Akıllı saatlerin ve yapay zekanın yakınsaması, Parkinson hastalığının erken teşhisinde bir çığır açmıştır.
Araştırmacılar, yedi yıl sonra klinik olarak Parkinson teşhisi konulacak kişileri belirlemek için akıllı saat verilerini kullandılar ve bu da daha yavaş hareketler ve azalan uyku kalitesi ortaya çıkardı.
Çalışmanın baş yazarı Dr. Kathryn Peall, modeli doğru buldu ve Parkinson hastalığını hareketi bozabilecek diğer koşullardan ayırdı.
Teknoloji, erken teşhis ve müdahaleye, kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerine, iyileştirilmiş hastalık yönetimine, bireylerin güçlendirilmesine, araştırma ve sağlık hizmetlerinde ilerlemeye, önleme ve halk sağlığına ve veriye dayalı karar vermeye olanak sağlayarak gelecekte yaşamlarımızı önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir.
Akıllı saatlerin ve yapay zekanın birleşimi, daha iyi sağlık uygulamalarına, önleyici tedbirlere ve veriye dayalı karar vermeye katkıda bulunabilir.
Akıllı saatlerin ve yapay zekanın yakınsaması, araştırmacıların daha önce bilinmeyen bireyler hakkında gizli içgörüleri ortaya çıkarmasını sağladı. Şimdi, bu teknolojinin potansiyelini gösteren zorlayıcı bir vaka ortaya çıktı.
Akıllı saat verilerinin analizi yoluyla, Araştırmacılar Parkinson hastalığının erken teşhisinde çığır açtı. Yedi yıl sonra klinik olarak Parkinson teşhisi konulacak kişileri tespit edebildiler. Veriler, teşhisten yıllar önce bile, bu bireylerin daha yavaş hareketler sergilediğini ve uyku kalitesinin azaldığını ortaya koydu.
Bu başarıyı elde etmek için araştırmacılar, Parkinson hastalığı olanları genel popülasyondan ayırt etmek için makine öğrenimi modellerini eğitti. Bulgularını genetik, kan kimyası, yaşam tarzı veya kabızlık veya koku kaybı gibi bilinen prodromal semptomlara dayalı modellerle karşılaştıran akıllı saatlerden alınan ivmeölçer verileriyle eğitilen modeller, Parkinson hastalığının teşhisinde üstün performans gösterdi.
Çalışmanın baş yazarı Dr. Kathryn Peall, BBC News'e anlattı doğru ve Parkinson hastalığını yaşlılık veya zayıflık gibi hareketi bozabilecek diğer koşullardan ayırıyor gibi görünüyordu.
UK Biobank gibi bir veri kümesiyle çalışmanın bir avantajı olarak, "Modelimizi, diğerlerinin yanı sıra diğer nörodejeneratif bozukluk türleri, osteoartritli insanlar ve diğer hareket bozuklukları dahil olmak üzere bir dizi farklı bozuklukta karşılaştırdık" dedi.
Ancak, insanlara semptomlar ortaya çıkmadan yıllar önce Parkinson hastası oldukları konusunda bilgi verilip verilmeyeceği “her zaman bireysel ve kişisel bir tercih olarak kalacaktır”.
Bireyler, akıllı saatler aracılığıyla toplanan zengin veri zenginliğinden yararlanarak sağlıkları hakkında değerli içgörüler elde edebilir ve potansiyel olarak uygun tıbbi müdahaleyi daha erken arayabilir.
Rotterdam'daki Erasmus Üniversitesi Tıp Fakültesi Nöroloji Bölümü'nden bir nörolog olan Dr. Sirwan Darweesh, Parkinson hastalığının başlangıcını ve ilerlemesini incelemek için kapsamlı araştırmalar yapmıştır.. 1990 yılında, üniversiteden bir araştırmacı ekibi, Hollanda'da bir mahalle olan Ommord'da 55 yaşın üzerindeki tüm sakinlerin sağlığını izlemek amacıyla kapsamlı bir çalışma başlattı. Bu çalışmada, Dr. Darweesh özellikle sonunda Parkinson hastalığı teşhisi konulan yüz kişilik bir gruba odaklandı.
Dr. Darweesh'in araştırmasına dayanarak, Parkinson hastalığının patolojisinin, klinik bir teşhis konulabilmesi için yirmi yılı aşkın bir süre önce ortaya çıktığı belirlendi. Çoğu durumda, ilk belirtiler resmi bir teşhise ulaşılmadan yaklaşık on yıl önce fark edilir hale gelir. Dr. Darweesh, Grandas tarafından ifade edilen, Parkinson hastalığının genellikle hastalığı değiştiren tedavilerin daha az etkili olduğu geç bir aşamada teşhis edildiğine dair endişesini paylaşıyor. Bu etkisizliğin arkasındaki olası neden, hastalık patolojisinin o noktada önemli ölçüde ilerlemiş olması ve hayati önem taşıyan dopaminerjik beyin hücrelerinin %60'ından fazlasının teşhis anında tükenmiş olmasıdır.
Son araştırmaların bir sınırlaması, akıllı saatlerin yalnızca bir hafta boyunca etkinlik kaydetmesidir. Bununla birlikte, bu yaklaşım gerçek dünya ortamında uygulanmışsa, uzun bir süre boyunca sürekli veri toplama, uyarı sinyallerinin doğruluğunu artırabilir. Dr. Sandor'un şu anki çalışmasından önce, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki bir grup bilim insanı, akıllı saat verilerindeki kalıpları belirlemek için yapay zekayı kullandı. Ayrıca, halihazırda Parkinson hastalığı teşhisi almış hastalara odaklanan UK Biobank'tan bir örnek kullandılar. İlgili araştırmacılardan nörolog Dr. Karl Friedl, Parkinson geliştirmesi muhtemel bireyleri saptamak için tam bir haftalık hareket kalıplarını izlemenin yeterli olduğunu vurguluyor. Daha geniş bir perspektiften bakıldığında, Dr. Friedl, bir bireyin hareketini analiz etmenin, sağlık ve esenliğinin çeşitli yönlerine ilişkin değerli bilgiler sağlayabileceğinin altını çiziyor. Anozmi, REM uyku bozukluğu ve depresyon gibi Parkinson ile ilişkili ortaya çıkan prodromal özelliklerle birleştirildiğinde, ilerleyen AI dünyamızdaki tahmine dayalı algoritmalar muazzam bir potansiyele sahiptir.
Akıllı saat çalışması ayrıca 65,000 kişilik bir örneklemden uyku düzenleri hakkında veri topladı. Yapay zeka, hem aktivite kaydı sırasında Parkinson hastalığı teşhisi konanlarda hem de yıllar sonra teşhis konulanlarda uyku süresi ve kalitesindeki değişiklikleri tespit etme yeteneğini bir kez daha gösterdi. Dr. Sandor'a göre, akıllı saatlerden elde edilen veriler, bireylerin Parkinson teşhisi konmadan birkaç yıl önce geceleri daha sık uyandıklarını ve daha uzun uyku süreleri yaşadıklarını ortaya koydu. Gündüz ve gece verilerini birleştiren ivmeölçerler, doktorlara müdahale etme ve potansiyel olarak hastalığın ilerlemesini yavaşlatma fırsatı sunabilir.
Yukarıda açıklanan teknoloji, akıllı saatlerin ve yapay zekanın Parkinson hastalığının erken teşhisi için bir araya gelmesi, gelecekte hayatımızı önemli ölçüde etkileme potansiyeline sahiptir. İşte bu teknolojinin fark yaratabileceği bazı yollar:
- Erken Teşhis ve Müdahale: Bireyler, akıllı saatlerden toplanan verilerden yararlanarak ve gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak sağlık durumları hakkında erken içgörüler elde edebilir. Parkinson hastalığının veya diğer benzer durumların erken tespiti, zamanında müdahaleye olanak tanıyarak tedavi sonuçlarını ve yaşam kalitesini iyileştirme potansiyeline sahiptir.
- Kişiselleştirilmiş Sağlık: Akıllı saatlerin ve yapay zekanın entegrasyonu, kişiselleştirilmiş sağlık çözümleri sağlar. Sağlık verilerinin sürekli izlenmesi ve analizi ile bireyler, kendi özel sağlık modellerine ve risklerine dayalı olarak özel öneriler, müdahaleler ve önleyici tedbirler alabilir. Bu kişiselleştirilmiş yaklaşım, genel refahı ve hastalık yönetimini geliştirme potansiyeline sahiptir.
- Gelişmiş Hastalık Yönetimi: Yapay zeka destekli algoritmalarla donatılmış akıllı saatler, Parkinson hastalığı veya diğer kronik rahatsızlıkları olan kişilere gerçek zamanlı geri bildirim ve hatırlatmalar sağlayabilir. Bu destek, semptomların, ilaç programlarının, egzersiz rutinlerinin ve hastalık yönetiminin diğer temel yönlerinin yönetilmesine yardımcı olabilir ve sonuç olarak hastalar için genel yaşam kalitesini iyileştirir.
- Bireyleri Güçlendirmek: Teknoloji, bireylerin sağlık ve esenliklerinde aktif rol almalarını sağlar. Kişiselleştirilmiş sağlık içgörülerine erişim sağlayarak, bireyler yaşam tarzları hakkında bilinçli kararlar alabilir, zamanında tıbbi yardım alabilir ve kendi sağlık yolculuklarına aktif olarak katılabilirler.
- Araştırma ve Sağlık Hizmetlerinde İlerleme: Akıllı saatler aracılığıyla toplanan ve yapay zeka algoritmalarıyla analiz edilen çok büyük miktardaki veriler, tıbbi araştırma. Araştırmacılar hastalığın ilerlemesi hakkında değerli bilgiler edinebilir, yeni biyobelirteçler belirleyebilir ve daha etkili tedaviler geliştirebilir. Bu teknoloji, tıbbi araştırmaları hızlandırma ve sağlık uygulamalarını iyileştirme potansiyeline sahiptir.
- Önleme ve Halk Sağlığı: Akıllı saatler ve yapay zeka aracılığıyla Parkinson hastalığının ve diğer sağlık durumlarının erken tespiti, önleyici tedbirlere ve halk sağlığı girişimlerine katkıda bulunabilir. Yüksek riskli bireyleri belirleyerek, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve politika yapıcılar, genel hastalık yükünü azaltmak için hedefe yönelik müdahaleler ve stratejiler uygulayabilir.
- Veriye Dayalı Karar Verme: Akıllı saatlerden toplanan zengin veri, sağlık politikaları ve stratejileri hakkında bilgi sağlamak için kullanılabilir. Birleştirilmiş ve anonimleştirilmiş veriler, sağlık sistemlerinin kaynakları daha etkin bir şekilde tahsis etmesine, ortaya çıkan sağlık risklerini belirlemesine ve kanıta dayalı müdahaleler geliştirmesine olanak tanıyarak, nüfus sağlığı eğilimleri hakkında değerli bilgiler sağlayabilir.
Daha fazla ilgili haber okuyun:
Feragatname
Doğrultusunda Trust Project yönergeleri, lütfen bu sayfada sağlanan bilgilerin hukuki, vergi, yatırım, finansal veya başka herhangi bir tavsiye niteliğinde olmadığını ve bu şekilde yorumlanmaması gerektiğini unutmayın. Yalnızca kaybetmeyi göze alabileceğiniz kadar yatırım yapmak ve herhangi bir şüpheniz varsa bağımsız finansal tavsiye almak önemlidir. Daha fazla bilgi için şartlar ve koşulların yanı sıra kartı veren kuruluş veya reklamveren tarafından sağlanan yardım ve destek sayfalarına bakmanızı öneririz. MetaversePost doğru, tarafsız raporlamaya kendini adamıştır, ancak piyasa koşulları önceden haber verilmeksizin değiştirilebilir.
Yazar hakkında
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
Daha fazla haber
Damir şu anda ekip lideri, ürün yöneticisi ve editördür: Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM'ler, Metaverse ve Web3-İlgili alanlar. Makaleleri, her ay bir milyondan fazla kullanıcıdan oluşan büyük bir kitleyi kendine çekiyor. SEO ve dijital pazarlama konusunda 10 yıllık deneyime sahip bir uzman gibi görünüyor. Damir'den Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ve diğer yayınlar. Dijital bir göçebe olarak BAE, Türkiye, Rusya ve BDT arasında seyahat ediyor. Damir, kendisine internetin sürekli değişen ortamında başarılı olmak için gereken eleştirel düşünme becerilerini verdiğine inandığı fizik alanında lisans derecesi aldı.
