Lafayette’deki Louisiana Üniversitesi’nden bir çift araştırmacı, epileptik nöbetleri 1 saat öncesinden yüzde 99,6 doğrulukla tahmin eden yapay bir istihbarat sistemi geliştirdi. Geliştirilme aşamasındaki özel çip, beyin aktivitelerini haritalandıran derin bir öğrenme algoritmasından faydalanıyor.
Sistem, epilepsi hastası olan kişilere, nöbetin yakınlaştığını, ilaç almalarını ya da bir arkadaşını, akrabalarını ya da tıbbi uzmanı uyarmalarını sağlayan uyarılar verecek. Boston Çocuk Hastanesi’ndeki 22 hastanın beyin sinyallerini izleyen derideki elektroensefalogram (EEG) verileri ve testlerinin sonuçlarına göre yüzde 99,6’lık bir doğruluk oranına ulaştı.
Dünya Sağlık Örgütü’ne göre dünya genelinde 50 milyon epilepsi hastası var ve %70’i ilaçla kontrol edilebiliyor. Geri kalan için, bu yapay zekâ hayatı kolaylaştıracağa benziyor.
Lafayette’deki Louisiana Üniversitesi’nde sistemi geliştiren ikili olan Profesör Magdy Bayoumi ve araştırmacı Hisham Daoud, kişinin nöbet öngörüsü dışında tahminde bulunmak istiyor. Çiftin araştırma raporuna göre:
“Gerçek zamanlı operasyonu hesaba katarak erken ve doğru nöbet tahmini için dört derin öğrenme temelli model öneriyoruz. Nöbet tahmin problemi, önceden belirlenen preiktal periyodda preiktal durum tespit edildiğinde gerçek bir alarmın göz önüne alındığı, interiktal ve preiktal beyin durumları arasında bir sınıflandırma görevi olarak formüle edilir.”
Bir nöbet tahmin etmek, özellikle yapay zekâ için küçük bir başarı değildir. Makine öğrenme sistemleri esas olarak veriler üzerinde çalışmaktadır; ne kadar çok beslerseniz o kadar iyi eğitim ve sonuçlar demek. Ne yazık ki, sıklık, başlamadan önceki algılama süresi, süre ve bir nöbetin göreceli yoğunluğu bir denekten diğerine göre çılgınca denebilecek kadar değişebilir.
Bu nedenle nöbet öncesi, sırası ve sonrasında beyin aktivitesi için bir çeşit temel geliştirmek için bir kişinin kraniyal EEG taramalarının uzun süreli kayıtlarını kullanıyor.
İkili, bu nedenle tüm imkanlarını yapay zekânın daha kısa sürede kişiselleştirilebilir olması ve daha kullanışlı hale getirmek için kullanmaya karar vermiş durumda.
Bir sonraki sürecin epilepsili bireylere ulaştırmak ve epilepsili bireyler için kullanışlı hale getirmek olduğu belirtildi.
Apple Watch’un düzensiz kalp aktivitesini tespit etme konusunda hayat kurtaran yeteneğine benzer işlevselliğe sahip kişiselleştirilmiş bir cihaz takmanın bir gün epileptik nöbet geçiren hastalar için standart bir tedavi protokolü haline gelebileceğini umuyor.
Bu da zaman alacağa benziyor.
