Beyin verileri artık hastanın sorularını yanıtlıyor. ABD’de araştırmacılar, epilepsi hastalarının beyinlerini izleyen cihazlarla telefon üzerinden iletişim kurmasını sağlayan bir yapay zekâ platformu geliştirdi. Hastaların geri bildirimlerinden öğrenen sistem, küçük bir klinik çalışmada yanlış nöbet alarmlarını yaklaşık yüzde 80 azalttı.
Pennsylvania Üniversitesi’nde geliştirilen platform, beyin aktivitesini kaydeden elektroensefalografi (EEG) cihazlarını bir sohbet uygulamasına bağladı. Bulgular, 13 Ekim’de Nature Medicine dergisinde yayımlandı.
Hastanede sürekli EEG izlemi yapılan 13 yetişkinin katıldığı çalışmada hastalar, beyin aktiviteleri hakkında sorular sorabildi, verilerindeki değişimleri gösteren grafikler isteyebildi ve yaşadıkları belirtileri sisteme bildirebildi.
“Uyurken nöbet geçirdim mi?”
Sistem, hastaların kendi kayıtlarına ilişkin sorularını günlük dille yanıtladı. Örneğin katılımcılar, uykuları sırasında nöbet yaşanıp yaşanmadığını sorabildi. Uygulama da EEG verilerine dayanarak bildirimler ve anketler gönderdi.
Çalışma boyunca hastalarla sistem arasında 1.300’ü aşkın mesaj alışverişi gerçekleşti. Beyin aktivitesine ilişkin soruların yüzde 92’den fazlasına doğru ve konuyla ilgili yanıt verildi.
Uyku, ruh hali ve enerji düzeyi gibi konular da yazışmalarda yer aldı. Böylece cihaz kayıtlarının yanına, hastaların kendi deneyimlerini anlatan bilgiler eklendi.
Hasta da cihazı eğitti
Platformun önemli özelliği, iletişimin iki yönlü olmasıydı. Hastalar, sistemin nöbet olarak işaretlediği olayları doğru, yanlış veya belirsiz olarak değerlendirebildi.
Katılımcılar, gerçek zamanlı nöbet bildirimlerinin yüzde 67’den fazlasına geri dönüş yaptı. Nöbet tespit algoritması bu geri bildirimlerle yeniden ayarlanarak çalışma süresince yanlış alarm oranını yaklaşık yüzde 80 azalttı. Uzman değerlendirmeleri de sisteme eklenebildi.
Bu sonuç, nöbetlerin yüzde 80 azaldığı anlamına gelmiyor. Azalan, cihazın nöbet olmadığı halde nöbet varmış gibi verdiği uyarılardı.
Bazı hastalar sistemi eve götürmek istedi
Araştırmacılara göre tıbbi cihazlar çok sayıda veri toplasa da hastalar bu bilgilerin çoğuna anında erişemiyor. Yeni platform, kayıtları anlaşılır yanıt ve bildirimlere dönüştürerek hastaların takibe daha etkin katılmasını hedefliyor.
Çalışmanın araştırmacılarından Zack Goldblum, bazı katılımcıların kendiliğinden sistemi eve götürüp götüremeyeceklerini sorduğunu aktardı. Ancak platform henüz evde kullanıma hazır değil.
Araştırma, az sayıda hastayla ve hastane ortamında yürütülen bir kavram kanıtlama çalışması. Sistemin nöbet sıklığını veya şiddetini azaltıp azaltmadığı, yaşam kalitesini iyileştirip iyileştirmediği daha geniş araştırmalarda değerlendirilecek.
Ekip, yaklaşımı Parkinson hastalarında kullanılan derin beyin uyarım cihazlarına da uyarlamak için çalışmalar hazırlıyor.
