Yeni nesil akıllı saatler Parkinson hastalığının belirtileri ortaya çıkmadan 7 yıl önce hastalığı saptayabiliyor. Bu gelişme Parkinson hastalığının erken aşamada teşhis edilip daha etkili şekilde tedavi edilmesine yardımcı olabilir. Nature Medicine’da yeni yayımlanan araştırmanın sonuçlarına göre, akıllı saatler Parkinson hastalığını daha ilk belirtiler görülmeye başlamadan ortalama yedi yıl önce tespit edilebiliyor. Cardiff Üniversitesi’nde bunama üzerine araştırmalar yapan UK Dementia Research Institute’ten bir grup bilim insanı 100 binden fazla kişinin akıllı saat verilerini yapay zeka kullanarak analiz etti. Kullanıcıların hareket hızlarını analiz eden yapay zeka algoritması, kimlerin Parkinson hastalığına yakalanacağını çok önceden başarıyla tahmin edebildi.
Yapay zekanın sağlıkta kullanımına her gün yeni ve ilginç bir örnek daha ekleniyor. Araştırmacılar, akıllı saatlerin yedi günlük süre boyunca topladığı verileri analiz ederek insanların ne kadar hızlı hareket ettiğini ölçtü. Daha sonra kimin Parkinson hastalığına yakalanacağını doğru bir şekilde tahmin etmek için yapay zeka uygulaması kullandılar. Sonuçlar heyacan vericiydi. Uzmanlara göre bu yöntem, Parkinson için yeni bir tarama aracı olarak kullanılabilir ve hastalık ortalama 7 yıl daha erken teşhis edilebilir.
Yapay zeka cerrahide tüm operasyon ve bakım süreçlerini değiştirebilir
Bu keşifin Parkinson hastalığının erken teşhis için yaygın kullanılan bir yöntem haline gelebileceğini söyleyen çalışmanın baş yazarı ve Cardiff Üniversitesi Demans Araştırma Enstitüsü uzmanı Dr. Cynthia Sandor, elde ettikleri bulgularla ilgili şunları söylüyor:
“İngiltere gibi halkın %30’unun akıllı saat kullandığı bir toplumlarda bu yöntemin Parkinson hastalığının erken teşhisi için ucuz ve güvenilir bir yöntem olabilir. Sadece bir haftalık verileri inceleyerek yedi yıla kadar ileriyi öngörmeyi başardık. Parkinson’un erken teşhisine yardımcı olacak değerli bir tarama aracı geliştirdiğimizi düşünüyoruz. Bunun hem araştırma, hem de klinik araştırmalara katılımı iyileştirme açısından etkileri olacak. Böylece klinik uygulamada, Parkinson hastalarının tedavisi daha erken bir aşamada başlayabilecek.”
Araştırmacılar bu alanda daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu, başka bilim insanlarının da akıllı saat kullanıcılarının verilerini inceleyerek bu yöntemi test edebileceğini belirtiyor. Parkinson, beynin substantia nigra olarak bilinen bölgesinde yer alan ve dopaminerjik nöronları etkileyen bir hastalık. Hastalığına yakalananların beyinleri yıllar içinde zarar görüyor. Günümüzde parkinson geç tanı aldığı için hastalar teşhis edildiğinde substantia nigra’daki hücrelerin yarısından fazlasının çoktan ölmüş oluyor. Bu nedenle erken teşhis tedavi başarısı için hayati öneme sahip.
Yapay zeka uygulamaları yeni ilaçların keşif sürecini çok hızlandıracak
Abstract: Parkinson hastalığı, uzun bir latent fazı olan ve şu anda hastalığı modifiye edici tedavisi olmayan ilerleyici bir nörodejeneratif hareket bozukluğudur. Nöroprotektif tedaviler geliştirme çabalarını dönüştürebilecek güvenilir öngörücü biyobelirteçler henüz tanımlanmamıştır. UK Biobank’ı kullanarak, genel popülasyonda prodromal Parkinson hastalığını belirlemede ivmeölçerin öngörücü değerini araştırdık ve bu dijital biyobelirteci genetik, yaşam tarzı, kan biyokimyası veya prodromal semptom verilerine dayalı modellerle karşılaştırdık. İvmeölçer verileri kullanılarak eğitilen makine öğrenimi modelleri, hem klinik olarak teşhis edilmiş Parkinson hastalığını (n = 153) (hassas hatırlama eğrisi altındaki alan (AUPRC) 0,14 ± 0,04) hem de prodromal Parkinson hastalığını (n = 113) 7 yıl öncesine kadar ayırt etmede daha iyi test performansı elde etti.
Parkinson hastalığı neden olur? Belirtileri, teşhisi ve evreleri
Test edilen diğer tüm yöntemlerle (genetik: AUPRC = 0,01 ± 0,00, P = 2,2 × 10−3; yaşam tarzı: AUPRC = 0,03) karşılaştırıldığında genel popülasyondan (n = 33,009) teşhis (AUPRC 0,07 ± 0,03) ± 0,04, P = 2,5 × 10−3; kan biyokimyası: AUPRC = 0,01 ± 0,00, P = 4,1 × 10−3; prodromal belirtiler: AUPRC = 0,01 ± 0,00, P = 3,6 × 10−3 ). İvmeölçer, Parkinson hastalığına yakalanma riski taşıyan kişileri belirlemek ve nöroprotektif tedavilerin klinik denemeleri için katılımcıları belirlemek için potansiyel olarak önemli, düşük maliyetli bir tarama aracıdır.
Kaynaklar ve Referanslar:
1- Wearable movement-tracking data identify Parkinson’s disease years before clinical diagnosisYAZIYI PAYLAŞ
YORUMUNUZ VAR MI?