Yeni yapay zeka tabanlı tanı yöntemleri, demans riski taşıyan kişileri daha erken tespit etmeye yardımcı olabilir ve böylece izleme, müdahale ve destek için daha fazla olanak açabilir.
Vebjørn Andersson, demans tanısının ne kadar sürebileceğini doğrudan gördü. Oslo Üniversitesi Hastanesi'nde doktora öğrencisi ve demans araştırmacısı olan Andersson, daha erken destek ve bakım fırsatlarını kaçırmış olabilecek ileri evre demans hastalarıyla sıkça karşılaşıyor.
"Tanı prosedürlerinin doğru teşhisi bulması çok uzun sürüyor ve insanlar ile bakıcıları ihtiyaç duydukları yardımı alana kadar beklemek zorunda kalıyor" dedi.
Demans, dünya genelinde tahminen 57 milyon kişiyi etkileyen bir durum. Yine de birçok vaka, beyinde önemli değişiklikler çoktan gerçekleşmiş olduktan sonra teşhis ediliyor.
AB tarafından finanse edilen AI-Mind projesi kapsamında Andersson ve Avrupa'daki meslektaşları, demans riski taşıyan kişileri daha erken tespit etmeye yardımcı olmak üzere yeni yapay zeka araçları geliştirdi. Risk altındaki kişilerin daha erken ve daha doğru şekilde tanımlanması, izleme, müdahale ve destek olanakları sağlayabilir. Bu durum, kişilerin belirgin semptomlar olmadan yaşayabilecekleri süreyi potansiyel olarak uzatabilir.
"Bilişsel gerileme demansa ilerlediğinde müdahale fırsatları çoktan kaybedilmiş olabilir" diye açıkladı Oslo Üniversitesi Hastanesi'nde nörolog ve AI-Mind araştırmasının koordinatörü Dr Ira Haraldsen. "AI-Mind'in amacı, klinik semptomlar ortaya çıkmadan önce hastayı erken aşamada tespit etmek."
Demans, AB ülkelerinde 60 yaş üstü kişilerin yaklaşık yüzde 7'sini etkiliyor ve hastalık gelişme olasılığı yaşla birlikte hızla artıyor. Avrupa nüfusu yaşlandıkça, risk altındaki kişileri daha erken tespit etmenin yollarını bulmak giderek daha önemli hale geliyor.
AI-Mind araştırma ekibi, risk tahminini iyileştirmek ve tanı ile sağlık hizmeti planlamasını desteklemek için tıbbi bilgiyi ileri teknolojiler ve yapay zeka modelleriyle birleştiriyor.
Araştırmacılar, hastaların bilgilerini gizli tutmak için özel sunucular ve protokoller kullanarak 1.000 Avrupa vatandaşından veri toplamak ve analiz etmek için 50.000 saatten fazla zaman harcadı. Bu veriler daha sonra iki tamamlayıcı tanı aracının geliştirilmesinde kullanıldı.
Araştırmacıların temel hedeflerinden biri, ileride demans geliştirme riski artan hafif bilişsel bozukluğu olan kişileri tespit etmekti. Bazı MCI hastaları hafıza veya günlük işlerde zorluk yaşasa da hepsi demans geliştirmiyor. Araştırmacılar ilerleme olasılığı en yüksek olanları belirlemek istedi.
Çalışmalar, demansın ilerleyişinin erken döneminde beyin elektrik aktivitesinde değişiklikler olabileceğini gösterdi. Geliştirilen tanı araçlarından ilki olan AI-Mind Connector, demans riskiyle bağlantılı olabilecek örüntüleri tespit etmek için bu elektrik aktivitesine ilişkin verileri kullanıyor.
Diğer yandan ikinci araç olan AI-Mind Predictor, yapay zekayı kullanarak ek verileri analiz ediyor ve MCI'den demansa geçiş riskini daha ayrıntılı değerlendiriyor. AI-Mind Connector'dan gelen verilerin yanı sıra bilişsel işlev, biyolojik belirteçler, tıbbi geçmiş ve yaş, eğitim, insanların nerede yaşadığı gibi demografik faktörleri dikkate alıyor.
Demans için şu anda bir tedavi bulunmuyor. Bununla birlikte sosyal izolasyon veya çok fazla alkol tüketme gibi bazı risk faktörleri değiştirilebilir nitelikte; bu sayede insanlar basit yaşam tarzı değişiklikleriyle risklerini azaltabilir. Diğer müdahalelerle birlikte bu durum, demansın başlangıcını geciktirmeyi veya önlemeyi mümkün kılabilir.
"Sosyal izolasyon konusunda bir şey yapabilirsiniz, içki ve sigara alışkanlıkları konusunda da bir şey yapabilirsiniz" dedi Haraldsen. Yeni tedaviler ortaya çıktıkça, AI-Mind gibi araçların da bu tedavilerden fayda görebilecek kişileri tespit etmeye yardımcı olabileceğini ekledi.
Erken tespit sadece tedaviyle ilgili değil. Hafıza veya düşünmede değişiklik yaşayan insanların neler olduğunu anlamasına ve uygun desteğe erişmesine yardımcı olabilir. Çalışma boyunca birçok hasta ile etkileşime geçen Andersson'a göre, pek çok kişi sadece semptomları hakkında bir açıklama istiyordu.
Daha erken bilgi edinmek, insanların ve ailelerinin geleceği hem pratik hem de duygusal açıdan planlamasına da yardımcı olabilir.
AI-Mind araçları Norveç'te klinik ve araştırma ortamlarında test edildi bile. Projenin ilk aşaması 2026'nın başlarında sona erdi ve araştırmacılar şimdi çalışmayı diğer ülkelere genişletmek ve sürdürmek için fon arıyor.
Ancak bu araçların tıbbi uygulamada kullanılabilmesi için AB Tıbbi Cihaz Yönetmeliği kapsamında tıbbi cihaz olarak onay alması gerekiyor; bu da klinik değerlendirme gerektiriyor ve araştırmacılar bunun 2035 yılına kadar tamamlanmasını bekliyor.
Algoritmaların yeni ortamlarda test edilmesi, araştırmacıların bunların daha çeşitli popülasyonlarda ne kadar iyi çalıştığını değerlendirmesine yardımcı olacak. Ekip ayrıca tanı yaklaşımını daha da geliştirmek için Eli Lilly, Roche ve Bosch dahil olmak üzere sektör ortaklarıyla iş birliği yapıyor.
"AI-Mind kavramını tıbbi dünyaya sokmak için oldukça agresif bir stratejimiz var" dedi Haraldsen. Yaklaşımın son derece uzmanlaşmış ekipmana ihtiyaç duymaması nedeniyle, sonunda tıbbi kaynakların daha az olduğu yerlerde de kullanılabileceğine özellikle umutlu.
"iPad ve iPhone gibi cihazlarda sunulabilecek çok basit bir konseptimiz var" dedi.
Araçlar yapay zeka kullansa da Andersson, bunların insan yargısının veya etkileşiminin yerini alması için tasarlanmadığını vurguluyor. Bunun yerine sağlık profesyonelleri ile hastalar arasındaki konuşmaları ve karar alma süreçlerini desteklemeyi amaçlıyorlar.
"Teşhisi koyması ve ardından tedaviyi sağlık profesyonellerine bırakması amaçlanmıyor" dedi. "İnsana dayalı, insan merkezli bir karar olması gerekiyor."
Bu makale ilk olarak AB Araştırma ve İnovasyon Dergisi Horizon'da yayınlandı.
