Bebeklerde Gelişim Bozukluklarını Y-Zeka ile Erken Tespit

Bebeklerde Hareket Kalıpları Yapay Zeka İle Otomatik Sınıflandırılıyor

Heidelberg Üniversitesi Tıp Fakültesi ve Heidelberg Üniversitesi Hastanesi’nden araştırmacılar, yeni bir sensör kombinasyonu ve yapay zeka kullanarak bebeklerin hareketlerindeki kalıpları analiz ederek sinir sisteminin sağlıklı gelişip gelişmediğini tespit ediyor.

Bir bebeğin ilk yaşam aylarındaki kendiliğinden hareket etme biçimi, sinir sisteminde bir bozukluk olup olmadığını ve ileride beyin felci gibi sorunların gelişip gelişmeyeceğini öngörebilir. Son on yıllardaki araştırmalar bu yönde bulgular ortaya koydu. Şimdiye kadar, yaşa özgü bu kendiliğinden hareket kalıpları – araştırmacılar buna ‚Genel Hareketler‘ (General Movements) diyor – video verileriyle klinik olarak analiz ediliyordu. Heidelberg Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden Prof. Dr. Dr. Peter Marschik ve ekibi, ilk kez erken çocukluk dönemi hareketlerini otomatik olarak sınıflandırabilen bir yöntem geliştirdi. Marschik, Heidelberg Üniversitesi Hastanesi’nin (UKHD) Çocuk ve Ergen Psikiyatrisi Kliniği’nde Sistemik Etoloji ve Gelişim Bilimi araştırma birimini yönetiyor.

Yapılan çalışmada, tahmini doğum tarihinden itibaren dört haftalık bebeklerle yapılan deneylerde, „Sensör Füzyon Modeli“ sayesinde sinirsel kaynaklı hareket bozukluklarının otomatik olarak erken dönemde tespit edilebildiği gösterildi. Bu model, gelecekteki tanı süreçlerini desteklemeyi hedefliyor. Ayrıca, bebeklerdeki farklı hareket kalıplarının otomatik olarak saptanması, sinir sisteminin erken gelişiminin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunabilir.

Erken Tespit Edilen Sinirsel Bozukluklar Daha İyi Tedavi Edilebilir

Sinirsel bozuklukların erken tespiti, çocukların ileriki yaşamı için belirleyici olabilir. Doğumdan sonra sinir sistemi hızla gelişir ve dış etkiler bu süreci olumlu ya da olumsuz yönde etkileyebilir. Son yıllardaki çalışmalar, beyin felci (serebral palsi) gibi hareket bozukluklarına ve kas sertliğine yol açan hastalıklarda erken müdahalenin (örneğin fizyoterapi) ilerideki semptomları hafifletebildiğini gösteriyor. Dünya genelinde her 1.000 doğumda bir ila dört yeni doğan, beyin felci ile karşılaşıyor. Erken tanı için „Genel Hareket Değerlendirmesi“ (GMA) yöntemi kullanılıyor. Bu yöntemde doktorlar, bebeğin hareketlerini analiz ediyor. İdeal olarak, GMA yöntemi, nörolojik değerlendirmeler ve manyetik rezonans görüntüleme (MRT) gibi diğer yöntemlerle destekleniyor. Ancak bu yöntemler her yerde eşit erişilebilir olmadığından, bilim insanları yapay zeka destekli otomatik analizlerin GMA’ya entegre edilmesini hedefliyor.

SEE – Sensör Füzyon Modeli Hareket Bozukluklarını Kesin Olarak Tespit Ediyor

Yapılan son çalışmada, araştırmacılar iki haftalık aralıklarla ve daha sonra haftalık olarak 50’den fazla çocuğu inceledi. Peter Marschik ve ekibi, „Sensör Füzyon Modeli“nde görsel sensörleri, hassas basınçlı matlarla basınç dağılımı ölçümünü ve mekansal hareketi ölçen atalet sensörlerini bir araya getirdi. Yapay zeka ile bu üç veri kaynağının ortak analizi, sadece video tabanlı analizlere kıyasla çocuklardaki hareket bozukluklarını sınıflandırmada çok daha yüksek bir doğruluk sağladı.

„Sensör Füzyon Modeli, tipik ve atipik hareket kalıplarını güvenilir bir şekilde ayırt ediyor ve böylece çocukların sinir sisteminin sağlıklı olup olmadığını ve yaşına uygun gelişip gelişmediğini gösteriyor,“ diye özetliyor Peter Marschik. Bu modelin, gelişim bozukluklarının daha erken teşhis edilmesine katkıda bulunabileceği belirtiliyor. Ayrıca, erken dönem hareket kalıplarının otomatik olarak sınıflandırılması, otizm spektrum bozukluğu gibi nörogelişimsel bozuklukların oluşumunu daha iyi anlamaya yardımcı olabilir.

Uluslararası İş Birliği ile İlerleyen Araştırmalar

Peter Marschik’in ekibinin çalışması, disiplinlerarası bir yaklaşımla yürütülüyor ve Göttingen, Graz, Berlin, Los Angeles ve Stockholm’deki üniversiteler ve tıbbi kurumlarla iş birliği içinde gerçekleştiriliyor. Bu iş birliği sayesinde, sinir sistemi bozukluklarının erken tanısı ve tedavisinde yeni yöntemlerin geliştirilmesi hedefleniyor.

#KI #YapayZeka #Bewegungsmuster #HareketKalıpları #Säuglinge #Bebekler #Entwicklungsstörungen #GelişimBozuklukları #SensorFusionModell #SensörFüzyonModeli #Früherkennung #ErkenTeşhis #Zerebralparese #BeyinFelci #GeneralMovements #GenelHareketler