REM Uykusu Davranış Bozukluğu Teşhisinde Yapay Zeka Atılımı
Mount Sinai Tıp Fakültesi’nden Dr. Emmanuel During liderliğindeki bir araştırma ekibi, REM uykusu davranış bozukluğunu (RBD) tespit etmek için yapay zeka destekli bir algoritma geliştirdi. Algoritma, uyku sırasında kaydedilen video görüntülerini analiz ederek yüksek doğruluk oranıyla teşhis koyabiliyor. Araştırmacılar, algoritmanın %92 doğruluk oranına sahip olduğunu ve bu alandaki en yüksek başarıyı temsil ettiğini belirtti.
RBD’nin Zor Teşhisi
RBD, hastaların rüyalarına fiziksel tepkiler vermesiyle ortaya çıkan, teşhisi zor bir rahatsızlıktır. Bu tepkiler konuşma, gülme, bağırma veya yatakta hareket etmeyi içerebilir. Ancak bu belirtiler diğer uyku bozukluklarıyla karıştırılabilir. Kesin teşhis için video-polysomnografi adı verilen ileri bir uyku testi gereklidir.
Yapay Zeka Destekli Algoritma
Araştırmada, 170 hastanın uyku testleri 2D kameralarla kaydedildi. Katılımcıların 80’i RBD teşhisi alırken, diğerleri farklı uyku bozuklukları veya herhangi bir sorun yaşamıyordu. Algoritma, REM uykusu sırasında kaydedilen hareketlerin oranını, hızını ve büyüklüğünü analiz ederek teşhis koymada etkili oldu.
Erken Teşhisin Önemi
RBD’nin, demans ve Parkinson gibi nörodejeneratif hastalıkların erken belirtisi olduğu düşünülmektedir. Bu yeni yöntem, erken teşhisle hastalara özel tedavi planları geliştirilmesine olanak sağlayabilir.
Sonuç
Yapay zeka destekli bu algoritma, RBD’nin teşhisinde önemli bir atılım darstellt. Parkinson ve demans gibi hastalıklarla ilgili maliyetleri azaltmaya ve hastaların yaşam kalitesini artırmaya yardımcı olabilir.
