Edinburgh ve Dundee Üniversiteleri'ndeki araştırmacılar, NEURii adlı küresel bir araştırma projesi kapsamında, İskoçya'daki hastalardan on yılı aşkın bir süre içinde elde edilen CT ve MRI taramalarını inceleyecek. Araştırmacılar, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak bu taramaları hastaların sağlık kayıtlarıyla eşleştirip, doktorların demans riskini daha iyi belirlemesine yardımcı olabilecek kalıpları tespit etmeyi hedefliyor.
FARKLI ÇALIŞMALAR DA MEVCUT
Son dönemde yapay zeka (YZ), Alzheimer hastalığı ve diğer demans türlerinin erken teşhisi ve risk değerlendirmesi konusunda önemli ilerlemeler kaydetti. Cambridge Üniversitesi'nden araştırmacılar, mevcut klinik yöntemlerden çok daha yüksek bir doğruluk oranıyla Alzheimer hastalığının ilerlemesini tahmin edebilen bir YZ aracı geliştirdi.
Bu model, bilişsel testler ve MRI taramalarından elde edilen verileri kullanarak hastaları farklı risk kategorilerine ayırıyor ve hastalığın ne kadar hızlı ilerleyeceğini öngörüyor. Model, gerçek klinik ortamlarda oldukça etkili olabileceğini gösteren yaklaşık 900 hasta üzerinde test edildi.
Başka bir çalışma, YZ'nin konuşma kalıplarını analiz ederek demans riskini değerlendirme potansiyelini ortaya koyuyor. Framingham Kalp Çalışması verilerini kullanan araştırmacılar, YZ'nin bilişsel testler sırasında yapılan konuşmaları analiz ederek hafif bilişsel bozukluktan Alzheimer'a ilerlemeyi tahmin edebileceğini belirledi.
Bu yöntem, invaziv olmayan, maliyet etkin ve uzaktan değerlendirme için uygun bir araç olarak öne çıkıyor ve erken müdahale için güçlü bir potansiyel sunuyor
