Bebeklere yapay zeka ile otizm teşhisi

ABD’de bir araştırma ekibi, geliştirdikleri yapay zeka algoritmasının 6 aylık bebeklerde dahi yüksek doğruluk ve hassaslıkta otizm teşhisi koyabildiğini duyurdu. Bu sayede tipik olarak 3 yaşında anlaşılabilen otizm, önümüzdeki yıllarda yapay zeka ile otizm teşhisi sayesinde çok daha erken öngörülebilecek.

Bu bilimsel araştırmanın temeli 22 yıl önce yayınlanan bir çalışmaya dayanıyor. 1995 yılında yayınlanan An MRI study of brain size in autism başlıklı çalışma, otizm spektrum bozukluğu bulunan ergenlerde beyin hacminin büyüdüğünü bildiriyordu. Bu rapor sonrasında yapılan araştırmalar, söz konusu beyin büyümesinin çocukluk döneminde gerçekleştiğini ortaya koydu.

Bebeklerin beyin taramaları değerlendirilerek yapay zeka ile otizm teşhisi koyulabiliyor. Geliştirilen algoritma yüzde 81 doğruluk ve yüzde 88 hassaslıkla ileriki yaşlarında otizm teşhisi koyulacak olan çocukları çok daha erken öngörebiliyor.
Bebeklerin beyin taramaları değerlendirilerek yapay zeka ile otizm teşhisi koyulabiliyor. Geliştirilen algoritma yüzde 81 doğruluk ve yüzde 88 hassaslıkla ileriki yaşlarında otizm teşhisi koyulacak olan çocukları çok daha erken öngörebiliyor.

ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri’nin (National Institues of Health) otizmin erken teşhisine yönelik “Bebek Beyin Tarama Araştırması” kapsamında yürütülen bu çalışmaya, otizm teşhisi koyulmuş daha büyük bir kardeşi olan 106 bebek dahil edildi. Bebeklerin 42’sinde ise ailesinde otizm hikayesi bulunmuyordu. Her bebeğe 6, 12 ve 24 aylık olduklarında beyin taraması yapıldı.

Araştırmacılar, 6 ve 12 aylık beyin taramalarında beyin büyümesi gözlemlemediler. Ancak yüksek risk grubundaki bebeklerin beyin yüzeylerinde kayda değer bir büyüme tespit ettiler. Bu bebeklere daha sonrasında otizm teşhisi de koyuldu. Beyin yüzeyindeki bu büyümenin, 12 – 24 aylık dönemde beyin hacim artışı ile ilişkili olduğunu tespit ettiler. Diğer bir ifade ile, otizmde ilk 12 aylık dönemde beyin yüzeyinde bir artış oluyor, sonrasında 24 aylık olana dek beyin hacmi artıyor.

Kuzey Karolina Üniversitesi (UNC), Chapel Hill’deki araştırma ekibi, derin öğrenme (deep-learning) algoritmasının yüksek risk grubunda olan ve 24 aylık olduğunda otizm teşhisi koyulacak olan bebeklerde beyin tarama datalarını kullanarak otizm öngörüsünde bulunup bulunamayacağını araştırdı.

Yüksek oranda doğrulukla teşhis koyuyor

Geliştirilen yapay zeka algoritması, yüksek risk grubundaki çocuklarda yüzde 81 doğruluk ve yüzde 88 hassaslıkla doğru bir şekilde tahminde bulundu. Geleneksel yönteme kıyasla bu çok yüksek bir başarı olarak değerlendiriliyor. Çünkü çocuğun davranışına yönelik sorulara dayanan ve en erken 12 aylık bebeklerde otizm teşhisi koyabilen geleneksel yöntemin doğruluk oranı ancak yüzde 50.

UNC’de psikolog ve beyin gelişimi araştırmacısı olan makalenin kıdemli yazarı Yardımcı Doçent Doktor Heather Hazlett, “Bu alandaki ölçümlerden çok daha başarılı ve bu teşhisi çok daha küçük yaşlarda yapabiliyor” sözleri ile elde ettikleri başarının önemine işaret ediyor.

 

Beyin büyümesi ne kadar çok ise semptomlar o derece ağır oluyor

Araştırma normalde 24 aylıktan sonra teşhis edilebilen sosyal ilgi azlığı, konuşma gecikmesi, tekrar eden vücut hareketleri gibi semptomlarla ilgili de tespitte bulundu. Buna göre, beyindeki büyüme ne kadar çok ise, otizmde gözlemlenen bu semptomlar da o derece ağır seyrediyor.

Yapay zeka ile otizm teşhisi

Otizm ile ilişkili beyin değişikliklerinin çok erken yaşlarda başladığının tespit edilmesi üzerine, UNC’deki bilgisayar mühendisleri, Charleston Üniversitesi ile işbirliği yaparak bir yapay zeka algoritması geliştirdiler. Yapay zeka ile otizm teşhisi sağlayan bu algoritmayı beyin tarama sonuçları ile eğittiler. Daha sonra da, ileride otizm teşhisi koyulacak olan çocuklara erken dönemde doğru teşhis koyup koyamadığını test ettiler.

Geliştirilen yapay zeka ile otizm teşhisi algoritması oldukça başarılı oldu. Beyin yüzey alanı, beyin hacmi ve cinsiyet (erkekler, kızlara göre daha yüksek oranda otizme sahip olabiliyor) olmak üzere sadece üç değişken kullanarak 10 otizmli çocuktan 8’ini doğru tahmin edebildi.

Daha fazla bilgi için: IEEE Spectrum