İstanbul
Parçalı bulutlu
16°
Adana
Adıyaman
Afyonkarahisar
Ağrı
Amasya
Ankara
Antalya
Artvin
Aydın
Balıkesir
Bilecik
Bingöl
Bitlis
Bolu
Burdur
Bursa
Çanakkale
Çankırı
Çorum
Denizli
Diyarbakır
Edirne
Elazığ
Erzincan
Erzurum
Eskişehir
Gaziantep
Giresun
Gümüşhane
Hakkari
Hatay
Isparta
Mersin
İstanbul
İzmir
Kars
Kastamonu
Kayseri
Kırklareli
Kırşehir
Kocaeli
Konya
Kütahya
Malatya
Manisa
Kahramanmaraş
Mardin
Muğla
Muş
Nevşehir
Niğde
Ordu
Rize
Sakarya
Samsun
Siirt
Sinop
Sivas
Tekirdağ
Tokat
Trabzon
Tunceli
Şanlıurfa
Uşak
Van
Yozgat
Zonguldak
Aksaray
Bayburt
Karaman
Kırıkkale
Batman
Şırnak
Bartın
Ardahan
Iğdır
Yalova
Karabük
Kilis
Osmaniye
Düzce

YAPAY ZEKAYLA ERKEN TANI

Otizmde erken müdahalenin önemine dikkat çeken Dr. Gülaldı, “Yapay zekâ destekli sistemler çocukların davranışlarını analiz edebiliyor, göz teması, mimik ve dikkat süreçlerini değerlendirebiliyor ve dolayısı ile tanı süresini önemli ölçüde kısaltabiliyor.” diye konuştu

YAPAY ZEKAYLA ERKEN TANI

Yapay zekâ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler, Otizm Spektrum Bozukluğunda erken tarama, tanılama ve müdahale süreçleri açısından yeni olanaklar sunuyor. Yapay zekâ sistemlerinin çocukların göz hareketleri, ses tonu, mimikleri, dikkat süreçleri ve oyun davranışlarındaki örüntüleri analiz edebildiğini belirten Çocuk Gelişimi Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, “Yapay zekâ artık sadece bir teknoloji değil; otizm alanında erken tanı, erken müdahale ve doğru destek almanın önemli bir aracı haline geliyor.” dedi.

Üsküdar Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi Çocuk Gelişimi Bölümü Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, yapay zekâ ile Otizm Spektrum Bozukluğunun kesiştiği alanda yaşanan gelişmeleri ve yapay zekânın otizmde erken tarama, tanılama ve müdahale süreçlerinde sunduğu olanakları değerlendirdi.

Örüntüleri analiz ediyor

Yapay zekâ ve Otizm Spektrum Bozukluğunun kesişiminin son yıllarda hızla gelişen çalışma alanlarından biri olduğuna dikkat çeken Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, “Artık yapay zekayı (YZ), sadece veri işleyen bir sistem olarak görmek mümkün değil. Günümüzde bu sistemler öğrenebiliyor, insan davranışlarını analiz edebiliyor ve çok karmaşık örüntüleri kısa sürede çözebiliyor. Özellikle Derin Öğrenme (Deep Learning) ve Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki gelişmeler, makinelerin sadece komutları yerine getirmekle kalmıyor, insan davranışlarındaki nüansları da anlayabiliyor. Bugün YZ, tıbbi teşhislerle yarışır düzeyde teşhis koyabiliyor, devasa veri yığınları içinden insan gözünün kaçırabileceği mikroskobik ipuçlarını dahi yakalayabiliyor.” dedi.

Davranışsal göstergelere dayanıyor

Otizmin sosyal etkileşim, iletişim ve davranış örüntüleriyle karakterize olan ve geniş bir spektruma yayılan nörogelişimsel bir durum olduğunu ifade eden Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, “Otizm, bireylerin fiziksel ve ruhsal sağlığı için ciddi bir tehdit oluşturmakta; sosyal etkileşim, öğrenme, iş yaşamı ve aile yaşamında önemli bozulmalara yol açmaktadır. Otizmin nedenleri karmaşık ve çok yönlüdür; genetik ve çevresel faktörleri içermektedir. Bozukluğun bazı genetik temelleri bulunmasına rağmen, yatkınlık genleri gibi moleküler genetik göstergelerdeki bireysel farklılıkların yüksek olması nedeniyle klinik tanı günümüzde daha çok gözlemlenebilir ve ölçülebilir davranışsal göstergelere dayanmaktadır.” diye konuştu.

Erken müdahale kritik

Otizmde erken tanı ve müdahalenin önemine işaret eden Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, “Erken tanı müdahale, otizmli bireylerde sosyal dikkat, dil ve zeka alanlarındaki yetersizlikleri azaltmada ve semptomların genel şiddetini düşürmede etkili olmaktadır. Her ne kadar otizm belirtileri genellikle 2 yaşından önce ortaya çıksa da birçok nedenden dolayı otizmli bireylerin önemli bir kısmı 6 yaşından sonra tanı almakta, bu da davranışsal tedavi için en uygun dönemin kaçırılmasına ve bilişsel gelişim ile yaşam kalitesinin olumsuz etkilenmesine neden olmaktadır.” şeklinde konuştu.

Yapay zekâ ile otizm araştırmalarının birleşmesinin erken tarama açısından önemli olanaklar ortaya çıkardığını belirten Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, “Yapay zeka ve otizm çalışmaları bir araya geldiğinde, teknolojinin ve teknolojik gelişmelerin otizmli bireylerin yaşamında çok önemli bir hale geldiğini görmekteyiz. Makine öğrenmesi algoritmaları, bir çocuğun göz hareketlerinden, ses tonundaki frekans değişimlerinden veya oyun oynama biçiminden yola çıkarak, geleneksel yöntemlerin 6 yaşında yakaladığı işaretleri 6-12 aylıkken tespit edebilmesi çok önemli gelişmelerdir.” ifadesinde bulundu. 

Yapay zeka destekli müdahale araçlarının, her çocuğun kendine özgü "işletim sistemine" uygun, kişiselleştirilmiş ve sabırlı bir eğitim ortamı sunma imkanı yaratabileceğini de dile getiren Dr. Öğr. Üyesi Demet Gülaldı, “Bu birleşim, otizmi bir engel olarak değil, doğru teknolojik destekle topluma entegre edilebilecek değerli bir farklılık olarak konumlandırmamızı kolaylaştıracaktır. Son yıllarda yapılan bilimsel araştırmalar ışığında küçük çocuklarda otizmin erken tarama, tanılama ve erken müdahale süreçlerinde yapay zekânın büyük bir gelişim potansiyeline sahip olduğunu ve geleneksel yöntemlerin önüne geçtiğini söyleyebiliriz.” diye konuştu.  

 

Yapay zekâ tanı sürecini hızlandırabilir

Geleneksel erken tarama süreçlerinde ebeveynlerden alınan bilgilerin ve klinik gözlemlerin önemli rol oynadığını hatırlatan Dr. Gülaldı, şöyle devam etti:

“Otizmli çocukların erken taranmasında kullanılan geleneksel yöntemler, psikiyatristlerin ebeveyn beyanlarına ve klinik gözlemlere dayanarak çocuğun gelişimindeki otizm semptomlarını tanımlamak şeklindedir. Ancak makine öğrenmesi gibi yapay zeka yöntemleri; çok sayıda geçmiş otistik örneklemden ve kontrol grubundan veri kategorilerini öğrenerek otizm teşhis sürecini otomatikleştirebilir ve hızlandırabilir. Örneğin Evrişimli Sinir Ağı (CNN) tabanlı OSB sınıflandırma sistemlerinde doğruluk, duyarlılık ve özgüllük gibi performans ölçütleri üzerinden umut verici sonuçlar bildirilmektedir. Bu yöntemler, yeni giriş örneklerini sınıflandırabilen tahmin modellerinin oluşturulmasına imkân sağlıyor.” 

 

Her çocuğa özel destek

Yapay zekâ tabanlı modellerin özellikle küçük çocuklarda kullanılmasına yönelik çalışmalar bulunduğunu belirten Dr. Gülaldı, “Yapılan bir çalışma, yapay zeka ile alternatif karar ağacı (alternating decision tree) modeli oluşturularak, 13 ila 48 aylık otizmli çocuklarda yüzde 99,97 doğruluk oranıyla etkili bir şekilde tanı koyabileceğini göstermiştir.  Otizmli küçük çocukların temel sosyal etkileşimlerde ve kişilerarası iletişimde bulunmalarına, duyguları tanıma ve yönetme yeteneklerini geliştirmelerinde yapay zekanın yardımcı olabileceği kanıtlanmıştır.” dedi.

Yapay zekânın yalnızca erken tarama ve tanılama süreçlerinde değil, müdahale ve eğitim alanında da önemli fırsatlar sağlayabileceğini belirten Dr. Gülaldı, “Yapay zekâ destekli sistemler çocukların davranışlarını analiz edebiliyor, göz teması, mimik ve dikkat süreçlerini değerlendirebiliyor ve dolayısı ile tanı süresini önemli ölçüde kısaltabiliyor. Böylelikle bu sistemlerin otizmde erken müdahale için kritik fırsatlar sunması sevindirici gelişmelerdir.  Yapay zekâ artık sadece bir teknoloji değil; otizm alanında erken tanı, erken müdahale ve doğru destek almanın önemli bir aracı haline geliyor.” şeklinde sözlerini tamamladı.

Yorumlar