Yaşar Üniversitesi'nde geliştirilen yenilikçi bir yapay zeka uygulaması, dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunu (DEHB) tespit etme yöntemlerinde devrim yaratmayı hedefliyor. Doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar'ın tez çalışması kapsamında hayata geçirilen proje, geleneksel teşhis yöntemlerinin sınırlılıklarını aşarak daha güvenilir ve hızlı sonuçlar sunmayı amaçlıyor.
YAPAY ZEKA İLE DAHA GÜVENİLİR TEŞHİS
DEHB, özellikle çocukluk çağında giderek daha fazla görülürken, mevcut teşhis süreçleri genellikle uzmanların uzun süren gözlemlerine ve testlerine dayanıyor. Bu durum, hem zaman kaybına yol açıyor hem de kişiden kişiye değişen sonuçlar doğurabiliyor. Taşpınar'ın doktora tezinde geliştirdiği yapay zeka destekli sistem, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerini derin öğrenme algoritmalarıyla analiz ederek, DEHB tanısında davranışsal gözlemler yerine nörobiyolojik göstergeleri temel alıyor. Bu sayede daha nesnel ve bilimsel bir teşhis modelinin önü açılıyor.
GELENEKSEL YÖNTEMLERİN HATALARI AZALIYOR
Proje danışmanları Doç. Dr. Nalan Özkurt ve Prof. Dr. Hakan Çetinkaya'nın rehberliğinde yürütülen çalışmada, yapay zekanın DEHB belirtilerini analiz ederek tespit yapabilme potansiyeli öne çıkıyor. Gürcan Taşpınar, "Geleneksel yöntemlerin hatalarını azaltmaya çalışıyoruz" diyerek, yapay zekanın öğrenme süreciyle elde ettiği sınıflandırma başarımlarının, muhtemel sübjektif hataları düşürmeye yardımcı olduğunu belirtiyor. Prof. Dr. Çetinkaya da, dijitalleşmenin artmasıyla DEHB tanı oranlarındaki yükselişe dikkat çekerek, tanının büyük ölçüde öznel değerlendirmelere dayanmasının getirdiği zorluklara işaret ediyor. Bu çalışma, klinik uygulamalarda nesnel tanı yaklaşımlarına geçiş için güçlü bir bilimsel dayanak sunarken, Doç. Dr. Özkurt, yapay zeka yöntemlerinin büyük veri setlerini analiz ederek doktorların gözden kaçırabileceği örüntüleri ortaya çıkarabildiğini ve bu sayede daha erken, doğru ve kişiye özel teşhis imkanı sağladığını vurguluyor.
