Mount Sinai araştırmacıları, video uyku testlerinde önemli bir uyku bozukluğunu teşhis etmek için bir yapay zeka aracı geliştirdiler.
Bu araç ile, uyku hareketlerinin inceliklerini daha yüksek doğrulukla yakalamak, Parkinson gibi hastalıkları daha erken tespit etmek ve kişiye özel tedavilerin önünü açmak hedefleniyor.
Çalışma Annals of Neurology dergisinde yayınlandı ve dünyada 80 milyondan fazla insanı etkileyen yaygın bir uyku bozukluğunun teşhisindeki önemi dikkat çekti.
REM UYKU DAVRANIŞI BOZUKLUĞU PARKİNSON VE BUNAMANIN GÖSTERGESİ
REM uyku davranış bozukluğu (RBD), uykunun hızlı göz hareketi (REM) evresinde meydana gelen anormal fiziksel hareketlerle karakterize edilen bir durumdur. Bu durumda, rüyaların fiziksel olarak canlandırılması sonucu kişi yatakta hareket eder, bu da genellikle şiddetli olabilir. Sağlıklı yetişkinlerde ortaya çıkan RBD, "izole" RBD olarak adlandırılır ve Amerika Birleşik Devletleri'nde bir milyondan fazla kişiyi etkiliyor. İzole RBD'nin neredeyse tüm vakaları, Parkinson hastalığı veya bunama gibi nörolojik hastalıkların erken belirtileri olarak görülüyor.
Icahn Tıp Fakültesi, Mount Sinai'de Doç. Dr. Emmanuel During, “Bu otomatik yaklaşım, tanı koymayı geliştirmek ve kolaylaştırmak ve atlanan tanıları önlemek için uyku testlerinin yorumlanması sırasında klinik iş akışına entegre edilebilir. Bu yöntem ayrıca uyku testleri sırasında gösterilen hareketlerin şiddetine göre tedavi kararlarını bilgilendirmek ve nihayetinde doktorların bireysel hastalar için kişiselleştirilmiş bakım planları oluşturmasına yardımcı olmak için de kullanılabilir.” dedi.
YÜZDE 92 DOĞRULUK ORANI VAR
Bu alandaki önceki çalışmalar, çarşaflar veya battaniyeler aktiviteyi örttüğü için uyku sırasında hareketleri tespit etmek için araştırma sınıfı 3B kameralara ihtiyaç duyulabileceğini öne sürmüştü. Ancak bu yeni algoritma, yüzde 92 doğruluk oranıyla RBD'yi tespit edebiliyor ve klinik uyku testlerine entegre edilerek tanı süreçlerini kolaylaştırabilir. Araştırma, yapay zeka alanındaki bilgisayarlı görüş tekniklerini kullanarak, rutin 2D kameralarla elde edilen video verilerinden bu hareketleri tespit etmeyi başardı.
patronlardunyasi.com