Alzheimer'ın Erken Teşhisinde Mobil Uygulamadan Yararlanmak Mümkün mü?

Alzheimer'ın Erken Teşhisinde Mobil Uygulamadan Yararlanmak Mümkün mü?

Alzheimer hastalığını erken bir aşamada teşhis etmek için ucuz, erişilebilir ve güvenilir testlerin eksikliği hissedilmekte.

Bu durumdaki insanlar daha yavaş ve daha uzun duraklamalarla konuşma eğilimindedir.

Yakın tarihli bir çalışmada, araştırmacılar, erken Alzheimer hastalığı olup olmadığını belirlemek için bir kişinin konuşmalarının akustik özelliklerini kullanan modeller geliştirmek için makine öğrenimini kullandılar.

Daha ileri testler başarılı olursa, modeller bir akıllı telefon uygulaması veya çevrimiçi olarak durumun erken aşamalarını belirlemeye yardımcı olabilir.

Alzheimer hastalığı, beynin düşünceleri, hafızayı ve dili yöneten bölümlerinde ilerleyici dejenerasyonu içerir.

Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC) ye göre, 2020'de 5.8 milyon kişi Amerika Birleşik Devletleri'nde hastalıkla yaşıyorlardı.

Araştırmalar, erken teşhisin önemli olduğunu, doktorların kişinin semptomlarını yönetmek için mümkün olan en kısa sürede klinik müdahalelere başlama fırsatı sağladığını öne sürüyor.

Bununla birlikte, Alzheimer hastalığını klinik öncesi aşamasında teşhis etmek için şu anda ucuz, yaygın olarak erişilebilir ve güvenilir araçlar mevcut değildir.

Muhtemel bir tanı göstergesi, günlük konuşmada, hastalığı olan kişilerin doğru kelimeleri bulmaya çalışırken duraklayarak daha yavaş konuşma eğiliminde olmaları olabilir. Sonuç olarak, konuşmaları, hasta olmayan insanlarla karşılaştırıldığında akıcılıktan yoksun olabilir.

Japonya'daki Kyoto Üniversitesi'nden bilim adamları, Alzheimer hastalığının erken tanısında konuşma esnasındaki duraklamalar, perde ve ses yoğunluğu gibi akustik özelliklerini kullanabileceğini düşündüler.

Sonunda doktorların hastalığı teşhis etmek için kullandığı standart bir test kadar veya ondan daha iyi olabileceğine inandıkları modeller oluşturmak için makine öğrenimini kullandılar.

Makine öğrenimi

Araştırma ekibi, tümü 65 yaş ve üzeri olan 24 Alzheimer hastalığı olan ve olmayan 99 kişiden gelen ses verilerini analiz etmek için üç makine öğrenimi algoritması kullandı.

Ses kayıtları, Hachioji'deki katılımcıların demans riskini azaltmak için yaşam tarzı değişiklikleri hakkında telefonda konuşmalarını içeren bir halk sağlığı programından geldi.

Programın bir parçası olarak, katılımcılara Bilişsel Durum için Telefon Görüşmesi (TICS-J) adı verilen standart bir bilişsel işlev testinin Japonca versiyonu da uygulandı.

Yeni çalışma için bilim adamları, Alzheimer hastalığı olan kişiler ile kontrolleri ayırt etmek için makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için bazı ses kayıtlarından gelen ses özelliklerini kullandılar.

Araştırmacılar, geliştiricilerin modellerini web sitelerine veya mobil uygulamalara dahil ederek genel halkın buna kendileri erişmesine izin verebileceğini söylüyor.

Böyle bir tahmin aracının, hastalığın en erken evrelerinde insanlara profesyonel yardım arama konusunda rehberlik edebileceğine inanıyorlar.

McCann Health, demansın önlenmesine ve erken teşhisine katkıda bulunmayı amaçlayan 'Dearphone' adlı kendi hizmetini geliştirmek için bu tanısal tarama yöntemini daha da geliştirmek istiyor.

Türkiye Sağlık Vakfı

Tıbbi Efsaneler - Demans Hakkında Doğru Bilinen 11 Yanlış

Demans - Bunama Hastalığı Nedir? Demans Belirtileri ve Evreleri

Demansın Bir Türü: Alzheimer Hastalığı Nedir? Belirtileri ve Tedavisi

Erken Beyin İltihabı Teşhisi Alzheimer’ı Yavaşlatabilir

İLGİNİZİ ÇEKEBİLECEK EĞİTİMLER