Yapay Zeka Beyin Hastalıklarına Tedavi Sağlayabilir

Yapay zeka sağlık sektörüne birbirinden farklı yenilikler getirirken bu kez de nöral implant ile pankinson ve epilepsi hastaları için umut vadediyor.

Yapay zeka sahip olduğu kullanım alanı ile her geçen gün şaşırtmaya devam ediyor. Özellikle sağlık sektöründe yenilikçi yaklaşımlar ve teknolojiyi bir araya getiren adımların birlikte atılması sonucunda bu kez yapay zeka bazı beyin hastalıkların tedavisinde kullanabilecek. Derin öğrenmeyi kullanan bir nöral implant için, “beyin için bir kalp pili gibi” çalışabileceği söyleniyor.

Toronto Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, güvenli ve etkili yenilikçi teknolojiler yaratmak için yapay zeka ve mikro elektroniği bir araya getiriyor. Araştırma ekibi, günümüz bilgisayarlarında kullanılan çipleri üretmek için yapılana benzer şekilde nöral implantları minyatür silikon çiplere dahil etmeyi planlıyor.

Bu sayede özellikle beynin kontrol mekanizmasının kaybedildiği parkinson ve epilepsi gibi ciddi hastalıkların tedavisinde yardımcı olması bekleniyor. Aynı zamanda demans, kronik ağrı, alzheimer hastalığı ve depresyon hastaları için yeni tedavi tedavilerinin oluşturulabileceği umuluyor .Geliştirilen nöral implantların bu tip belirli beyin bozukluklarında tedavi amaçlı kullanılabilir olması umut vadediyor.

İlginizi Çekebilir: Meta Yapay Zeka Destekli Akıllı Tercüme Sistemi Geliştirdi

Nöral İmplant Sinir Ağlarını Açıp Kapatabilen Bir Anahtar

Toronto Üniversitesi Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik Fakültesi'nde baş araştırmacı ve yardımcı doçent olan Xilin Liu bu çığır açıcı yapay zeka destekli nöral implantlar hakkında açıklamada bulunuyor. Nöronların birbirleriyle kısmen elektrik sinyalleri aracılığıyla konuştuğunu belirten Liu, terapötik bir nöral implant, beyin için bir kalp pili gibi elektrik stimülasyonu ürettiğini söylüyor. Özellikle titreme veya nöbet durumlarında, stimülasyon nöronları normal bir duruma getirmeye çalışıyor.

Liu, sinir implantının sinir ağlarını bir anahtar gibi açıp kapatacağını ya da bir bilgisayarı yeniden başlatmak gibi olacağını belirtiyor. Her ne kadar basit bir işlem gibi görünse de araştırma projesi tek başına bile karmaşık bir süreçten oluşuyor. Liu da bunun göründüğü kadar basit olmayacağını ve araştırmacıların hala projenin karmaşıklığını anlamaya çalıştıklarını belirtiyor. Toronto Üniversitesi ve Üniversite Sağlık Ağı arasındaki bir işbirliği olan CRANIA nöroteknoloji merkezinin bir parçası olan Liu, bilim insanlarının henüz nasıl çalıştığını tam olarak anlamadığını ifade ediyor.

Bu çalışma, beyin sağlığını iyileştirmek ve alternatif tedaviler yaratmak amacıyla sinirbilimciler, veri ve malzeme bilimcileri ve klinisyenleri birleştiriyor. Liu ve ekibi tarafından geliştirilen Nöral implant projesi mevcut ilaçlara iyi yanıt vermeyebilecek hastalar için olası bir alternatif tedavi seçeneği oluyor. Nöral implant, beyindeki aşırı uyarılmaya karşı olumsuz reaksiyonları en aza indiriyor. Diğer taraftan yapay zekayı gelecekteki etkili bir tedavi seçeneği olarak kullanma potansiyelini görüyorlar.

İlginizi Çekebilir: Sağlık Sektörünü Bir Adım İleri Taşıyan Girişimler

Bu İmplant Derin Öğrenme Teknolojisine Sahip

Konuyla ilgili araştırmacılar, yapay sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimi olan derin öğrenme (DL) adı verilen bir tür AI kullanıyor.. Derin öğrenme, yeni veriler verildiğinde "öğrenen" ve derin düzeyli bilgileri çıkaran bir algoritma derlemesi yapıyor. Ayrıca, genellikle geleneksel yöntemlerde ihmal edilen, hastalığın ölçümü veya göstergesi olan gizli biyobelirteçleri de tanımlayabilme yeteneğine sahip.

Bu, biyobelirteçlere dayalı olarak nöral implant ya da implantları ne zaman etkinleştireceklerini seçebilme imkanı sağlıyor demek. Aynı zamanda stimülasyonu sürekli olarak tahmin etmek veya kullanmak zorunda kalmazlar. Liu, mevcut implantların çoğunun, hastanın durumundan bağımsız olarak sabit bir oranda elektrik stimülasyonu ürettiğini söylüyor. "Bunun altında yatan anlam aslında çok mühim. Çünkü Liu'nun bu ifadesine göre, nöral implant en uygun zamanda ve yalnızca gerektiğinde etkinleştirilebilecek manasına geliyor.

Bununla birlikte, Derin öğrenme modellerinin hesaplama maliyeti, bu tür teknolojiyi birleştirmeyi zorlaştıracaktır. Hesaplama maliyetlerini azaltmak için araştırma ekibi, modelleri yalnızca her hastanın durumuna göre eğitmek için yöntemler oluşturulmaya devam ediyor.