Yaşar Üniversitesi Doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar, yapay zekâ uygulamalarıyla dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunu (DEHB) geleneksel yöntemlere göre daha güvenilir biçimde tespit etmeyi hedefledi.DEHB, son yıllarda özellikle çocuklarda daha sık görülmeye başladı. Günümüzde DEHB tanısı çoğunlukla uzmanların yaptığı uzun gözlemler ve testlerle konuyor. Bu süreç hem zaman alıyor hem de kişiden kişiye değişebiliyor. Tanıyı daha hızlı ve doğru hale getirmek için geliştirilen yapay zekâ destekli yeni sistemler ise bu alanda dikkat çekici bir yenilik sunuyor.
Tanı koymada nörobiyolojik göstergeler
Yaşar Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Elektrik-Elektronik Mühendisliği Doktora Programı Öğrencisi Gürcan Taşpınar, tezinde DEHB belirtilerini analiz ederek tespit yapabilen bir yapay zekâ uygulaması ortaya koydu. Taşpınar, “Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğunun Makine Öğrenme Yöntemleri ile fMRI Tabanlı Tespiti” adlı doktora tezinde mevcut yöntemleri geliştirmeyi amaçladı. Çalışmada, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) verileri derin öğrenme algoritmalarıyla analiz edilerek, DEHB tanısında davranışsal gözlemler yerine nörobiyolojik göstergelerin kullanılabileceği nesnel bir model geliştirildi.
“Geleneksel yöntemlerin hatalarını azaltmaya çalışıyoruz”
Doktora tezinin amacına vurgu yapan Taşpınar, görüntüleme ve makine/derin öğrenmedeki hızlı gelişmeler sayesinde, teşhisi acil ve önemli olan DEHB için artık geçmişte geleneksel yöntemlerle kullanılanlardan daha güvenilir teşhis yöntemlerinin mevcut olduğunu söyledi. Yapay zekâ uygulamalarının DEHB görüntülerinden çıkarılan bir takım ayırt edici özelliklerin sisteme defalarca kez uygulanıp, sistemin öğrenmesi ile tespit edildiğini belirtti. Taşpınar,şu ifadeleri kullandı: “Bu uzun öğrenme sürecinden sonra sistem yeni bir görüntüyü hasta/sağlıklı şeklinde sınıflandırıyor. Biz bilim insanları ise bu sınıflandırma başarımlarının oranlarını arttırmaya çalışarak geleneksel yöntemlerdeki olası subjektif hataları düşürmeye çalışıyoruz. Çünkü geleneksel yöntemler eninde sonunda türlü tanı kriterleri için bir uzmanın subjektif değerlendirmesi ile DEHB teşhisi koyuyor.”
Öznel değerlendirmeyle tanı koyuluyor
Mevcut tanı sistemlerindeki eksikleri anlatan Tez Danışmanı İnsan ve Toplum Bilimleri Fakülte Dekanı, Psikoloji Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Hakan Çetinkaya, dijital uyaranların artışı ve oyun alanlarının azalmasıyla birlikte, özellikle çocuklarda tanı oranlarında belirgin bir yükselme gözlendiğini ifade etti. En temel güçlüğün, tanının büyük ölçüde öznel değerlendirmelere dayanması olduğunu dile getiren Prof. Dr. Çetinkaya, “Çalışmanın dikkat çekici yönlerinden biri, mevcut tanı sistemlerinde “birleşik” tip tanılarının orantısız biçimde yüksek çıkmasının, hiperaktif çocukların çoğu zaman aynı zamanda dikkat eksikliği gösterdiği varsayımıyla değerlendiriliyor olmasından kaynaklanabileceğine işaret etmesidir. Bu bulgu, DEHB tanılamasında davranışsal gözlemlerin nörobiyolojik verilerle desteklenmesinin önemini açık biçimde ortaya koydu. Böylece çalışma, klinik uygulamalarda nesnel tanı yaklaşımlarına geçiş için güçlü bir bilimsel dayanak sunuyor. Bu yaklaşım, psikoloji ve nörobilim alanlarında hem tanısal doğruluğu artıran hem de bozukluğun doğasına ilişkin kavrayışımızı derinleştiren önemli bir adım niteliğindedir. Uzun vadede, bu tür modellerin klinik uygulamalara entegre edilmesi, bireylerin daha erken, doğru ve kişiye özgü müdahalelere erişimini kolaylaştıracak” ifadelerini kullandı.
Daha hızlı ve doğru tanı
Tez Danışmanı Yaşar Üniversitesi Yapay Zekâ Mühendisliği Ana Bilim Dalı Başkanı ve Elektrik – Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Nalan Özkurt ise “Yapay zekâ yöntemlerinin DEHB tespitinde büyük miktarda veriyi analiz ederek gizli kalmış örüntüleri fark edebildiğini dile getirdi. Doç. Dr. Özkurt, “Bu sayede doktorların gözden kaçırabileceği ayrıntıları ortaya çıkarabiliyor. Makine öğrenmesi gibi teknikler, davranışsal verilerden ya da beyin dalgalarından elde edilen bilgileri değerlendirerek tanının daha hızlı ve doğru konmasına yardımcı oluyor. Bu çalışma ile de DEHB’nin erken ve kişiye özel teşhisi için yapay zekâ destekli bir araç geliştirmiş olduk” dedi.
Tez, Yaşar Üniversitesi Yapay Zekâ Mühendisliği Ana Bilim Dalı Başkanı ve Elektrik – Elektronik Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Doç. Dr. Nalan Özkurt ve İnsan ve Toplum Bilimleri Fakülte Dekanı, Psikoloji Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Hakan Çetinkaya danışmanlığında gerçekleşti.
