Ev sensörleri ve yapay zekâ ile ALS takibi ^{CEFR B2}

Missouri Üniversitesi'nden araştırmacılar, ev içi sensörleri yapay zekâ ile birleştiren bir sistemi ALS hastalarında sağlık değişimlerini izlemek için deniyor. Ekip, hastalığın kişiden kişiye farklı hızda ve öngörülemez biçimde ilerlemesi nedeniyle klinik ziyaretler arasındaki ayrıntılı bilgilerin genellikle eksik olduğunu belirtiyor ve bu boşluğu sensör verileriyle doldurmayı hedefliyor. Sensör teknolojisi başlangıçta Marjorie Skubic ve Marilyn Rantz tarafından evde yaşayan yaşlıları izlemek için geliştirildi ve yürüyüş, uyku ve genel fiziksel aktivitedeki değişiklikleri algılayabiliyor.

Sensör sinyalleri evden iki küçük kutu aracılığıyla kablosuz ve güvenli şekilde üniversite sistemlerine iletiliyor. Araştırmacılar önce bu verilerin hastaların günlük işlevlerindeki gerçek dünya değişikliklerini doğru biçimde yansıttığını doğruluyor; doğrulama tamamlandıktan sonra toplanan verileri yorumlamak için öngörücü modelleme aşamasına geçilecek. Makine öğrenmesi kullanılarak geliştirilen modeller, ALS Fonksiyonel Değerlendirme Ölçeği Revize (ALSFRS-R) puanını tahmin etmeyi amaçlıyor.

Projenin veri bilimi bölümüne Noah Marchal liderlik ediyor ve danışmanı Xing Song ile birlikte yapay zekâ bileşenlerini uyguluyorlar. Ekip, yürüyüş veya solunumdaki değişimler gibi sorunları erken tespit ederek düşme veya hastaneye yatışı önlemeyi hedefliyor. Gelecekte sistem klinik iş akışlarına entegre edildiğinde, endişe verici bir sinyal olduğunda klinik görevliler şu adımları atabilir:

• hastayla iletişime geçmek,
• ilaç ayarı yapmak,
• yardımcı cihaz önermek,
• daha ileri tedavi önermek.

Katılan ailelerden gelen erken geri bildirim olumlu oldu ve araştırmacılar bu yaklaşımın Parkinson veya kalp yetmezliği gibi diğer kronik durumların izlenmesine de uyarlanabileceğini belirtiyor. Çalışma Frontiers in Digital Health dergisinde yayımlandı ve University of Missouri tarafından bildirildi.