University at Buffalo'daki araştırmacılar NPJ Digital Medicine'de yayımlanan bir meta-derleme yaptı. Çalışmada yaklaşık 5.000 hakemli makale tarandı ve yapay zekâ ile giyilebilir teknolojinin diyabet yönetimindeki rolünü inceleyen 60 çalışma seçildi.
Derleme, sürekli glukoz izleyicileri (CGM) gibi cihazların sık glukoz ölçümü sağladığını ve yapay zekânın bu verilerle 1-2 saat öncesini tahmin edebildiğini belirtti. Bu tahminler kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir ve glukoz kontrolünü iyileştirebilir. Ancak araştırmalar düzensizdi, küçük örneklem büyüklükleri ve farklı cihaz tipleri çalışmaları sınırladı. Ayrıca modellerin çoğu anlaşılması zor "kara kutu" gibiydi. Yazarlar daha büyük çalışmalar, daha iyi doğrulama ve şeffaf modellere ihtiyaç olduğunu söylüyor.
Zor kelimeler
- meta-derleme — birçok çalışmanın sonuçlarını bir araya getiren inceleme
- hakemli — uzmanların okuyup onayladığı bilimsel yayın
- giyilebilir — vücuda takılarak kullanılabilen elektronik cihaz
- glukoz — kanda bulunan ve enerji veren şeker türü
- tahmin etmek — gelecekteki durumu önceden söylemeye çalışmaktahmin edebildiğini
- kişiselleştirilmiş — her kişiye özel olarak hazırlanmış veya uyarlanmış
- şeffaf — kolayca anlaşılabilen ve içeriği gösterilen
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Giyilebilir bir cihaz kullanmak ister misiniz? Neden?
- Yapay zekânın 1-2 saat öncesini tahmin etmesi size nasıl yardımcı olur?
- Araştırmaların küçük örneklemli olması neden bir problem olabilir?
İlgili makaleler
Kan Vizkozitesini Gerçek Zamanlı İzleyen Yeni Cihaz
Missouri Üniversitesi araştırmacıları, kanın vizkozitesini invaziv olmayan ve gerçek zamanlı ölçebilen bir teknoloji geliştirdi. Cihaz ultrason dalgaları ve yazılım kullanıyor; potansiyel olarak taşınabilir ve giyilebilir uygulamalar hedefleniyor.
Yeni çalışma: Beynin mikroskobik parçaları büyük ağları oluşturuyor
Nature Communications’da yayımlanan araştırma, beyin görüntüleri, genetik ve moleküler haritaları birleştirerek hücre ve kimyasalların fMRI ile görülen büyük beyin ağlarına nasıl bağlı olduğunu gösteriyor. Bulgular biliş, yaşlanma ve bazı ruhsal bozukmaları etkileyebilir.