Araştırmacılar rutin elektronik sağlık kayıtlarından (EHR) elde edilen verilerle bir yapay zekâ modeli eğitti ve 140.000’den fazla çocuğun kayıtlarını inceledi. Model, doğumdan erken çocukluğa kadar olan tıbbi geçmişteki gelişimsel, davranışsal ve klinik olayların belirli kombinasyonlarını tanıyacak şekilde tasarlandı ve bu kombinasyonlar DEHB tanısından yıllar önce ortaya çıkabiliyordu.
Araç, beş yaş ve üzerindeki çocuklarda gelecekteki DEHB riskini yüksek doğrulukla tahmin etti. Performans, cinsiyet, ırk, etnik köken ve sigorta durumu gibi hasta özellikleri arasında tutarlı kaldı. Araştırmacılar yapay zekânın doğrudan tanı koymadığını; bunun yerine çocukları daha yakından izleme veya uzmana sevk etme için işaretlediğini belirtti.
Yazarlar, daha erken tespitin daha erken tanı ve destek sağlayabileceğini, bunun da DEHB’li çocukların akademik, sosyal ve sağlık sonuçlarını iyileştirebileceğini kaydetti. Ekip, bu tür araçların rutin klinik bakımda kullanılmadan önce ek çalışmalara ihtiyaç duyduğunu vurguladı. Çalışma, ilgili hibelerle desteklendi.
Zor kelimeler
- elektronik sağlık kaydı — hastaların dijital tıbbi bilgisinin kaydıelektronik sağlık kayıtlarından
- yapay zekâ modeli — verilerle öğrenen bir bilgisayar programı
- tahmin etmek — gelecekteki bir olayı öngörmeye çalışmaktahmin etti.
- gelişimsel — bireyin gelişme ile ilgili olangelişimsel,
- tanı koymak — hastalığın adını ve türünü belirlemektanı koymadığını;
- sevk etmek — bir kişiyi başka bir uzmana yönlendirmeksevk etme
- performans — yapılan işin veya uygulamanın derecesiPerformans,
İpucu: Türkçe metni okurken veya ses kaydını dinlerken, vurgulanan kelimelerin üzerine gel, odaklan ya da dokun; anında kısa tanımlar görünür.
Tartışma soruları
- Erken tespitin DEHB'li çocukların akademik ve sosyal yaşamı üzerinde hangi somut etkileri olabilir?
- Bir sağlık merkezinde böyle bir yapay zekâ aracı kullanılmadan önce siz hangi testleri veya kontrolleri yapardınız?
- Modelin farklı hasta grupları arasında tutarlı olması neden hasta güvenliği ve adalet açısından önemlidir?
İlgili makaleler
ABD'nin WHO'dan Ayrılması ve Batı Pasifik'te Sağlık İşbirlikleri
ABD'nin WHO'dan ayrılması ve yardım kesintileri, Batı Pasifik'te bölgesel sağlık ortaklıklarının önemini artırıyor. WHO Batı Pasifik direktörü Saia Ma'u Piukala, Berlin zirvesi ve Ekim'deki Fiji toplantısı öncesi öncelikleri ve zorlukları anlattı.
80 yaş ve üzeri lenfoma hastalarında düşük doz kemoterapi etkili
Yeni çalışma, 80 yaş ve üzeri hastalarda azaltılmış kemoterapinin sık görülen bir lenfomada birçok kişiyi tedavi edebildiğini veya yaşam süresini uzattığını gösterdi. Araştırma gerçek dünya kliniklerinden elde edilen verilerle yapıldı.
Yapay zekâ cerrahi dikiş eğitiminde öğrencilere koçluk ediyor
Johns Hopkins’te geliştirilen yapay zekâ aracı, dikiş çalışırken öğrencilere anında kişiye özel geri bildirim veriyor. 12 tıp öğrencisiyle yapılan çalışmada deneyimler farklı çıktı ve ekip daha geniş erişim için evde kullanılacak bir sürüm planlıyor.
