Yapay Zeka, Çocuklarda DEHB Tanısından Yıllar Önce Riski Belirleyebiliyor

Yapay zeka destekli araçlar, rutin elektronik sağlık kayıtlarını inceleyerek çocuğun dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (DEHB) geliştirme riskini, tipik bir tanı konulmasından yıllar önce doğru bir şekilde tahmin edebiliyor. Nature Mental Health dergisinde yayımlanan araştırmaya göre, bu yöntem erken müdahale için önemli bir fırsat sunuyor.

DEHB, milyonlarca çocuğu etkileyen yaygın bir durum olmasına rağmen, birçok çocuk yıllarca tanı almadan kalabiliyor. Erken belirtiler görülse bile, uzun vadeli sonuçları iyileştirecek destekten mahrum kalıyorlar. Duke Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Biyoenformatik Bölümü'nde veri bilimci olan Elliot Hill, konuyla ilgili şunları söylüyor:

"Elektronik sağlık kayıtlarında zengin bir bilgi kaynağı bulunuyor. Bu verilerin içinde gizlenen desenleri inceleyerek, hangi çocukların ileride DEHB tanısı alabileceğini, tanı konulmasından çok önce tahmin edebilir miyiz diye araştırdık."

Araştırmacılar, DEHB olan ve olmayan 140 binden fazla çocuğun elektronik sağlık kayıtlarını analiz etti. Doğumdan erken çocukluk dönemine kadar olan tıbbi geçmişi inceleyen özel bir yapay zeka modeli eğitildi. Model, DEHB tanısı konulmasından yıllar önce ortaya çıkan gelişimsel, davranışsal ve klinik olayların kombinasyonlarını tanımayı öğrendi.

Model, 5 yaş ve üzeri çocuklarda gelecekteki DEHB riskini yüksek doğrulukla tahmin edebildi. Cinsiyet, ırk, etnik köken ve sigorta durumu gibi hasta özelliklerine göre de tutarlı sonuçlar verdi. Önemli bir nokta, bu aracın bir tanı koymadığı; aksine, çocuk doktorlarının veya uzmanların daha yakından takip etmesi gereken çocukları belirlediği.

Matthew Engelhard, Duke Üniversitesi Biyoistatistik ve Biyoenformatik Bölümü'nde araştırmacı ve çalışmanın kıdemli yazarı olarak şunları ekliyor:

"Bu bir yapay zeka doktor değil. Klinisyenlerin zamanlarını ve kaynaklarını daha verimli kullanmalarına yardımcı olan bir araç. Böylece, yardıma ihtiyacı olan çocukların yıllarca beklemek zorunda kalması veya gözden kaçırılması önlenmiş oluyor."

Araştırmacılar, erken tarama için bu tür bir tanımlamanın, erken tanı ve destek sağlayarak DEHB'li çocuklar için akademik, sosyal ve sağlık açısından daha iyi sonuçlara yol açabileceğini vurguluyor. Bununla birlikte, klinik ortamlarda kullanılmadan önce daha fazla araştırmaya ihtiyaç olduğunu belirtiyorlar.

Naomi Davis, çalışmanın yazarlarından ve psikiyatri ve davranış bilimleri bölümünde doçent olarak şunları ifade ediyor:

"DEHB'li çocuklar, ihtiyaçları anlaşılmadığında ve yeterli destek sağlanmadığında ciddi zorluklarla karşılaşabiliyor. Aileleri zamanında, kanıta dayalı müdahalelere yönlendirmek, onların hedeflerine ulaşmaları ve geleceğe sağlam bir temel oluşturmaları için hayati önem taşıyor."

Hill ve Engelhard, ayrıca ergenlerde ruh sağlığı bozuklukları için risk ve nedenleri tahmin etmede yapay zeka modellerinin kullanımı üzerine araştırmalar yürütüyor. Çalışma, Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü ve Ulusal translational Bilimler Merkezi tarafından desteklendi.