NPİstanbul Hastanesi’nde 26 yıl boyunca elde edilen nörogörüntüleme verileri (EEG ve fMRI) Üsküdar Üniversitesi Uygulama ve Araştırma Merkezlerinde analiz edilerek BraiNP/NP modeli oluşturuldu. Yapay Zeka (AI) algoritmalarının kullanıldığı model, birçok psikiyatrik hastalığın ön tanısını sağlıyor.Nevzat Tarhan danışmanlığında geliştirilip npmodel.com web arayüzü üzerinden kullanıma sunulduğunu belirten Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, şunları söyledi: “BraiNP şu anki haliyle Obsesif kompulsif bozukluk (OKB), sağlıklı kontrol, tek kutuplu-bipolar ve depresyonda transkraniyal manyetik uyarı (TMS) yanıt tahmin modelleriyle yüksek doğruluk sağlıyor.”Üsküdar Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi (MDBF) Rektör Danışmanı Yazılım Mühendisliği Bölüm Başkanı Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, prof. Dr. Nevzat Tarhan danışmanlığında geliştirilen BraiNP/NP modeli hakkında bilgi verdi.1998’den bu yana toplanan beyin görüntüleme verileri yapay zekayla sınıflandırılıyorProfesör. Dr. Türker Tekin Ergüzel, BraiNP veya NP modeli olarak adlandırılan sistem hakkında bilgi vererek şunları söyledi: “NP modeli, kurulduğu 1998 yılından bu yana Üsküdar Üniversitesi’nin psikiyatrik hastalıkların tanı ve tedavisinde uluslararası bilgi birikimi ile uygulama ve araştırmalarında kullanılmaktadır. NPİstanbul Hastanesi’nde toplanan nörogörüntüleme verileri (EEG ve fMRI) kullanılarak yapılmıştır. “Farklı psikiyatrik hastalıkların ön tanısı, sınıflandırılması veya tedavi sonucunun tahmin edilmesi amacıyla merkezlerde analiz yapılarak ve tüm süreçlerde yapay zeka (AI) algoritmaları kullanılarak geliştirilen, tahmin kapasitesi yüksek bir modeldir.”Kapsam; Toplanan verilerin sağlık sistemine girilmesiProfesör. Modelin amacını şöyle ifade eden Dr. Erken teşhis ve hastalığın tedavi sonuçlarının öngörülmesi süreçlerinde hasta ve sağlık sistemi kaynakları etkin bir şekilde kullanılmaktadır” dedi.“Gelişmelerin temelinde toplanan verilerin çözünürlüğünün artması yatıyor.”Ergüzel, biyolojik belirteçler kullanılarak hastalık sınıflandırmasına yönelik klasik yapay zeka (AI) algoritmalarında son üç yılda önemli gelişmeler kaydedildiğini, bu gelişmelerin temelinde toplanan verilerin artan çözünürlüğü, hasta veri setlerinin çeşitlenmesi ve hepsinden önemlisi olduğunu vurguladı. Derin öğrenme algoritmalarının yaygın kullanımı. Yeni nesil öğrenme algoritmalarının, sınıflandırma süreçlerinde ham verilerden, özellikle hastalardan veya sağlıklı kontrol gruplarından alınan yüksek zamansal çözünürlüklü EEG ve yüksek uzaysal çözünürlüklü fMRI gibi verilerden ayırt edici özellikleri başarılı bir şekilde çıkarabildiğini kaydetti. Ön işleme adımlarıyla gürültüden arındırılan Ergüzel, daha sonra geliştirilen algoritmalar sayesinde bu temiz verinin Bulut üzerindeki GPU bilgisayarları tarafından özellik çıkarımı yapmak için kullanıldığını kaydetti.Uluslararası patent başvurusu yapıldıÜsküdar Üniversitesi bilimsel araştırma projelerinin desteklediği proje kapsamında Prof. Dr. NP Modelin. Nevzat Tarhan danışmanlığında geliştirilip npmodel.com web arayüzü üzerinden kullanıma sunulduğunu belirten Prof. Dr. Türker Tekin Ergüzel, şöyle devam etti: “Mevcut haliyle BraiNP, tepki tahmin modelleriyle yüksek hassasiyet sağlıyor. Obsesif kompulsif bozuklukta (OKB), sağlıklı kontrolde, tek kutuplu-bipolar bozuklukta ve depresyonda transkraniyal manyetik stimülasyon (TMS). Ayrıca sistem yeni verilerle daha istikrarlı tahminler yapabilecek şekilde tasarlandı. Depresyon, obsesif kompulsif bozukluk, DEHB, bipolar bozukluk, trikotillomani ve bağımlılık gibi sık görülen psikiyatrik hastalıkların sınıflandırılmasında ön tanı yeteneğiyle geliştirilen model, NPİstanbul Hastanesi nörolog ve psikiyatristi, sinir bilimleri uzmanları ve yazılım mühendisleri ile birlikte tasarlandı. Üsküdar Üniversitesi. Model için uluslararası patent başvurusu yapıldı. “Patent tescili, başvurunun potansiyel, özgün ve yenilikçi yeteneğinin bir kaydıdır ve NPİstanbul Hastanesi doktorlarının kullanımına sunulmaktadır.”Hasta, doktor ve sağlık sistemine 7 temel katkı payı ödenecekProf., bu sayede kısa ve uzun vadede hastaya, hekime ve sağlık sistemine 7 temel katkı sağlanacağını da belirtti. Dr. Türker Tekin Ergüzel bunları şöyle sıraladı: “Erken müdahale: Ruh sağlığı sorunlarının erken teşhisi, durumun kötüleşmesini önleyebilecek hızlı müdahale ve tedaviye olanak sağlar. Erken müdahale genellikle daha iyi tedavi sonuçları ve daha iyi prognoz ile ilişkilidir.Komplikasyonları önleyin: Ruhsal bozuklukların erken aşamada belirlenmesi, eşlik eden durumlar, madde kullanımı veya kendine zarar verme davranışları gibi komplikasyonların gelişmesini önlemeye yardımcı olur.Ağrının azalması: Zamanında teşhis, insanların yeterli destek ve bakım almasını, acılarının azalmasını ve yaşam kalitelerinin artmasını sağlar. Semptomları hafifletebilir ve insanların durumlarıyla daha iyi başa çıkmalarına yardımcı olabilir.Kişiselleştirilmiş tedavi planları: Ön teşhis, bireyin özel ihtiyaçlarına ve koşullarına göre kişiselleştirilmiş tedavi planlarının geliştirilmesi için bir temel sağlar. Bu yaklaşım tedavinin etkinliğini ve hasta memnuniyetini artırır.Kaynak Tahsisi: Erken teşhis, sağlık sistemi içerisinde kaynakların daha iyi tahsis edilmesine olanak sağlar. Acil servislerin yükünü azaltır ve hastaların uygun düzeyde bakım almasını sağlayarak gereksiz hastane başvurularını önler.Eğitim ve destek: Teşhisin erken bilinmesi, bireylerin ve ailelerinin ilgili eğitim ve destek hizmetlerine ulaşmasını sağlar. Bu onların durumu daha iyi anlamalarına, baş etme stratejilerini öğrenmelerine ve sürekli destek için topluluk kaynaklarına erişmelerine olanak tanır. Geliştirilmiş prognoz: Erken tanı ve müdahale ile semptomları etkili bir şekilde yönetme ve uzun vadeli prognozu iyileştirme şansı daha yüksektir. “Ayrıca hastalığın tekrarlama riskini en aza indirebilir ve iyileşmeyi kolaylaştırabilir.”“Beyin-bilgisayar arayüzleri felç sonrası rehabilitasyonda faydalı olabilir”Sağlık bilişiminde öğrencilere beyin uyarımı, nöro-görüntüleme laboratuvarları ve sağlık fiziğinin yanı sıra Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI) çalışmaları ve yapay zeka gibi konularda uygulamalı ve klinik fırsatlar sunulduğunu belirten Dr. Dr. Türker Tekin Ergüzel şöyle devam ediyor: “Beyin-bilgisayar arayüzleri beyin sinyallerini alıyor, analiz ediyor ve bunları istenen eylemleri gerçekleştirecek çıkış cihazlarına gönderilen komutlara dönüştürüyor. BCI’nın birincil işlevi, amyotrofik lateral skleroz, serebral palsi, felç veya omurilik yaralanması gibi nöromüsküler bozukluklara bağlı engelli hastalarda yararlı işlevleri değiştirmek veya eski haline getirmektir. Beyin-bilgisayar arayüzleri felç ve diğer rahatsızlıklardan sonra rehabilitasyon için de faydalı olabilir. Gelişmelerin odak noktası olan sinirbilim araştırmalarımız, lisansüstü programlarımızda Sinirbilim alanında yüksek lisans ve doktora programları aracılığıyla araştırmacılara uygulama geliştirme fırsatı sunuyor.” Kaynak: (BYZHA) Beyaz Haber Ajansı
—–Sponsorlu Bağlantılar—–
—–Sponsorlu Bağlantılar—–
—–Sponsorlu Bağlantılar—–
