Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen felç, beynin bir kısmına kan akışının kesilmesi veya azalması sonucu ortaya çıkıyor ve bu da beyin dokusunun oksijen ve besin almasını engellemektedir. Birkaç dakikalık gecikme beyin hücrelerinde kalıcı hasara neden olabilmektedir. RMIT Üniversitesindeki biyomedikal mühendislerden oluşan bir ekip, yazılım teknolojisinin arkasındaki yapay zeka yeteneklerini geliştirdi ve sonuçlarını Bilgisayar Yöntemleri ve Biyotıp Programları'nda yayınlamıştır.

RMIT ve São Paulo Eyalet Üniversitesinden doktora öğrencisi Guilherme Camargo de Oliveira, bu araştırmayı ekip lideri Profesör Dinesh Kumar'ın gözetiminde yönetmiştir. RMIT Mühendislik Okulundan Kumar, ‘Hızlı tedavi iyileşme sonuçlarını önemli ölçüde artırabildiği, uzun vadeli sakatlık riskini azaltabildiği ve hayat kurtarabildiğinden, felcin erken tespiti kritik öneme

ahiptir. Sağlık görevlilerinin, bir hastanın felç sonrası olup olmadığını anında belirlemek ve ambulans hastanın evinden ayrılmadan önce hastaneyi bilgilendirmek için kullanabileceği basit bir akıllı telefon aracı geliştirdik.’ diyerek açıklama yapmıştır.

Felç tespitinde %82 doğruluk derecesine sahip akıllı telefon aracı, felç için kapsamlı klinik teşhis testlerinin yerini almayacak ancak tedaviye ihtiyaç duyan kişilerin çok daha erken tespit edilmesine yardımcı olabilecektir. Kumar, ‘Yüz tarama aracımız felç tespitinde sağlık görevlilerine kıyasla daha iyi bir başarı oranına sahiptir.’ diyerek açıklamıştır.

Felç belirtileri arasında kafa karışıklığı, hareket kontrolünün kısmen veya tamamen kaybı, konuşma bozuklukları ve yüz ifadelerinde azalma yer almaktadır. Kumar, ‘Çalışmalar, acil servislerde ve devlet hastanelerinde felçlerin yaklaşık yüzde 13'ünün gözden kaçırıldığını, belgelenmiş bir nörolojik muayenesi olmayan hastaların yüzde 65'inin ise teşhis edilmemiş felç yaşadığını göstermektedir. Çoğu zaman işaretler çok incedir. Küçük bölgesel merkezlerde bu oranlar daha da yüksek olabiliyor. Felçlerin çoğunun evde meydana geldiği ve ilk bakımın genellikle ideal olmayan koşullarda ilk müdahale ekipleri tarafından sağlandığı göz önüne alındığında, gerçek zamanlı, kullanıcı dostu teşhis araçlarına acil bir ihtiyaç vardır.’ ekleyerek aracın önemini vurgulamıştır.

Yeni yapay zeka destekli teknoloji, yüz simetrisini ve eylem birimleri olarak bilinen belirli kas hareketlerini analiz ederek felci tespit etmek için yüz ifadesi tanımanın gücünü kullanmaktadır. İlk olarak 1970'lerde geliştirilen Yüz Hareketi Kodlama Sistemi (Facs), yüz hareketlerini yüz kaslarının kasılması veya gevşemesine göre sınıflandırarak yüz ifadelerini analiz etmek için ayrıntılı bir çerçeve sağlamaktadır.

De Oliveira, ‘Felç geçiren insanları etkileyen temel parametrelerden biri, yüz kaslarının tipik olarak tek taraflı hale gelmesi, dolayısıyla yüzün bir tarafının diğer taraftan farklı davranmasıdır. Gülümsemedeki asimetride herhangi bir değişiklik olup olmadığını tespit edebilen yapay zeka araçlarımız ve görüntü işleme araçlarımız var ve bu, bizim durumumuzda tespitin anahtarıdır.’ diyerek açıklamıştır. Bu çalışmada felç sonrası 14 kişi ve 11 sağlıklı kontrolün yüz ifadesi muayenelerinin video kayıtları kullanılmıştır.

Ekip, yüz ifadelerini etkileyen diğer nörolojik durumları tespit edebilmek için akıllı telefon aracını sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla işbirliği içinde bir Uygulamaya dönüştürmeyi planlamaktadır. Kumar, ‘Mümkün olduğunca hassas ve spesifik olmak istiyoruz. Şu anda ek veriler içeren bir yapay zeka aracı üzerinde çalışıyoruz ve diğer hastalıkları da dikkate alacağız. Bu Uygulamayı mevcut acil müdahale protokollerine entegre etmek ve sağlık görevlilerine erken felç tespiti için etkili bir araç sağlamak için sağlık hizmeti sağlayıcılarıyla iş birliği yapmak çok önemli olacak.’ diyerek açıklama yapmıştır.

Yazar: Bassma BOUANANI

Kaynak:https://www.lab-worldwide.com/new-smartphone-tool-instant-stroke-detection-a-da601c63a637da1ce7a3d8a067a63353/