\u00c7in\u2019de beyin travmas\u0131, fel\u00e7 ya da di\u011fer beyin hastal\u0131klar\u0131ndan dolay\u0131 kronik bilin\u00e7 bozuklu\u011funa sahip 500 bin hasta bulunuyor; \u00fcstelik buna her y\u0131l say\u0131s\u0131 70 bin ila 100 bin aras\u0131nda de\u011fi\u015fen yeni hastalar da ekleniyor. Pek \u00e7ok hasta, zahmetli bir bak\u0131m\u0131 gerektirecek \u015fekilde yata\u011fa ba\u011f\u0131ml\u0131 hale geliyor; bu da aile bireylerine hem stres hem de y\u00fckl\u00fc harcamalar yapma zorunlulu\u011fu getiriyor.![\"\"](\"https:\/\/bilimvegelecek.com.tr\/wp-content\/uploads\/2018\/09\/2-1-300x225.jpg\")
<\/p>\n
\u00c7o\u011fu hekim, bilin\u00e7 bozuklu\u011fu ya\u015fayan hastalar\u0131n iyile\u015fip iyile\u015femeyece\u011fini \u00fc\u00e7 etkene g\u00f6re belirliyor: Hastan\u0131n ya\u015f\u0131, hastal\u0131\u011fa neyin sebep oldu\u011fu ve ne zamand\u0131r bu hastal\u0131\u011f\u0131 ta\u015f\u0131d\u0131\u011f\u0131. Hekimler ayr\u0131ca alk\u0131\u015flama ve g\u00f6z izleme gibi tekniklerle de hastan\u0131n fark\u0131ndal\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcyor.\u00a0 Bununla birlikte davran\u0131\u015fsal de\u011ferlendirmeler \u00f6znel ve ki\u015fisel yorumlamaya a\u00e7\u0131k olabiliyor. Bunu kan\u0131tlarcas\u0131na hekimler i\u00e7in deneyim ve e\u011fitim eksikli\u011fi ya da hastalar\u0131n di\u011fer sa\u011fl\u0131k sorunlar\u0131n\u0131 g\u00f6rmezden gelmesi yanl\u0131\u015f sonu\u00e7lara neden oluyor.<\/p>\n
Kimler daha \u00e7abuk iyile\u015fir?<\/strong><\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmalar, beyin travmas\u0131ge\u00e7irdi\u011fi i\u00e7in bilin\u00e7 bozuklu\u011fu ya\u015fayan hastalar\u0131n travmatik olmayan beyin hasar\u0131na sahip olanlardan; gen\u00e7lerin ise ya\u015fl\u0131lardan daha y\u00fcksek bir iyile\u015fme \u015fans\u0131na sahip oldu\u011funu g\u00f6steriyor.<\/p>\n \u00c7in Bilimleri Akademisi\u2019nden biliminsanlar\u0131 ve \u00c7in Halk Kurtulu\u015f Ordusu\u2019ndan hekimler be\u015f y\u0131ld\u0131r beynin fonksiyonel a\u011flar\u0131n\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerine dayal\u0131 de\u011ferlendirme yapabilen bir yapay zek\u00e2 modeli olu\u015fturdular.<\/p>\n Yapay zek\u00e2 nas\u0131l te\u015fhis ediyor?<\/strong><\/p>\n Ba\u015f ara\u015ft\u0131rmac\u0131 SongMing, \u201cBeyin fonksiyonlar\u0131 dendi\u011finde, burada birden fazla beyin b\u00f6lgesi yer al\u0131r. Bu birden fazla beyin b\u00f6lgesi, birlikte \u00e7al\u0131\u015farak bir a\u011f olu\u015fturur. Beyin b\u00f6lgeleri, onlar\u0131 ger\u00e7ek bir \u2018kablo\u2019 ba\u011flasa da, iki cep telefonu gibi telefon aramas\u0131 yapt\u0131\u011f\u0131nda i\u015flevsel bir ba\u011flant\u0131ya sahip olurlar\u201d diyor.<\/p>\n Bilin\u00e7 bozuklu\u011fu ya\u015fayan hastalar\u0131n beyin fonksiyonlar\u0131n\u0131 incelemek i\u00e7in son y\u0131llarda yayg\u0131n \u015fekilde kullan\u0131lan bir t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme tekni\u011fi olan fonksiyonel MR metodu kullan\u0131ld\u0131. MR taramalar\u0131 sayesinde Song\u2019un ba\u015fkanl\u0131\u011f\u0131ndaki ara\u015ft\u0131rma ekibi bilin\u00e7 bozuklu\u011fu ya\u015fayan hastalar\u0131n beyin fonksiyonlar\u0131na dair a\u011flarda g\u00f6r\u00fclen tipik \u00f6zellikleri bulabildiler. Bu bulgular, bilin\u00e7 d\u00fczeyini izlemek ve iyile\u015fme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rebilmek i\u00e7in biyobelirte\u00e7 olabilir.<\/p>\n Bilin\u00e7 bozuklu\u011funa y\u00f6nelik yapay zek\u00e2 modelini geli\u015ftirmek i\u00e7in, meydana gelen beyin hasarlar\u0131ndan en az bir ay sonra 63 hastan\u0131n on binlerce beyin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc al\u0131nd\u0131. Model, bilinci d\u00fczeltilebilecek hastalar\u0131 y\u00fczde 88 oran\u0131nda do\u011fru te\u015fhis etti ve bu ara\u015ft\u0131rma eLife<\/em>\u2019da yay\u0131mland\u0131.<\/p>\n Derginin ele\u015ftirmenleri bu \u00f6rneklem b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcnden etkilense de Song, modelin ge\u00e7erlili\u011fini ve g\u00fcvenilirli\u011fini do\u011frulamak i\u00e7in daha fazla veriye ihtiyac\u0131 oldu\u011funu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyordu. Ancak Song, \u201cModelin do\u011fru bir de\u011ferlendirme yapabildi\u011fini ve bilin\u00e7 bozuklu\u011fu ya\u015fayan hastalar\u0131n ailelerine yard\u0131mc\u0131 olaca\u011f\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcyoruz\u201d diyor.<\/p>\n Ancak bu konuda hekimlere yard\u0131mc\u0131 olan ilk yapay zek\u00e2 teknolojisi bu de\u011fil. Haziran ay\u0131nda Pekin Hastanesi, beyin t\u00fcm\u00f6rlerini te\u015fhis edebilen ve hematom geni\u015flemesini hekimlerden daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru \u015fekilde tahmin edebilen bir yapay zek\u00e2 modeli ortaya \u00e7\u0131kard\u0131lar. Ancak Song\u2019a g\u00f6re bu \u00e7al\u0131\u015fmada hekimlerin do\u011frudan beyin fonksiyonel a\u011f\u0131n\u0131 ve bilin\u00e7 bozuklu\u011fu ile ili\u015fkisini g\u00f6remez; dolay\u0131s\u0131yla yeni yapay zek\u00e2 modeli ile ayn\u0131 zamanda hastal\u0131\u011f\u0131 anlamak i\u00e7in de yeni bir ipucuna sahip oluyoruz.<\/p>\n Kaynak<\/strong><\/p>\n 1) http:\/\/www.xinhuanet.com\/english\/2018-09\/02\/c_137439147.htm<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00c7in\u2019de ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, biliminsanlar\u0131 ve hekimler, ciddi beyin hasar\u0131 olan hastalar\u0131n bilincini tekrar kazan\u0131p kazanamayacaklar\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in yapay zek\u00e2 modeli ile bir t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme olu\u015fturdular. Ciddi denebilecek beyin hasarlar\u0131, bilin\u00e7 bozukluklar\u0131na yol a\u00e7abilir. Baz\u0131 hastalar, akut beyin yaralanmas\u0131ndan kurtulabilse de bitkisel durum olarak bilinen kronik bozukluklarda hasta ileti\u015fim kuramaz ya da bilin\u00e7li d\u00fczeyde hareket edemez. \u00c7in\u2019de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1576,"featured_media":29068,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[4014,4015,400],"class_list":["post-29067","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bilim-gundemi","tag-beyin-travmasi","tag-songming","tag-yapay-zeka"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t