Üsküdar Üniversitesi Tıp Fakültesi Ruh Sıhhati ve Hastanesi Anabilim Kısmı Psikiyatri Kısmı tarafından yürütülen araştırmada bipolar bozukluk, dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğu (DEHB),depresyon, obsesif kompulsif bozukluk (OKB),opioid bağımlılığı, travma sonrası gerilim bozukluğu (TSSB),şizofreni ve sağlıklı bireylerin EEG dataları biyobelirteç olarak kullanıldı ve bilgisayar takviyeli makine öğrenme usulleriyle teşhisi destekleyecek bir öngörü modeli geliştirildi.
EEG bilgileriyle psikiyatrik rahatsızlıklar tanılanabilir mi, sınıflandırılabilir mi?
Elde edilen bulgular, EEG datalarının biyobelirteç olarak kullanılmasıyla, danışanın psikiyatrik rahatsızlığı olup olmadığının yüksek doğruluk seviyesi ile öngörülebileceğini gösterdi. Buna nazaran, bir şikayet ile tabibe başvuran bir kişi genel sınırlarıyla değerlendirildikten sonra, EEG çekimi ile yanlışsız psikiyatrik hastalıklar tanısı konabilmekte, ayırt edici öznitelikleri ile öbür hastalık kümelerinden ayrılabilmektedir.
Prof. Dr. Nevzat Tarhan: “Makine öğrenmesi psikiyatri alanına katkı sağlayacak”
Araştırmayı özetleyen Üsküdar Üniversitesi Kurucu Rektörü, Psikiyatrist Prof. Dr. Nevzat Tarhan “Konuyla ilgili çok sayıda ve çeşitli hastalık kategorileri ortasında ayrım yapmaya çalışırken, kimi hastalıkların (DEHB, depresyon, şizofreni) model bazında ön plana çıkarak daha düzgün ayırt edilebileceğini söyleyebiliriz. Bulgular dikkate alındığında, bu çalışma sonucunda elde edilen tahlillerin psikiyatri alanında makine öğrenmesi kullanılarak yapılacak çalışmalara katkı sağlayacağı öngörülmektedir. Bilhassa yeni jenerasyon in-siliko formüller ile geliştirilen öngörü modelleri bu alanda kayda kıymet klinik sonuçlar ortaya koymaktadır. Her ne kadar eski kuşak yüzeysel öğrenme algoritmaları ve istatistiksel modeller literatüre katkı sağlamış olsa da bilhassa derin öğrenme temelli öznitelik çıkartabilen yeni kuşak öğrenme algoritmaları sinirbilim alanındaki çalışmaları gelişmesine diagnostik ve prognostik süreçlere, erken teşhis ve hakikat tedavi süreçleri ile tabiplere katkı sağlamaktadır.” dedi.
Prof. Dr. Nevzat Tarhan, “Psikiyatrik rahatsızlıkların teşhisinde doktorlar semptoma dayalı bir yaklaşım takip etmektedir. Bu yaklaşıma nazaran Mental Bozuklukların Tanısal ve İstatistiksel El Kitabı (DSM) yahut Hastalıkların Milletlerarası Sınıflaması (ICD) üzere sürece dayalı milletlerarası geçerli teşhis araçları, hasta raporları ve müşahede ve doktorumun tecrübeleri izlenmektedir. Tıbbın öteki alanlarında olduğu üzere, hastalıklara yönelik süreçlerde kullanılan biyobelirteçlerin arayışı psikiyatride de devam etmektedir.” diye konuştu.
Üsküdar Üniversitesi Tıp Fakültesi Ruh Sıhhati ve Hastalıkları Anabilim Kolu Öğretim Üyesi Prof. Dr. Cumhur Taş’ın da yer aldığı çalışma ‘International Journal of Medical Informatics’ Mecmuasında yayınlandı. Çalışma kapsamında farklı psikiyatrik hastalık tanısı koyulmuş hastaların (550 hasta) elektroansefalogram (EEG) ölçümlerini içeren bir data seti, makine öğrenme metotları ile incelendi ve hastalıklar elde edilen modellerle sınıflandırıldı.
Hibya Haber Ajansı