Yapay Zeka Antidepresana İhtiyaç Duyan Kişileri Tespit Edecek

Stanford Üniversitesi bünyesinde çalışan bilim insanları tarafından geliştirilen yapay zeka, kişilerin antidepresan ihtiyacı duyup duymadığını analiz edecek.

Her Üç Kişiden Birisinde Etkili

Mevcut durumda her antidepresan herkes üzerinde olumlu etkiler vermez ve bilim insanları şu an için bunun nedenlerinden pek de emin değil. İlaç, tipik olarak onu alan insanların yalnızca üçte birinde etkilidir. Geliştirilen yeni bir yapay zeka, beyin dalgası verileri üzerinden analizler yaparak kişinin antidepresan ihtiyacı duyup duymadığını tespit ediyor. Bu teknik ile birlikte psikolojik hastalıkların ilaçla tedavisi yeni bir boyut kazanabilir.

Araştırmanın başında bulunan isimlerden Amit Etkin, "Psikiyatride temel bazı sorunlarımız var. Örneğin hastalıkları hangi davranışlara neden oldukları gibi son noktalarına göre karakterize edip ayırt etmeye çalışıyorsun. Bana depresyonda olduğunu söylüyor ve bundan daha fazlasını bilmiyorum. Beyinde neler olup bittiğini bilmiyorum ve çok az bilgi ile ilaç yazmak durumunda kalıyoruz." dedi.

Etkin, bir makine öğrenimi algoritmasının depresyon tanısı koymasının mümkün olup olmayacağını ve sertralin tedavisine yanıt vermesi muhtemel kişileri beyin dalgasından tespit edip edemeyeceğini öğrenmek istedi ve çalışmalarına başladı. O ve ekibi yaşları 18 ila 65 arasında değişen 228 kişiden oluşan grubun beyin dalgalarını gösteren EEG kayıtlarını topladı ve yapay zekayı bu kayıtlarla eğitti.

Bu kişiler daha öncesinde antidepresan kullanmıştı ancak çalışmalar sırasında kullanmıyor durumdaydılar. Katılımcıların yarısına sertralin verilirken geri kalanına plasebo etkisi üzerine kurulu şeyler verildi ve araştırmacılar sekiz hafta boyunca izlendi.

Sonuçlar

Sonuç olarak genel katılımcıların yalnızca yüzde 41 oranındaki kısmı sertraline karşı olumlu yanıtlar verdi. Olumlu yanıt veren kişiler, yapay zekanın olumlu fayda sağlayacağını tahmin ettiği kişilerin yüzde 76 oranındaki kısmını oluşturuyor. Tüm bunlara karşın söz konusu tekniğin klinik uygulama aşamasına geçmeden önce araştırmacılar tarafından tekrarlanması gerekiyor.