Bahçeşehir Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü’nden Dr. Öğr. Üyesi Günet Eroğlu tarafından kaleme alınan “Disleksi ve Otizm Spektrum Bozukluğunda Biyobelirteç Tespiti için Elektroensefalografi Tabanlı Makine Öğrenmesi: Modeller, Özellikler ve Tanısal Fayda Üzerine Karşılaştırmalı Bir Derleme” başlıklı makale, bu noktada yapay zekâ teknolojilerinin çığır açıcı rolüne dikkat çekiyor.

EEG Verileri ile Yüzde 98’e Varan Doğruluk

Makale kapsamında incelenen 15 akademik çalışmanın sonuçları, beyin dalgalarını ölçen EEG verilerinin makine öğrenmesi algoritmalarıyla analiz edilmesi halinde disleksi ve OSB’nin %82 ile %99,2 arasında değişen doğruluk oranlarıyla tespit edilebildiğini ortaya koyuyor. Bu, özellikle klasik yöntemlerle zor tanı konan vakalarda büyük bir ilerleme anlamına geliyor.

Dr. Eroğlu, bu çalışmanın yalnızca tanı süreçlerini değil, aynı zamanda gelecekteki tedavi yaklaşımlarını da dönüştürebileceğini belirterek şu değerlendirmede bulundu:
“Erken yaşta konulacak doğru bir teşhis, bir çocuğun hayatının yönünü değiştirebilir. Çünkü her şey beyni anlamaktan geçiyor. EEG ve yapay zekâ destekli makine öğrenmesi, disleksi ve otizmin erken tespiti ve yönetiminde elimizdeki en güçlü araçlardan biri.”

Yeni Ufuklar Açıyor

Çalışma, disleksi ve otizmi karşılaştırmalı olarak ele almasıyla da dikkat çekiyor. Böylece iki farklı nörogelişimsel durumun ortak nöral mekanizmaları ve tanısal zorlukları daha iyi anlaşılıyor. Bu yaklaşım, gelecekte daha etkin klinik yöntemlerin geliştirilmesine zemin hazırlıyor.

Yapay zekânın EEG analizleriyle elde ettiği yüksek başarı oranları, nörobilim alanında klinik süreçlerin daha objektif, hızlı ve erişilebilir hale geleceğini gösteriyor. Ancak teknolojinin yaygın olarak kullanılabilmesi için etik, maliyet ve standartlaştırma gibi bazı engellerin aşılması gerektiği de vurgulanıyor.