Beyindeki Anomalileri Tanıyan AI Algoritması Epilepsi Tedavisine Destek Olabilir

UCL liderliğindeki oldukça uluslu bir araştırma ekibi, epileptik nöbetlere neden olan ufak beyin anomalilerini tanımlayabilen bir suni zeka (AI) programı geliştirdi. Oldukca Merkezli Epilepsi Lezyon Tespiti projesinde (MELD) kullanılan algoritma, epilepsinin başlıca sebeplerinden önde gelen ilaca dirençli fokal kortikal displazi (FCD) vakalarındaki anormalliklerin yerlerini bildirir ve 22 internasyonal ülkeden 1000’den fazla hasta MRI taraması kullanılarak geliştirilmiştir. epilepsi merkezleri. FCD’ler olarak malum beyin bölgeleri uygunsuz bir halde evrimleşmiştir ve çoğunlukla ilaca dirençli epilepsiye neden olur. Tedavi etmek için çoğu zaman cerrahi kullanılır, sadece, FCD’ler için MRI taramaları düzgüsel görünebileceğinden, bir MRI’da lezyonları bulmak doktorlar için devamlı bir sorundur. Bilim adamları, MRI taramalarından kortikal özellikleri ölçmek için beyinde ortalama 300.000 yer kullandılar. korteks/beyin yüzeyinin ne kadar kalınca yada katlanmış olduğu şeklinde. Sistem hemen sonra deneyimli radyologların modellerine ve özelliklerine nazaran FCD’ye haiz yada sıhhatli bir beyin olarak sınıflandırdığı vakalar üstünde eğitildi. Brain’de gösterilen sonuçlara nazaran, kohorttaki vakaların yüzde 67’sinde FCD (538 katılımcı). Radyologlar daha ilkin MRG sonuçlarına dayanarak hastaların 178’inde anormallikleri ortaya çıkaramamışlardı; sadece, MELD algoritması bu vakaların yüzde 63’ünde FCD’yi tespit edebildi. Bu oldukça önemlidir, bundan dolayı doktorlar beyin taramasındaki anomaliyi belirleyebilirlerse, onu çıkarmak için meydana getirilen cerrahi bir iyileşme ile sonuçlanabilir. UCL Great Ormond Street Çocuk Sağlığı Enstitüsü’nün ilk yazarı şunları söylemiş oldu: “Yorumlanabilir ve hekimlerin karar vermelerine destek olabilecek bir suni zeka sistemi geliştirmeye odaklandık. Bu süreçteki mühim bir adım doktorlara MELD algoritmasının iyi mi üretildiğini göstermekti. UCL Queen Square Nöroloji Enstitüsü’nden kıdemli yazar Dr Konrad Wagstyl şunları ekledi: “Bu algoritma, epileptik çocuklarda ve yetişkinlerde bu gizli saklı lezyonları tanımlamayı kolaylaştırabilir ve bu da Durumlarını tedavi etmek ve bilişsel işlevleri geliştirmek için beyin cerrahisinden potansiyel olarak yararlanırlar. İngiltere’de epilepsi ameliyatı yılda ortalama 440 çocuğa yardım edebilir.” Epilepsi, dünya nüfusunun yüzde 1’ini etkileyen ve tekrarlayan nöbetlerle kendini gösteren ciddi bir nörolojik hastalıktır. Birleşik Krallık’ta ortalama 600.000 şahıs etkilenmektedir. Epilepsi hastalarının bir çok, yüzde 20-30’u ilaçlardan yarar görmese de ilaçlarla tedavi edilebilirler. Epilepsi tedavisi için ameliyat olan çocuklarda en sık niçin FCD, erişkinlerde ise üçüncü en sık nedendir. Ek olarak FCD MRI taramasında görülemeyen beyin anomalisi olan kişilerde en sık görülen epilepsi nedenidir. Helmholtz Münih’ten ilk yazar olan Dr Hannah Spitzer şunları söylemiş oldu: taramalar. Radyologların daha ilkin gözden kaçırdıkları da dahil olmak suretiyle çeşitli tür, biçim ve büyüklükteki lezyonları doğru bir halde tanımlama kabiliyetine haizdir. University College London’daki Great Ormond Street Çocuk Sağlığı Enstitüsü’nden kıdemli yazar Dr Sophie Adler şunları ekledi: “Biz bu değişen teknolojinin epilepsiye yol açan şu anda gözden kaçan anormallikleri keşfetmeye destek olabileceğine inanıyoruz.Uzun solukta, daha çok epilepsi hastasının muhtemelen tedavi edici beyin ameliyatı geçirmesini mümkün kılabilir.Bu FCD saptama emek harcaması, en büyük MRI kohortunu kullanır Tüm FCD alt tiplerini tanımlayabilmesini elde eden bugüne dek FCD’lerin sayısı.

Teknoloji Haberleri

Related Posts