Türkiye’de 200 bine yakın kişinin Parkinson hastası olduğu varsayılırken bu sayıya her yıl yaklaşık 10 bin yeni kişi ekleniyor. Ne yazık ki, hastalığa yakalanan bireylerde belirgin semptomlar ortaya çıkana kadar fark edilemiyor.
Araştırmacılar cihazların yedi gün boyunca topladığı verileri analiz ederek insanların hareket hızlarını ölçtüler. Bu sayede, kimlerin ileride Parkinson hastalığına yakalanacağını doğru olarak saptamak için Yapay Zeka (AI) kullanabileceklerini tespit ettiler.
Uzmanlar bunun Parkinson için yeni bir tarama aracı olarak kullanılabileceğini ve hastalığın mevcut yöntemlerden çok daha erken bir aşamada tespit edilmesini sağlayabileceğini ifade ediyor.
Cardiff Üniversitesi Birleşik Krallık Demans Araştırma Enstitüsü'nde araştırma sorumlusu olan Dr. Cynthia Sandor şunları söyledi: Bu sonuçlarla Parkinson'un erken teşhisine yardımcı olacak kıymetli bir tarama aracı geliştirebiliriz. Hem klinik araştırmalara katılımı arttırma açısından hem de gelecekte bu tür tedaviler mümkün olduğunda hastalar tedavilere daha erken başlayabilir.
Üst düzey klinik öğretim görevlisi Dr. Kathryn Peall, çoğu Parkinson hastası semptomları yaşamaya başladığında bundan etkilenen çoğu beyin hücresinin çoktan öldüğünü ve erken tedaviye başlanmasının önemini vurguladı.
Buradaki bulguların şu anki teşhis yöntemlerinin yerine geçmeyi amaçlamasada, akıllı saat verileri hastalığın erken teşhisinde oldukça yarar sağlayabildiğini ve yeni tedaviler ortaya çıkarken hastalığın en azından beyinde büyük bir hasara yol açmadan önce insanları haberdar edebildiğini de ekledi.
Bilim insanları, Parkinson teşhisi konmuş bir gruptan alınan verileri, akıllı saat ile yedi yıl sonrasına Parkinson teşhisi konmuş başka bir grupla karşılaştırdı.
Çalışmada sadece Parkinson hastası kişileri sağlıklı kişilerden ayırt edilmekle kalmadı, araştırmacılar daha sonra bunun Parkinson hastalığına yakalanacak kişileri belirlemek için kullanılabileceğini de gösterdi.
Bununla birlikte, bireylerin Parkinson hastalığına yakalanıp yakalanmayacağını tahmin etmede hastalığı işaret eden diğer erken belirtilerden daha başarılı oldu. Ayrıca model, tanıyı gösterecek süreyi de tahmin edebileceği belirtildi.
