GenelSağlık

GPS kayıtlarına yansıyan araç sürüş tarzı ile Alzheimer, erken evrede teşhis edilebilir


Araç sürüş tarzı ile Alzheimer hastalığının erken teşhisi mümkün olabilir mi? GPS kayıtları üzerinden yapay zeka destekli veri analizine dayalı olarak yapılan ve sonuçları Alzheimer’s Research & Therapy Dergisinde yayımlanan yeni bir araştırmaya göre, bu %86 kesinlikte mümkün; araç sürüş tarzı kayıtları ile çok erken aşamalarda Alzheimer teşhis edilebilir. Alzheimer hastalarının, hastalığın teşhisinden yıllar öncesinde araç kullanma tarzının değişmeye başladığını açıklayan Toronto Üniversitesi Doktora öğrencisi ve çalışmanın başyazarı Sayeh Bayat, araba kullanırken tespit edilen kalıpların birçok sağlık bilgisini ortaya çıkarabileceğini; özellikle erken Alzheimer teşhisi için kesin bir tanı yöntemine dönüşebileceğini belirtiyor.

Çalışma kapsamında ABD’de 65 yaşın üzerindeki bir grup denek, bir yıl süreyle araç kullanma kayıtlarının izlenmesini kabul etti. Çalışmadaki 139 deneğin yarısında çok erken veya klinik öncesi seviyede Alzheimer hastalığı bulunuyordu. Deneklerden elde ettikleri GPS kayıtlarını yapay zeka destekli algoritmalarla işleyen araştırmacılar, hasta olan ve olmayan grubun araç sürüşleri arasında önemli farklar olduğunu saptadı. Araştırmacılar geliştirdikleri algoritma ile bir kişinin GPS kayıtlarına yansıyan araç kullanımı tarzını analiz ederek %86 isabetle Alzheimer başlangıcı olup olmadığını tespit edebildiler.

Alzheimer nedir? Nedenleri, belirtileri, tedavisi ve korunma

Pahalı testler yerine, veri analizi ve yapay zeka ile Alzheimer hastalığını erken evrede teşhis etmeyi hedefleyen araştırmacılar, bir yıllık verileri inceledikten sonra bunun mümkün olduğunu gördü. Çalışmayı yürüten araştırmacılar, daha önce beyin omurilik sıvısı testleri ve tomografi taramaları gibi tıbbi testler kullanarak katılımcıları klinik öncesi Alzheimer hastalığı olan ve olmayan kişiler olarak 2 gruba ayırdı. Daha sonra deneklerin bu bilgileri bir yıllık GPS kayıtlarına yansıyan araç sürüş tarzları ile karşılaştırdıklarında aşağıdaki farklılıklar saptandı:

Alzheimer hastalığının henüz ilk evresinde olan kişiler daha yavaş sürüyor, aniden şerit değiştirmeye yatkın oluyor, geceleri daha az seyahat ediyor, toplamda daha az yol yapıyor, daha az yere gidiyor. Ayrıca hep kullanmakta olduğu yoldan şaşmama eğiliminde oluyor.

İnsanların günlük hayatlarındaki hareketleri, gittikleri yerler ve araç kullanma tarzları ile sağlıkları hakkında pek çok bilgi edinmenin mümkün olduğunu söyleyen araştırmanın baş yazarı Sayeh Bayat, bu yöntem sayesinde Alzheimer hastalığının çok düşük maliyetle erken evrede %86 kesinlikte tespit edilebileceğini; böylece hastalığın yavaşlatılabileceğini belirtiyor.

Alzheimer hastalığına yakalanan insanların araç kullanımının farklılaşabileceği daha önce yapılmış bazı araştırmalarda da bulgu olarak saptanıp yayınlanmıştı. (Driving and Dementia: A Review of the Literature, Preclinical Alzheimer’s disease and longitudinal driving decline, Using Naturalistic Driving Data to Predict Mild Cognitive Impairment and Dementia) Ancak Sayeh Bayat ve arkadaşları tarafından yeni geliştirilen bu yöntem Alzheimer hastalığının erken teşhisinde devrim yaratabilir.

Alzheimer tedavisi ve hastalıkla yaşama rehberi: Öneriler ve uyarılar

Hastalar, pahalı ve çok geç aşamada tanı koyabilen mevcut testler yerine yapay zeka destekli bu yöntemle çok erken aşamada saptanabilir. Erken teşhisle hastaların hastalık seyirleri önemli oranda yavaşlatılabilir ve yaşam kaliteleri ciddi oranda arttırılabilir. Daha da önemlisi bu algoritma Google Map veri tabanı gibi milyarlarca araç kaydını barındıran veri tabanına uygulandığında her yıl milyonlarca kişinin erken evrede Alzheimer teşhisi almasını sağlayarak kaderlerini değiştirebilir.

Araştırmanın özeti

GPS driving: a digital biomarker for preclinical Alzheimer disease
Sayeh Bayat, Ganesh M. Babulal, Suzanne E. Schindler, Anne M. Fagan, John C. Morris, Alex Mihailidis & Catherine M. Roe.

Abstract / Background
Alzheimer disease (AD) is the most common cause of dementia. Preclinical AD is the period during which early AD brain changes are present but cognitive symptoms have not yet manifest. The presence of AD brain changes can be ascertained by molecular biomarkers obtained via imaging and lumbar puncture. However, the use of these methods is limited by cost, acceptability, and availability. The preclinical stage of AD may have a subtle functional signature, which can impact complex behaviours such as driving. The objective of the present study was to evaluate the ability of in-vehicle GPS data loggers to distinguish cognitively normal older drivers with preclinical AD from those without preclinical AD using machine learning methods.

Alzheimer

Methods
We followed naturalistic driving in cognitively normal older drivers for 1 year with a commercial in-vehicle GPS data logger. The cohort included n = 64 individuals with and n = 75 without preclinical AD, as determined by cerebrospinal fluid biomarkers. Four Random Forest (RF) models were trained to detect preclinical AD. RF Gini index was used to identify the strongest predictors of preclinical AD.

Results
The F1 score of the RF models for identifying preclinical AD was 0.85 using APOE ε4 status and age only, 0.82 using GPS-based driving indicators only, 0.88 using age and driving indicators, and 0.91 using age, APOE ε4 status, and driving. The area under the receiver operating curve for the final model was 0.96.

Conclusion
The findings suggest that GPS driving may serve as an effective and accurate digital biomarker for identifying preclinical AD among older adults.

Araştırmanın tam metine aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.


Source link

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu