• Uyku apnesi hastaları, yapay zekâ yardımıyla solunum düzenlerini takip eden rahat, uzaktan giyilebilir bir cihaz sayesinde yakında daha kolay uyuyabilir.
• Bu cihaz, pahalı ve rahatsız edici aparatlara veya uyku kliniklerine duyulan ihtiyacı ortadan kaldırma potansiyeli taşıyor.
• İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü Biyomühendislik Bölümü Doçenti H. Cumhur Tekin’in başyazarı olduğu makale, Advanced Intelligent Systems dergisinde yayımlandı.

Yeni bir araştırma, uyku kliniklerine ve rahatsız edici, pahalı aparatlara ihtiyaç duymadan hastaların nefes alış verişlerini izleyen giyilebilir bir cihaz şeklinde yeni bir uyku apnesi tespit sistemini tanımlıyor.

Araştırmanın başyazarı ve İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü Biyomühendislik Bölümü Doçenti Cumhur Tekin, “Teknolojimiz, sağlık uzmanlarının sürekli gözetimine ihtiyaç duymadan sağlık koşullarını izlemek için gerçek zamanlı, uzaktan ve uygun maliyetli bir araç sunarak bu sınırlamaları ortadan kaldırıyor.” dedi.

“Sağlık hizmetlerinin dijital dönüşümü çağında, uyku apnesinin teşhis ve yönetiminde devrim yaratmak için gelişmiş yapay zekâ ile birlikte erişilebilir ve uygun fiyatlı donanımın gücünden yararlandık.”

Tekin, giyilebilir sistemin açık kaynaklı elektronik prototipleme platformu Arduino’ya dayandığını ve hasta tarafından giyilen şey açısından sadece hastanın diyaframına yerleştirilen bir ivmeölçerden oluştuğunu açıkladı.

“Bu teknoloji, düşük maliyetli ve ergonomik bir tasarım dahilinde, kolay erişilebilir sensörler ve yapay zekâ destekli algoritmaların sinerjisi yoluyla solunum düzenlerini verimli bir şekilde tespit ediyor.” diye devam etti. “Geliştirilen giyilebilir cihaz hastaya çeşitli avantajlar sunuyor. Birden fazla cihaza veya karmaşık bağlantılara olan ihtiyacı ortadan kaldıran uygun maliyetli bir çözüm.”

Tanı prosedürünün merkezinde derin öğrenmeye dayalı gelişmiş bir görüntü işleme sistemi yer alıyor. Bu; soluk alma, soluk verme ve nefessiz kalma durumları dâhil olmak üzere çeşitli nefes alma modellerinin gerçek zamanlı olarak tespit edilmesini sağlıyor.

Yapay zekâyı eğitmek için ekip, uyku apnesine benzeyen durumları simüle ederek sağlıklı bireylerde farklı vücut pozisyonlarında çeşitli nefes alma ve nefessiz kalma senaryoları oluşturdu.

Bireylerden toplanan diyafram hareketlerinin ivmeölçer verileri daha sonra grafiksel bir gösterime dönüştürüldü. Son teknoloji ürünü You Look Only Once (YOLO) algoritmalarıyla geliştirilmiş gelişmiş görüntü işleme sistemi, bu diyafragmatik hareket grafiğindeki solunum modellerini etkili bir şekilde tanımladı.

Tekin’e göre sistem, inhalasyon ve ekshalasyon (nefes alma ve verme) arasında güvenilir bir ayrım yapabildi. Üstelik 10 saniyeden uzun süren nefessiz kalma durumlarını tespit edebildi –ki bu, uyku apnesi teşhisinde anahtar rol oynuyor. Ekip, sistemin nefes kalıplarını belirlemede ortalama %96 doğruluğa sahip olduğunu bildirdi.

Gerçek zamanlı analiz kabiliyeti, sistemin uyku apnesi teşhisinin ötesinde çeşitli alanlara entegrasyonu için olanaklar sunuyor.

Araştırma ekibi, uyku sırasında toplanan verilerdeki herhangi bir nefes darlığı veya anormallik durumunu derhal sağlık hizmeti sağlayıcılarına bildirerek teşhis sürecini daha da kolaylaştırmayı ve basitleştirmeyi umuyor. Bu da sistemin sadece bireysel hastalar için değil, bir bütün olarak sağlık sektörü için de faydalı olacağı anlamına geliyor.

Sistem henüz kullanıma hazır değil. Ekip, şimdi cihazı kablosuz bir çerçeveye entegre etmeyi, böylece tamamen bağımsız ve uzaktan kontrol edilebilir hâle getirmeyi planlıyor. Ayrıca cihazın boyutunu küçülterek uyku sırasında daha rahat kullanılmasını sağlamayı amaçlıyorlar.

Derleyen: Görkem Süner