DEHB teşhisinde nesnel yaklaşım başlıyor

SAĞLIK (İHA) - İhlas Haber Ajansı | 12.10.2025 - 13:57, Güncelleme: 12.10.2025 - 14:12 197 kez okundu.
 

DEHB teşhisinde nesnel yaklaşım başlıyor

Yaşar Üniversitesi doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar, yapay zeka ile dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunu (DEHB) nesnel verilerle tespit etmeyi hedefliyor.
Yaşar Üniversitesi doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar, DEHB (Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu) teşhisinde yapay zekayı kullanarak geleneksel yöntemlerden daha hızlı ve güvenilir sonuçlar elde etmeyi hedefliyor. Çalışma, klinik uygulamalarda nesnel tanı yaklaşımı için önemli bir adım olarak görülüyor. Yapay zeka ile nesnel DEHB tespiti Taşpınar, doktora tezinde fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerini derin öğrenme algoritmalarıyla analiz ederek DEHB belirtilerini tespit eden bir model geliştirdi. Bu sistem, davranışsal gözlemler yerine nörobiyolojik veriler üzerinden hastalık sınıflandırması yapıyor. "Geleneksel yöntemlerde tanı büyük ölçüde uzmanın subjektif değerlendirmesine dayanıyor. Biz sistemimizi defalarca veriyle besleyerek güvenilirliği artırmayı hedefliyoruz." — Gürcan Taşpınar, Yaşar Üniversitesi Doktora Öğrencisi Mevcut tanı yöntemlerindeki eksiklikler Tez Danışmanı Prof. Dr. Hakan Çetinkaya, DEHB tanısında öznel değerlendirmelerin yaygın olduğunu belirtti: "Birleşik tip tanılarının yüksek çıkması, çoğu zaman hiperaktif çocukların aynı zamanda dikkat eksikliği gösterdiği varsayımıyla değerlendiriliyor. Bu çalışma, davranışsal gözlemleri nörobiyolojik verilerle destekleyerek tanının doğruluğunu artırıyor." Hızlı ve kişiye özel müdahale Doç. Dr. Nalan Özkurt, yapay zekanın büyük veri analizleri sayesinde gizli kalmış örüntüleri fark edebildiğini belirtti: "Makine öğrenmesi teknikleri, doktorların gözden kaçırabileceği ayrıntıları ortaya çıkararak tanının daha hızlı ve doğru konmasını sağlıyor. Böylece DEHB’li bireyler için erken ve kişiye özel müdahaleler mümkün hale geliyor." Klinik uygulamalarda geleceğe adım Araştırma, DEHB tanısında nesnel ve bilimsel dayanaklı bir yöntem sunuyor. Uzmanlar, uzun vadede bu tür yapay zeka modellerinin klinik uygulamalara entegre edilmesinin, erken teşhis ve bireye özgü tedavi süreçlerini kolaylaştıracağını vurguluyor.
Yaşar Üniversitesi doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar, yapay zeka ile dikkat eksikliği ve hiperaktivite bozukluğunu (DEHB) nesnel verilerle tespit etmeyi hedefliyor.

Yaşar Üniversitesi doktora öğrencisi Gürcan Taşpınar, DEHB (Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu) teşhisinde yapay zekayı kullanarak geleneksel yöntemlerden daha hızlı ve güvenilir sonuçlar elde etmeyi hedefliyor. Çalışma, klinik uygulamalarda nesnel tanı yaklaşımı için önemli bir adım olarak görülüyor.

Yapay zeka ile nesnel DEHB tespiti

Taşpınar, doktora tezinde fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerini derin öğrenme algoritmalarıyla analiz ederek DEHB belirtilerini tespit eden bir model geliştirdi. Bu sistem, davranışsal gözlemler yerine nörobiyolojik veriler üzerinden hastalık sınıflandırması yapıyor.

"Geleneksel yöntemlerde tanı büyük ölçüde uzmanın subjektif değerlendirmesine dayanıyor. Biz sistemimizi defalarca veriyle besleyerek güvenilirliği artırmayı hedefliyoruz."
— Gürcan Taşpınar, Yaşar Üniversitesi Doktora Öğrencisi

Mevcut tanı yöntemlerindeki eksiklikler

Tez Danışmanı Prof. Dr. Hakan Çetinkaya, DEHB tanısında öznel değerlendirmelerin yaygın olduğunu belirtti:
"Birleşik tip tanılarının yüksek çıkması, çoğu zaman hiperaktif çocukların aynı zamanda dikkat eksikliği gösterdiği varsayımıyla değerlendiriliyor. Bu çalışma, davranışsal gözlemleri nörobiyolojik verilerle destekleyerek tanının doğruluğunu artırıyor."

Hızlı ve kişiye özel müdahale

Doç. Dr. Nalan Özkurt, yapay zekanın büyük veri analizleri sayesinde gizli kalmış örüntüleri fark edebildiğini belirtti:
"Makine öğrenmesi teknikleri, doktorların gözden kaçırabileceği ayrıntıları ortaya çıkararak tanının daha hızlı ve doğru konmasını sağlıyor. Böylece DEHB’li bireyler için erken ve kişiye özel müdahaleler mümkün hale geliyor."

Klinik uygulamalarda geleceğe adım

Araştırma, DEHB tanısında nesnel ve bilimsel dayanaklı bir yöntem sunuyor. Uzmanlar, uzun vadede bu tür yapay zeka modellerinin klinik uygulamalara entegre edilmesinin, erken teşhis ve bireye özgü tedavi süreçlerini kolaylaştıracağını vurguluyor.

Habere ifade bırak !
Habere ait etiket tanımlanmamış.
Okuyucu Yorumları (0)

Yorumunuz başarıyla alındı, inceleme ardından en kısa sürede yayına alınacaktır.

Yorum yazarak Topluluk Kuralları’nı kabul etmiş bulunuyor ve haberege.com.tr sitesine yaptığınız yorumunuzla ilgili doğrudan veya dolaylı tüm sorumluluğu tek başınıza üstleniyorsunuz. Yazılan tüm yorumlardan site yönetimi hiçbir şekilde sorumlu tutulamaz.
Sitemizden en iyi şekilde faydalanabilmeniz için çerezler kullanılmaktadır, sitemizi kullanarak çerezleri kabul etmiş saylırsınız.