İtalya’daki Roma Sapienza Üniversitesi’nde yürütülen dikkat çekici bir araştırma, özellikle nörolojik hastalıkları olan bireylerin evde sağlık takibini daha güvenli ve etkili hale getirmeyi amaçlıyor. “AI on the Pulse” (Nabızdaki Yapay Zeka) adı verilen bu sistem, giyilebilir cihazlar ve çevresel sensörlerden gelen verileri gelişmiş bir yapay zeka modeliyle birleştirerek, erken uyarı sistemine dönüştürüyor.
Temel olarak akıllı saatler gibi cihazlarla çalışan sistem, sadece kalp atış hızını izlemekle kalmıyor; aynı zamanda uyku düzeni, solunum hızı ve kişinin ev içindeki hareketleri gibi birçok farklı veriyi de analiz ediyor. Veriler, UniTS adlı evrensel bir zaman serisi yapay zeka modeliyle işleniyor. Böylece sistem, her bireyin kendine has fizyolojik ve davranışsal örüntülerini öğreniyor ve en küçük bir sapmada bile potansiyel bir sağlık sorununu haber verebiliyor.
Bu teknoloji sadece teoride kalmıyor; araştırma ekibi tarafından gerçek bir ev bakım ortamında, “@HOME” adlı bir sistemle birlikte test edilmiş durumda. Erken evre nörolojik hastalıkları olan altı yaşlı birey üzerinde yürütülen çalışmada, toplanan veriler bir geriatrist tarafından da değerlendirilmiş. Yapay zekanın yaptığı anomali tespitlerinin %93,75’i doğru çıkarken, geri kalan ufak hata payının sensör kaynaklı olduğu belirtilmiş.
Sistemin performansı da oldukça etkileyici. UniTS modeli, farklı algoritmalarla karşılaştırıldığında yaklaşık %22 oranında daha yüksek bir doğruluk oranına ulaşarak rakiplerini geride bırakmış. Üstelik hem yüksek hassasiyetli tıbbi cihazlarda hem de standart tüketici cihazlarında benzer başarıyı göstermesi, sistemin esnekliğini de ortaya koyuyor.
Araştırmanın öne çıkan bir diğer yönü ise sistemin kişiye özel çalışabilme yeteneği. AI on the Pulse, her bireyin kendine özgü “normal” verilerini tanıdığı için, alışılmışın dışında ama sağlıklı olan bireysel durumları yanlış alarm olarak değerlendirmiyor. Üç aylık deneme sürecinde yalnızca 32 anomali tespit edilmiş olması, sistemin gereksiz uyarılar konusunda da oldukça dikkatli olduğunu gösteriyor.
Bu yenilikçi sistem, yalnızca anormallikleri tespit etmekle kalmıyor; aynı zamanda bu tespitleri sağlık çalışanlarına anlaşılır bir şekilde sunabilmek için büyük dil modellerinden de yararlanıyor. Yani bir başka deyişle, yapay zeka sadece verileri analiz etmiyor, aynı zamanda bu analizleri insan diline çevirerek anlamlı hale getiriyor.
Araştırma ekibi, bu teknolojiyi yakın gelecekte daha geniş kitlelere ulaştırmayı ve klinik ortamlarda kullanılabilecek seviyeye taşımayı hedefliyor. Dileyenler için sistemin kaynak kodları GitHub üzerinden açık olarak paylaşılıyor. Böylece araştırmacılar ve geliştiriciler, bu sistemi kendi donanımlarında test etme şansı da bulabiliyor.
