Yapay zekâ disleksi tanısında yüzde 99 doğruluk sağladı
Okuma ve yazma gibi temel becerileri etkileyen nörogelişimsel bir farklılık olan disleksiye ilişkin umut verici bir bilimsel çalışma yayımlandı. Bahçeşehir Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Günet Eroğlu ile Raja Abou Harb tarafından hazırlanan ve hakemli Dyslexia Dergisi’nde yayımlanan araştırma, disleksinin beyin dalgaları üzerinden yapay zekâ ile yüzde 99,6 doğruluk oranıyla tespit edilebildiğini ortaya koydu.
Toplumun yaklaşık yüzde 10’unu etkileyen disleksi, beynin bilgiyi işleme biçimindeki farklılıklardan kaynaklanıyor. Bu durum; sesleri ayırt etme, kelime tanıma ve okuma yazma becerilerinin edinilmesini zorlaştırabiliyor. Tanı sürecinin çoğu zaman uzun klinik gözlemler ve testlere dayanması, erken müdahalenin önünde önemli bir engel oluşturabiliyor.
Yanlış etiketlemeler akademik ve sosyal hayatı etkiliyor
Disleksi yaşayan çocuklar, okul ve sosyal yaşamda zaman zaman “tembel”, “ilgisiz” veya “yaramaz” gibi nitelemelere maruz kalabiliyor. Uzmanlar ise doğru tanı ve uygun destekle bu nörogelişimsel farklılığın bir dezavantaj olmaktan çıkabileceğine dikkat çekiyor.
QEEG verileri yapay zekâ ile analiz edildi
Araştırma kapsamında 200 çocuktan elde edilen QEEG (Kantitatif Elektroensefalografi) verileri incelendi. Analiz sonuçlarına göre, disleksili çocukların beyinlerinde “Theta” dalgalarının daha yüksek, “Beta-1” dalgalarının ise daha düşük seviyelerde olduğu belirlendi. Yapay zekâ algoritmaları, bu farklılıkları yüksek doğrulukla sınıflandırmayı başardı.
Nöro geribildirim uygulamalarında dikkat çekici sonuçlar
Çalışmada ayrıca nöro geribildirim teknolojisinin etkilerine de yer verildi. Uygulanan 100 seansın ardından disleksili çocukların yüzde 48’inin beyin dalgalarının, yapay zekâ tarafından “normal” aralıkta sınıflandırılmaya başlandığı gözlemlendi. Bulgular, erken tanı ve kişiye özel yaklaşımlarla öğrenme süreçlerinin desteklenebileceğini gösteriyor.
“Disleksi sabit ve değişmez bir durum değil”
Auto Train Brain CEO’su da olan Dr. Günet Eroğlu, yapay zekânın insan gözünün kaçırabileceği karmaşık örüntüleri kısa sürede analiz edebildiğini belirterek şu değerlendirmede bulundu: “QEEG verileri üzerinden ulaştığımız yüksek doğruluk oranı, yapay zekânın öğrenme güçlükleri alanında ne kadar güçlü bir araç olabileceğini gösteriyor. Bu yaklaşım yalnızca disleksi için değil, farklı nörogelişimsel durumların anlaşılması açısından da önemli bir adım.”
Eroğlu, nöro geribildirim uygulamalarına ilişkin olarak ise şunları söyledi: “Seanslar ilerledikçe beyin aktivitelerinde gözlemlenen olumlu değişimler, kişiye özel müdahalelerin etkisini ortaya koyuyor. Bulgularımız, disleksinin sabit ve değişmez bir durum olmadığına, doğru yöntemlerle gelişimin desteklenebileceğine işaret ediyor.”
Tedavi kararlarında daha bilinçli bir yol haritası
Araştırmanın önemli katkılarından birinin, disleksinin beyin sinyalleri üzerinden daha erken ve net biçimde anlaşılmasını sağlamak olduğuna dikkat çeken Eroğlu, makine öğrenimi sayesinde nöro geribildirim terapisine başlamadan önce hangi çocukların bu yöntemden daha fazla fayda görebileceğinin öngörülebildiğini ifade etti. Bu sayede ailelerin, daha erişilebilir maliyetlere sahip bu yöntemler konusunda bilinçli karar verebileceği vurgulandı.