Dünyada pek çok insan, uyku bozukluğundan muzdariptir. Ayrıca Parkinson ve Alzheimer gibi hastalıklar da uykuyu bozabilir. Bu koşulların teşhis edilmesi ve izlenmesi genellikle elektrotları ve çeşitli sensörleri hastalara bağlamayı gerektirir. Hastalar bu uygulama karşısında huzursuz olup, uyku verilerinin sağlıklı alınmasını da engelleyebilir.
MIT ve Massachusetts General Hospital‘daki araştırmacılar, uyku sorunlarını daha kolay teşhis ve incelemek için vücuda sensörler takılmadan, uyku aşamalarını izlemede yeni bir yol geliştirdiler. Cihazları, kişinin çevresindeki radyo sinyallerini analiz etmek ve bu ölçümleri uyku aşamaları haline getirmek için gelişmiş bir Yapay Zeka Algoritması kullanıyor: Hafif, derin veya hızlı göz hareketi (REM).
Andrew ve Erna Viterbi Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü Dina Katabi, “Vizyonumuz, kullanıcının herhangi bir şekilde davranışını değiştirmesini istemeden, arka planda kaybolacak ve fizyolojik sinyalleri, önemli sağlık ölçümlerini yakalayacak şekilde sağlık sensörleri geliştirmektir. ”
Uzaktan Algılama
Katabi, MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı’ndaki grubun üyeleri daha önce; sağlık göstergeleri olabilecek yaşamsal bulguları ve davranışları uzaktan ölçmelerini sağlayan, radyo tabanlı sensörleri geliştirdiler. Bu sensörler, düşük güçlü radyo frekansı (RF) sinyalleri yayan, dizüstü bilgisayar büyüklüğünde, kablosuz bir cihazdan oluşur. Radyo dalgaları vücudun dışına çıkarken; vücudun herhangi bir hafif hareketi, yansıyan dalgaların frekansını değiştirir. Bu dalgaları analiz etmek, nabız ve solunum hızı gibi vital bulguları ortaya çıkarabilir.
Katabi, “Hasta evinde otururken; yansımaları analiz eden ve vücudun tüm bu değişikliklerini keşfeden, vücudun RF sinyalinde bıraktığı bir işaret sayesinde, akıllı Wi-Fi benzeri bir kutuyu oluşturmuş olduk.”
Katabi ve öğrencilerinin WiGait adı verilen sensörü oluşturarak, kablosuz sinyal sistemiyle ölçüm yapabilmeleri; doktorların, belirli kalp ve akciğer hastalıklarını veya diğer sağlık problemlerini öngörmesine yardımcı olabilecek.
Katabi bu sensörleri yeterince geliştirdiklerinde; hastaların geceyi elektroensefalografi (EEG) makineleri gibi monitörlere bağlanmadan, uyku laboratuvarında geçirmeden, uykuyu rahatlıkla izleyebileceklerini düşünüyor.
Zhao, “Uykuyu iyi anlamıyoruz ve nüfusun büyük kısmında uyku sorunları var. Çalışabilir hale getirirsek, bizi uyku laboratuvarından kurtaran, evde uyku çalışmaları yapabileceğimiz bir teknolojimiz olacak”.
Bunu başarmak için araştırmacılar; nabız, solunum hızı ve hareket ölçümlerini kendi uyku evrelerine çevirmek için bir yol bulmalıydı. Yapay zekada son gelişmeler, araştırmacıların algılayıcısından elde edilen radyo sinyalleri gibi, karmaşık veri kümelerinden bilgi çıkarmak ve analiz etmek için derin sinir ağları olarak bilinen, bilgisayar algoritmalarını eğitmeyi mümkün hale getirmiştir. Bununla birlikte, bu sinyaller uyku ile ilgisi olmayan ve mevcut algoritmalarla karıştırılabilen birçok bilgiye sahiptir. MIT araştırmacıları, alakasız bilgileri ortadan kaldıran derin sinir ağlarına dayalı yeni bir Algoritma (algoritmanın algoritması) geliştirmişlerdi.
Jaakkola “Çevredeki koşullar, ölçtüğünüz şeylerde istenmeyen değişiklikler yaratmaktadır. Yenilik, geri kalanı çıkarırken uyku sinyalini korumaktır “diyor.
Algoritmalar, farklı konumlarda ve farklı kişilerde, herhangi bir kalibrasyon yapılmaksızın kullanılabilir.
25 sağlıklı gönüllü testinde bu yaklaşımı kullanan araştırmacılar, tekniklerinin EEG ölçümlerine dayalı uyku uzmanları tarafından belirlenen, derecelerin doğruluğuyla karşılaştırılabilir olan, yaklaşık yüzde 80 doğruluk tespit etmişlerdir.
Katabi “Cihazımız, yalnızca uyku sorunu olan hastanın değil; aynı zamanda doktor ve uyku teknisyeninin işini de çok daha kolay hale getiriyor. Verileri gözden geçirmek ve manuel olarak etiketlemek zorunda kalmamış oluyorlar.”
Diğer araştırmacılar uykuyu izlemek için radyo sinyalleri kullanmaya çalıştı, ancak bu sistemler yalnızca yüzde 65’inde doğruluk gösterdi. Esasen bir insanın uyanık ya da uykuda olup olmadığını değil, uyku aşamasında olduklarını belirleyemedi. Katabi ve meslektaşları, odadaki diğer ilgisiz kişi ve nesneleri atlayarak, yalnızca uykuda olan kişiden gelen verileri içeren kablosuz sinyallerin algoritmalarını eğitti.
Araştırmacılar şimdi Parkinson hastalığının uykuyu nasıl etkilediğini incelemek için bu teknolojiyi kullanmayı planlıyor.
Katabi, “Parkinson’u düşündüğünüzde bunu bir hareket bozukluğu olarak tanımlarsınız, ancak bu hastalık çok karmaşık uyku eksiklikleriyle ilişkilidir ve çok kişi tarafından iyi anlaşılmaz”
Dolayısıyla Algılayıcı Cihaz; Parkinson, Alzheimer hastalıklarının uyku bağlantıları hakkında daha fazla bilgi edinmemizi sağlayabilir. Ayrıca uykusuzluk, uyku apnesi, uyku bozuklukları veya uyku esnasında oluşan epileptik nöbetlerin incelenmesi ve erken teşhisinde de yararlı olabilir.
