Türk bilim insanları disleksi teşhisinde devrim niteliğinde bir yöntem geliştirdi. Bahçeşehir Üniversitesi’ndeki araştırma ekibi beyin dalgalarını analiz eden bir yapay zeka algoritması ile çalıştı. Bu yeni yöntem disleksiyi yüzde 99.6 doğruluk oranı ile tespit edebiliyor. Teknoloji geleneksel teşhis süreçlerini tamamen değiştirme potansiyeli taşıyor.
Beyin Dalgalarının Dijital Parmak İzi Disleksiyi Ele Veriyor
Dr. Günet Eroğlu ve Raja Abou Harb önderliğinde çalışan bir araştırma ekibi, 200 çocuğun verilerini mercek altına aldı. Bilim insanları, çocuklardan toplanan kantitatif elektroensefalografi (QEEG) beyin haritalama verilerini yapay zekâ destekli analiz yöntemleriyle değerlendirdi.
Yapay zekâ analizleri, disleksi tanısı almış çocukların beyin aktivasyonlarında tutarlı ve ayırt edici bir elektriksel örüntü olduğunu gösterdi. Bu gruptaki çocuklarda, beynin yavaş frekans bandı olan Theta dalgalarının aktivitesinin normal seviyelerin üzerinde olduğu tespit edildi. Aynı zamanda, daha hızlı frekans bandı olan Beta-1 dalgalarının aktivitesinin ise beklenen değerlerin altında kaldığı gözlemlendi.
Beyindeki bu elektriksel aktivite farklılıkları insan gözüyle kolayca ayırt edilemiyor. Yapay zeka algoritması bu gizli sinyalleri yüksek hassasiyetle tespit edebiliyor. Sistem beyin dalgalarındaki karmaşık kodu bir dijital parmak izi gibi okuyor. Bu yaklaşım disleksi teşhisini uzun klinik değerlendirmelerden saniyelik bir analize dönüştürüyor.
Dyslexia Dergisi’nde yayınlanan çalışma erken teşhisin önemine dikkat çekiyor. Geleneksel yöntemlerle aylar süren teşhis süreci çocuğun akademik ve sosyal gelişimini geciktirebiliyor. Yeni teknoloji ise hızlı ve objektif bir tarama imkânı sunuyor. Erken müdahale ile çocukların eğitim hayatında karşılaşacağı zorluklar en aza indirilebilir.
Araştırma sadece teşhis koymakla sınırlı kalmadı. Bilim insanları iyileştirme süreçlerine yönelik çarpıcı veriler de elde etti. Çalışma nöro geribildirim adı verilen bir yöntemin etkinliğini inceledi. Bu yöntemle kişiye özel egzersizlerle beyin dalgalarının olması gereken seviyeye getirilmesi hedefleniyor.
Deneye katılan çocuklar 100 seanslık bir nöro geribildirim eğitim programına alındı. Program sonrasında çocukların yüzde 48’inde beyin dalgaları normal seviyeye ulaştı. Yapay zeka algoritması bu çocukları artık disleksili olarak sınıflandırmadı. Bu sonuç kişiye özel müdahalelerle beynin işleyişinin değiştirilebileceğini kanıtlıyor.
Auto Train Brain CEO’su Günet Eroğlu teknolojinin belirsizliği ortadan kaldırdığını vurguluyor. Makine öğrenimi sayesinde hangi çocuğun hangi terapi yönteminden fayda göreceği önceden tahmin edilebiliyor. Aileler bu sayede hem zaman hem de maliyet açısından daha verimli kararlar alabiliyor. Eroğlu disleksinin sabit bir engel olmadığını ve doğru müdahale ile gelişimin mümkün olduğunu belirtiyor.
Bu buluş eğitim ve çocuk sağlığı sistemleri üzerinde geniş etkiler yaratabilir. Okullarda basit tarama protokolleri ile risk altındaki çocuklar hızla belirlenebilir. Öğretmenler ve aileler çocukların ihtiyaçları konusunda erken dönemde bilgilendirilebilir. Kişiye özel eğitim planları ile çocukların potansiyeli maksimum seviyeye çıkarılabilir.
Sağlık sisteminde ise uzman kıtlığı ve uzun bekleme süreleri büyük bir sorun teşkil ediyor. Yapay zeka destekli teşhis sistemleri bu baskıyı hafifletebilir. Klinisyenler daha fazla sayıda çocuğa daha kısa sürede ulaşabilir. Teşhis sürecindeki nesnellik artışı ise standart bir yaklaşımın benimsenmesini sağlayabilir.
Araştırma ekibi çalışmalarını daha geniş örneklemlerle sürdürmeyi planlıyor. Teknolojinin farklı yaş grupları ve kültürlerdeki etkinliği test edilecek. Bilim insanları ayrıca disleksi dışındaki öğrenme güçlüklerinde de bu yöntemi denemeyi hedefliyor. Beyin dalgalarının şifresini çözen yapay zeka nörolojik pek çok alanda yeni ufuklar açabilir.
