Yapay Zeka Disleksi Tanısında Yüzde 99’un Üzerinde Doğruluk Sağladı

Dyslexia Dergisi’nde yayımlanan bilimsel çalışma, disleksinin beyin dalgaları üzerinden yapay zekâ ile yüzde 99,6 doğruluk oranıyla tespit edilebildiğini ortaya koydu.

Okuma ve yazma gibi temel becerileri etkileyen nörogelişimsel bir bozukluk olan disleksi, dünya genelinde milyonlarca çocuğun akademik ve sosyal yaşamını olumsuz etkiliyor. Tanısı çoğu zaman uzun süren klinik gözlemler ve testlerle konulan bu öğrenme güçlüğü için umut veren bir çalışma, bilimsel hakemli Dyslexia Dergisi’nde yayımlandı.

Bahçeşehir Üniversitesi Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyesi Dr. Günet Eroğlu ve Raja Abou Harb tarafından yürütülen araştırma, disleksinin beyin dalgaları üzerinden yapay zekâ algoritmalarıyla yüzde 99,6 doğruluk oranında tespit edilebildiğini ortaya koydu.

Disleksi toplumun yüzde 10’unu etkiliyor

Toplumun yaklaşık yüzde 10’unu etkileyen ve en yaygın öğrenme güçlükleri arasında yer alan disleksi, beynin bilgiyi işleme biçimindeki nörogelişimsel farklılıklardan kaynaklanıyor. Bu durum, bireyin dil ile ilişkili sesleri ayırt etmesini, kelimeleri tanımasını ve okuma-yazma becerilerini edinmesini zorlaştırıyor.

Disleksi yaşayan bireyler, okul ve sosyal yaşamda zaman zaman “tembel”, “ilgisiz” ya da “yaramaz” gibi haksız etiketlemelere maruz kalabiliyor. Oysa uzmanlara göre doğru tanı ve uygun destekle bu farklılık bir dezavantaj olmaktan çıkıp potansiyele dönüşebiliyor.

Yapay zekâ, erken tanıda umut oluyor

Son yıllarda hızla gelişen yapay zekâ teknolojileri, disleksinin erken teşhisinde ve kişiselleştirilmiş destek süreçlerinde önemli fırsatlar sunuyor. Dyslexia Dergisi’nde yayımlanan çalışma da bu alandaki bilimsel ilerlemeye güçlü bir örnek oluşturuyor.

Araştırma kapsamında 200 çocuktan elde edilen QEEG (Kantitatif Elektroensefalografi) verileri analiz edildi. Sonuçlara göre disleksili çocukların beyinlerinde “Theta” dalgalarının daha yüksek, “Beta-1” dalgalarının ise daha düşük seviyelerde olduğu belirlendi. Bu ayırt edici örüntüler, yapay zekâ algoritmaları tarafından yüksek doğrulukla sınıflandırıldı.

Nöro geribildirim ile beyin dalgalarında olumlu değişim

Çalışmada, disleksinin desteklenmesine yönelik nöro geribildirim (neurofeedback) teknolojisine de yer verildi. Bu yöntemin uygulandığı çocuklarda, 100 seans sonunda disleksili bireylerin yüzde 48’inin beyin dalgalarının yapay zekâ tarafından “normal” seviyede sınıflandırılmaya başlandığı gözlemlendi.

Elde edilen bulgular, erken teşhis ve doğru teknolojik müdahalelerle disleksinin bir engel olmaktan çıkabileceğini ve başarıya giden bir sürecin parçası haline gelebileceğini gösteriyor.

“Disleksi sabit ve değişmez bir durum değil”

Auto Train Brain CEO’su da olan Dr. Günet Eroğlu, yapay zekânın insan gözünün kaçırabileceği karmaşık beyin örüntülerini çok kısa sürede analiz edebildiğine dikkat çekti. Eroğlu, QEEG verileri üzerinden elde edilen yüksek doğruluk oranının, yapay zekânın öğrenme güçlükleri alanında ne kadar güçlü bir araç olabileceğini ortaya koyduğunu belirtti.

Nöro geribildirim uygulamalarının beynin kendi işleyişini yeniden düzenleyebilme kapasitesini gösterdiğini vurgulayan Eroğlu, seanslar ilerledikçe beyin aktivitelerinde gözlemlenen olumlu değişimlerin, kişiye özel müdahalelerin etkisini açıkça ortaya koyduğunu ifade etti. Bu bulguların, disleksinin sabit ve değişmez bir durum olmadığına dair güçlü bir bilimsel çerçeve sunduğunu söyledi.

Beyin sinyalleri tedavi kararlarını daha bilinçli kılıyor

Çalışmanın en önemli katkılarından birinin, disleksinin beyin sinyalleri üzerinden daha erken ve net biçimde anlaşılmasını sağlaması olduğunu belirten Eroğlu, makine öğrenimi sayesinde hangi çocukların nöro geribildirim terapilerinden daha fazla fayda görebileceğinin öngörülebildiğini aktardı.

Bu sayede ailelerin, daha erişilebilir ve yaygın olarak uygulanabilen bu yönteme bilinçli kararlar verebildiğini belirten Eroğlu, yapay zekâ destekli yaklaşımların disleksi alanında hem tanı hem de destek süreçlerini dönüştürme potansiyeline sahip olduğuna dikkat çekti.