Machine Learning, Depresyonun Kökenini Ortaya Çıkarabilir

futurism

Öncelikle Machine Learning kavramını hatırlatalım: Machine Learning yani makine öğrenimi; bilgisayarların var olan bilgileri ve verileri kullanarak gelecekteki sonuçları ve eğilimleri öngörmelerini sağlayan bir veri bilimi tekniği. Bilgisayarlar bu sayede makine öğrenimini kullanarak açıkça programlamaya gerek kalmadan öğrenir.

Şöyle bir örnek verebiliriz: Facebook’ta bir reklam kampanyası hazırladığınızda bir hedef kitle seçersiniz ve Facebook o hedef kitle içerisinde sizin kampanyanıza dönüt verecek insanlara reklamlarınızı göstermeye çalışır. Ne tip özelliklere sahip insanlara gösterebileceğini çözebilmek için sizden “Aktif Öğrenme” süreci ister. Bu süreç yaklaşık 4-5 gün sürer. Bu süreç sonunda Facebook algoritması öğrenir ve reklam yayınlarını artık aktif öğrenme sürecinde topladığı verilere sahip olan insanların benzerlerine göstermeye devam eder.

Konumuza gelirsek:

Sadece Amerika’da milyonlarca yetişkin depresyon olarak bilinen majör depresif bozukluk (MDB) ile mücade ediyor. 2012’de en az 16 milyon kişi büyük degresif bir dönem geçirdi. Aynı zamanda sosyal anksiyete bozukluğu (SAD), ABD’de neredeyse 15 milyon yetişkini etkiliyor. Güncel bir çalışma, depresyon ve kaygı sorunu yaşayan insanların beyinlerini modelleyerek onlardaki bozuklukları daha iyi anlamamızı amaçlıyor.

Depresyon ile kaygı arasında klinik benzerlikler vardır ve insanların hem MDB hem de SAD’dan müzdarip olduğu duyulmamıştır. Bununla birlikte Çin’deki Chengdeu şehrinde Sichuan Üniversitesi’nden bir yazar olan Dr.Youjin Zhao’nun yazısına göre MDB ve SAD’lı bireylerde beyin yapısının karşılaştırılması çok az gerçekleşmiş. Yani bugüne kadar bu konularda pek çalışma yapılmamış.

Zhao ve onun eş yazarı Dr. Su Lui, beyindeki yapısal farklılıkları ve ortak noktaları daha iyi gözlemlemek için birlikte çalışıyorlar. MR kullanarak, beyin bozukluklarını gri yüzeyde görüp korteks kalınlığını değerlendirmeyi başardılar.

MDB ve SAD hastalarının beyinlerinde sağlıklı bireylerin beyinlerine kıyasla farklı korteks kalınlığı. Credit: Kuzey Amerika Radyoloji Topluluğu

Araştırmada, 37 MDB hastasından, 24 SAD hastasından ve 41 sağlıklı bireyden yararlanıldı. Zhao, kapsamlı sonuçlara varmak için veya tedaviler geliştirmek için yeterli veriye sahip olmadıklarını belirtti.

Zhao, makine öğrenmesi (machine learning) sayesinde daha büyük gruplara bu çalışmayı yaptıklarına daha iyi analizler ortaya çıkarabileceklerini söyledi ve belkide depresyonun biyolojik kökenini bulmamıza yardım edecek bu machine learning!

çeviri kaynağı: https://futurism.com/brain-abnormalities-found-patients-depression-social-anxiety/

CEVAP VER

Yorum
Lütfen adınızı giriniz