Bir yapay zeka aracı, sporcularda tekrarlayan kafa yaralanmalarının neden olduğu ince beyin yapısı değişikliklerini başarılı bir şekilde tespit ederek bu tür yaralanmaların zaman içinde teşhis edilmesini ve anlaşılmasını potansiyel olarak iyileştirir.
Öğrenci sporcuları içeren yeni bir çalışma, manyetik rezonans görüntülemeyi (MRI) işlemede usta olan bir yapay zeka bilgisayar programının, tekrarlayan kafa yaralanmaları nedeniyle beyindeki yapısal değişiklikleri başarıyla tespit edebildiğini ortaya koyuyor. Bu tür değişiklikler daha önce bilgisayarlı tomografi (BT) taramaları gibi geleneksel tıbbi görüntüleme yöntemleriyle tespit edilememişti. Araştırmacılara göre, bu çığır açan teknoloji, zamanla biriken ince beyin hasarlarını daha iyi anlamak için yeni teşhis araçlarının geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Uzmanlar, özellikle futbol, hokey ve futbol gibi yüksek temas gerektiren sporlar yapanlar olmak üzere genç sporcular arasındaki olası beyin sarsıntısı risklerini uzun zamandır biliyorlar. İlk başta hafif görünseler bile, tekrarlanan kafa darbelerinin yıllar içinde artabileceğine ve bilişsel kayba yol açabileceğine dair kanıtlar artık artıyor. Gelişmiş MRG, kafa travmasından kaynaklanan beyin yapısındaki mikroskobik değişiklikleri tespit ederken, araştırmacılar, taramaların gezinmesi zor olan çok büyük miktarda veri ürettiğini söylüyor.
NYU Grossman Tıp Fakültesi Radyoloji Bölümü’ndeki araştırmacılar tarafından yürütülen yeni araştırma, makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka tekniği kullanan yeni aracın, futbol gibi temas sporları ile atletizm gibi temassız sporlar oynayan erkek sporcuların beyinlerini doğru bir şekilde ayırt edebildiğini ilk kez gösterdi. Sonuçlar, beyin sarsıntısı teşhisi konmamış temas sporu sporcularının beyinlerindeki küçük, yapısal değişikliklerle tekrarlanan kafa darbeleri arasında bağlantı kurdu.
“Bulgularımız, temassız sporlarda yarışanlarla karşılaştırıldığında temas sporları yapan sporcuların beyinleri arasında anlamlı farklılıklar ortaya koyuyor” dedi çalışmanın kıdemli yazarı ve nöroradyolog Yvonne Lui, MD. NYU Langone Health Radyoloji Bölümü’nde profesör ve araştırmadan sorumlu başkan yardımcısı olan Lui, “Bu grupların benzer beyin yapısına sahip olmasını beklediğimiz için, bu sonuçlar bir sporu diğerine tercih etmenin bir risk olabileceğini gösteriyor,” diye ekliyor.
Lui, araştırmalarında kullanılan makine öğrenimi tekniğinin, olası hasarı tespit etmenin ötesinde, uzmanların beyin hasarının altında yatan mekanizmaları daha iyi anlamalarına da yardımcı olabileceğini ekliyor.
Yakın zamanda The Neuroradiology Journal’da yayınlanan yeni çalışmada, 36 temas sporu kolej sporcusu (çoğunlukla futbolcular) ve 45 temassız spor kolej sporcusu (çoğunlukla koşucular ve beyzbol oyuncuları). Çalışma, AI aracı tarafından futbolcuların beyin taramalarında tespit edilen değişiklikleri kafa darbelerine açık bir şekilde bağlamayı amaçlıyordu. Bu, futbolculardaki beyin yapısı farklılıklarını belirleyen ve beyin sarsıntısı olan ve olmayanları temassız sporlarda yarışan sporcularla karşılaştıran önceki bir araştırmaya dayanıyor.
Araştırma için, araştırmacılar 2016 ile 2018 yılları arasında alınan ve o zaman diliminde hiçbirinin bilinen bir beyin sarsıntısı teşhisi konmamış 81 erkek sporcunun MRI taramalarını inceledi. Temas sporu sporcuları futbol, lakros ve futbol oynarken temassız spor sporcuları beyzbol, basketbol, atletizm ve kros yarışlarına katıldı.
Araştırma ekibi, analizlerinin bir parçası olarak, bilgisayar programlarına, matematiksel modeller kullanarak tekrarlanan kafa darbelerine maruz kalmayı nasıl tahmin edeceklerini “öğrenme” yeteneği veren istatistiksel teknikler tasarladı. Bunlar, kendilerine beslenen veri örneklerine dayanıyordu ve egzersiz verilerinin miktarı arttıkça program “daha akıllı” hale geliyordu.
Çalışma ekibi, programı, beyin dokusundaki olağandışı özellikleri belirleyecek ve bu faktörlere dayanarak tekrar tekrar kafa yaralanmalarına maruz kalan ve kalmayan sporcular arasında ayrım yapacak şekilde eğitti. Ayrıca, birçok MRG ölçümünden hangisinin tanıya en çok katkıda bulunabileceğini ortaya çıkarmak için her bir özelliğin hasarı tespit etmede ne kadar yararlı olduğunu sıraladılar.
Yazarlar, bir kafa travmasından kaynaklanan yapısal değişiklikleri en doğru şekilde işaretleyen iki ölçümün olduğunu söylüyorlar. Birincisi, ortalama yayılma, suyun beyin dokusunda ne kadar kolay hareket edebildiğini ölçer ve genellikle MRI taramalarında darbeleri tespit etmek için kullanılır. İkincisi, ortalama basıklık, beyin dokusu yapısının karmaşıklığını inceler ve beynin öğrenme, hafıza ve duygularla ilgili bölümlerindeki değişiklikleri gösterebilir.
“Sonuçlarımız, yapay zekanın daha önce göremediğimiz şeyleri, özellikle de geleneksel MRI taramalarında görünmeyen ‘görünmez yaralanmaları’ görmemize yardımcı olma gücünü vurguluyor” dedi. “Bu yöntem, yalnızca beyin sarsıntısı için değil, aynı zamanda daha ince ve daha sık kafa darbelerinden kaynaklanan hasarı tespit etmek için de önemli bir teşhis aracı sağlayabilir.”
Chen, çalışma ekibinin bundan sonra makine öğrenimi tekniklerinin kadın atletlerdeki kafa yaralanmalarını incelemek için kullanımını keşfetmeyi planladığını ekliyor.
Referans: “Temas sporu sporcularında tekrarlanan kafa darbelerine maruz kalmayla ilgili ilgili difüzyon MRI mikroyapı biyobelirteçlerini belirleme”, yazan Junbo Chen, Sohae Chung, Tianha o Li, Els Fieremans, Dmitry S. Novikov, Yao Wang ve Yvonne W. Lui, 22 Mayıs 2023, The Neuroradiology Journal.
DOI: 10.1177/19714009231177396
Çalışma, Ulusal Sağlık Enstitüleri ve ABD Savunma Bakanlığı tarafından finanse edilmiştir.