Epilepsi Hastaları için Giyilebilir Çip
Epilepsi hataları için giyilebilir çip yeni bir umut olabilir. IBM araştırmacıları, tedavi edilemeyen epilepsi hastaları için beyin aktivitesini saptayan ve nöbet başlamadan önce hastaları uyaran taşınabilir bir çip geliştirdiklerini açıkladı.
13.12.2017 tarihli yazı 9704 kez okunmuştur.
65 milyondan fazla insanı etkileyerek dünyanın en yaygın beyin hastalığı olan epilepsinin, tamamen tedavi edilebilen hasta sayısı çok azdır. Bu hastalığa çözüm oluşturabilmek için IBM araştırmacıları, 2013’te ayrı bir grup tarafından rapor edilen veri setini kullanarak sinir ağları adı verilen derin öğrenme algoritmalarını eğittiler. Eğitilmiş algoritmaları, bir bilgisayar çipine yükleyerek cihazı geliştirdiler.
Önceden, epilepsi nöbeti tahmin araştırmaları; yüksek güçlü bilgisayarlarda gerçekleştirilmişti ancak bir posta pulu büyüklüğündeki bir çiple ve bir işitme cihazının gücü bütçesinde işlem görebildiklerinde çalışmalarını akıllı giyilebilir bir sistemde uygulamaya karar verdiler.
Amerikan Epilepsi Derneği'nin Washington'taki yıllık konferansında ‘Onurlu Söz’ olarak seçilen sunumda, cihazdan elde edilen sinyallerin yüzde 69'unun doğru olduğu söylendi.
Önceden, epilepsi nöbeti tahmin araştırmaları; yüksek güçlü bilgisayarlarda gerçekleştirilmişti ancak bir posta pulu büyüklüğündeki bir çiple ve bir işitme cihazının gücü bütçesinde işlem görebildiklerinde çalışmalarını akıllı giyilebilir bir sistemde uygulamaya karar verdiler.
Amerikan Epilepsi Derneği'nin Washington'taki yıllık konferansında ‘Onurlu Söz’ olarak seçilen sunumda, cihazdan elde edilen sinyallerin yüzde 69'unun doğru olduğu söylendi.
Sistem, bireysel hastalar için nöbet kalıplarını otomatik olarak saptayabiliyor ve değişen beyin sinyallerine, ek insan katkısı olmaksızın zamanla değişiyor. Bu sayede; geliştirilen giyilebilir uyarı sisteminin,hastaların stresinin bir kısmını hafifleterek rahatsızlığı daha yönetilebilir hale getirilebileceği düşünülüyor.
IBM'in "Beyin- İlham Veren Bilgi İşlem" birimi yöneticisi Stefan Harrer; hareket oranı, kan algılayıcıları ve hatta hava durumu verileri ile daha fazla bilgi elde ederek isabet oranının daha da geliştirilebileceğini söyledi. Makine öğrenme teknolojisiyle geliştirilen sistemin 3 yıl içerisinde klinik olarak kullanılabileceği düşünülüyor.
Yazar: Serap Uygur
Kaynak
►IBM
►spectrum.iee
YORUMLAR
ANKET
- Dünyanın En Görkemli 10 Güneş Tarlası
- Dünyanın En Büyük 10 Makinesi
- 2020’nin En İyi 10 Kişisel Robotu
- Programlamaya Erken Yaşta Başlayan 7 Ünlü Bilgisayar Programcısı
- Üretimin Geleceğinde Etkili Olacak 10 Beceri
- Olağan Üstü Tasarıma Sahip 5 Köprü
- Dünyanın En İyi Bilim ve Teknoloji Müzeleri
- En İyi 5 Tıbbi Robot
- Dünyanın En Zengin 10 Mühendisi
- Üretim için 6 Fabrikasyon İşlemi
- Nasıl Dönüşür I Elektrik 4.0
- Nasıl Dönüşür I Fosil Yakıt
- Nasıl Dönüşür I Kompost
- Sigma DIN Rayı Çözümleri: Ürün Portföyü, Teknik Özellikler ve Kullanım Alanları
- Denizcilik Endüstri Uygulamaları ve Servis Bakım Süreçleri
- DrivePro Yaşam Döngüsü Hizmetleri
- Batarya Testinin Temelleri
- Enerji Yönetiminde Ölçümün Rolü: Verimliliğe Giden Yol
- HVAC Sistemlerinde Kullanılan EC Fan, Sürücü ve EC+ Fan Teknolojisi
- Su İşleme, Dağıtım ve Atık Su Yönetim Tesislerinde Sürücü Kullanımı
Aktif etkinlik bulunmamaktadır.