Yıllar geçtikçe, teknolojinin sağlık hizmetlerine dahil edilmesi, hastaların teşhis ve tedavisinin iyileştirilmesiyle sonuçlanmıştır. Şimdi, dünyada en az 50 milyon insanın yaşadığı bir hastalık olan Alzheimer’ın çok erken bir evresini tespit edebilen bir uygulama geliştirildi.
California San Diego Üniversitesi‘ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen prototip uygulamadaki yazılım, bir kişinin gözbebeği büyüklüğündeki dakika değişikliklerini izler ve bu, önceki çalışmalara göre klinik öncesi nörolojik hastalıklarla ilişkilendirilebilir.
Yüz tanımlaması için yazılım, bir kişinin gözbebeğinin boyutunun nasıl değiştiğini analiz etmek için daha yeni akıllı telefon modellerinde bulunan bir yakın kızılötesi kameranın yanı sıra standart bir selfy kamerasını kullanacak.
30 Nisan ve 5 Mayıs tarihleri arasında New Orleans’ta düzenlenen ACM Computer-Human Interaction Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2022)’de teknolojinin nasıl çalıştığına dair bir açıklama içeren bir bildiri sunuldu.
İçindekiler
İşaretleri yakalama
Bu kavram, locus coeruleus’un Alzheimer hastalığının belirtilerini gösteren ilk beyin bölgelerinden biri olduğunu keşfeden araştırmalardan ortaya çıktı.
Ayrıca bkz: 9’U 1 ARADA ROBOT SÜPÜRGE! | ECOVACS DEEBOT T9
Bu beyin bölgesi, öğrenci genişlemesini kontrol etmek için önemlidir ve erken araştırmalar, hafif bilişsel bozukluğu olan kişilerin, zor bir bilişsel teste girerken bilişsel olarak sağlıklı kişilere göre daha fazla göz bebeği genişlemesine sahip olduğunu buldu.
Bildirildiği gibi, çalışmanın yazarlarından biri olan Eric Granholm, mevcut akıllı telefon kamera teknolojisini kullanarak öğrenci genişleme verilerini güvenilir bir şekilde elde edip edemeyeceklerini araştırmak için bir grup UC San Diego bilgisayar mühendisiyle birlikte çalıştı. İşbirliğinin sonucu, evde kullanılabilecek prototip akıllı telefon uygulamasıdır.
Uygulama nasıl çalışacak?
Bu uygulamanın özellikleri açısından günümüz akıllı telefonlarında bulunan yakın kızılötesi kameralardan yararlanıyor. Uygulama, bir akıllı telefonun renkli selfie kamerasından alınan verilerle birleştirildiğinde, göz bebeği çaplarını milimetrenin altında bir doğrulukla verimli bir şekilde yakalayabilir.
Uygulamayı mümkün olduğunca kullanıcı dostu hale getirmek için çalışma ekibi, öğrenci yanıt testlerinin evden doğru bir şekilde tamamlanmasına izin veren basit bir arayüz oluşturmak için bir grup yaşlı insanla çalıştı. Bu, telefona uyan ve kullanıcının kameranın göz bebeğini kaydetmesi için gözünü doğru konuma getirmesine olanak tanıyan düşük maliyetli bir plastik bağlantı oluşturmayı içeriyordu.
Daha yaşlı yetişkinlerle yapılan çalışma, ekibin sistemin genel kullanımını iyileştirmenin yollarını öğrenmesine yardımcı oldu.
Dijital Sağlık Laboratuvarı, yalnızca yeni akıllı telefonlar yerine herhangi bir akıllı telefonda benzer pupillometri işlevini etkinleştirmek için bir projede bu çalışmayı sürdürüyor. Gelecekteki çalışmalar, teknolojinin evde kullanımını değerlendirmek için yaşlı yetişkinlerle çalışmayı da içerecektir. Ekip, uygulamayı erken evre Alzheimer hastalığı için bir risk tarama aracı olarak test etmek için hafif bilişsel bozukluğu olan yaşlı bireylerle birlikte çalışacak.
tarafından verilmektedir.