Migren tanısı günümüzde büyük ölçüde hastaların bildirdiği belirtilere dayanıyor. Hastalığı kesin olarak belirleyen yerleşik bir kan testi, görüntüleme yöntemi veya biyolojik belirteç bulunmuyor.
Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesinden araştırmacılar, yapay zekânın migrenle bağlantılı daha geniş sağlık örüntülerini ortaya çıkarıp çıkaramayacağını araştırdı.
Neurology dergisinde yayımlanan çalışmada, Trøndelag Sağlık Araştırması kapsamında 1990’lı ve 2000’li yıllarda toplanan 43 bin 197 kişinin verileri kullanıldı. Katılımcıların yaklaşık 9 bininin migreni olduğu belirlendi.
Yapay zekâya yaş, ruh sağlığı, uyku, egzersiz, ilaç kullanımı, kalp-damar hastalıkları ve kas-iskelet sistemi sorunları gibi onlarca değişken verildi. Ancak migreni doğrudan tanımlayan baş ağrısı özellikleri modele dahil edilmedi.
Buna rağmen en başarılı model, migreni bulunanlarla bulunmayanları 0,80 AUC düzeyinde ayırt edebildi. Bu sonuç, modelin iki grup arasında dikkate değer bir ayrım yapabildiğini gösterdi.
En güçlü belirleyici yaş olurken bunu boyun ağrısı, adet dönemi ve mide bulantısı izledi. Genetik bilgilerin eklenmesi ise modelin başarısını yalnızca sınırlı ölçüde artırdı.
Migren hastaları dört gruba ayrıldı
Araştırmanın ikinci bölümünde, baş ağrısıyla ilgili yeterli verisi bulunan 12 bin 185 kişi incelendi.
Yapay zekâ, 1425 kişiden oluşan bir grup belirledi. Bu kişilerin yüzde 94’ü migren tanı ölçütlerini karşılıyordu. Araştırmacılar daha sonra migren benzeri özellikler taşıyan bu kişileri dört alt gruba ayırdı:
Tamamı erkeklerden oluşan grup
Boyun ağrısının öne çıktığı grup
Kas-iskelet ağrıları, kaygı ve depresyonun daha sık görüldüğü grup
Görme bozukluğu, uyuşma veya konuşma güçlüğü gibi geçici nörolojik belirtilerle seyreden auralı migren grubu
Grupların genetik özelliklerinin de birbirinden farklı olduğu belirlendi. Makine öğrenmesiyle oluşturulan genetik risk puanları, bu grupları geleneksel genetik risk hesaplamalarından daha başarılı şekilde ayırdı.
Tedavinin kişiye göre seçilmesini sağlayabilir
Araştırmacılara göre sonuçlar, migrenin herkeste aynı şekilde gelişen tek bir hastalık olmayabileceğine işaret ediyor. Farklı biyolojik profiller, aynı tedavinin neden bazı hastalarda etkili olurken bazılarında sonuç vermediğini açıklamaya yardımcı olabilir.
Çalışmanın yazarlarından doktor ve baş ağrısı araştırmacısı Anker Stubberud, yapay zekânın gelecekte tanıdaki tutarsızlıkları azaltabileceğini ve hastaya uygun tedavinin seçilmesine katkı sağlayabileceğini belirtti.
Ancak çalışma, kliniklerde hemen kullanılabilecek yeni bir migren testi sunmuyor. Bulguların farklı hasta gruplarında doğrulanması ve yapay zekâ modellerinin tedavi kararlarında ne ölçüde yararlı olduğunun ayrıca araştırılması gerekiyor.
