Son yıllarda yapay zeka ve nörobiyoteknoloji alanlarındaki bilimsel gelişmeler ışığında, beyin fonksiyonlarının izlenmesi ve potansiyel desteklenmesi amacıyla biyoentellektüel implant teknolojileri üzerinde kapsamlı araştırmalar yapılmaktadır.
Biyoentellektüel implantlar, insan vücuduna, özellikle sinir sistemine entegre edilen, biyolojik sinyalleri toplayan ve bu verileri yapay zeka algoritmaları aracılığıyla işleyen teknolojik cihazlar olarak tanımlanır. Lebedev ve Nicolelis (2006), bu sistemlerin beyin aktivitelerini okuyarak motor ve bilişsel fonksiyonları modelleyebildiğini belirtmiştir.
Bilimsel kaynaklara göre, bu sistemler fizyolojik verilerin sürekli izlenmesine ve analizine imkan sağlar.
Biyoentellektüel implantların temel fonksiyonel özellikleri şunlardır:
Beyin sinyallerinin okunması
EEG (elektroensefalografi) ve diğer nöroelektrik sinyallerin kaydedilmesi gerçekleştirilir. Bilimsel çalışmalarda epilepsi gibi durumlarda beyindeki elektrik aktivitesinin analizi yoluyla nöbet riskinin önceden tahmin edilmesi üzerinde araştırmalar yapıldığı bildirilmektedir. Bu yaklaşım, erken uyarı mekanizmalarının geliştirilmesi açısından önemlidir.
Yapay zeka tabanlı analiz
Toplanan veriler algoritmik olarak işlenir ve bireysel fizyolojik değişiklikler modellenir. Örneğin, Parkinson hastalığı ile ilgili araştırmalarda motor bölgelerin aktivitesinin analizi üzerinden tremor epizodlarının tahmin edilme olanakları incelenmektedir.
2018 yılında yapılan bir araştırma, Parkinson hastalarının motor bölgelerinden alınan sinyallerle tremor epizodlarının önceden tahmin edilebildiğini göstermiştir.
Gerçek zamanlı yanıt mekanizmaları
Çeşitli araştırma modellerinde implant sistemlerinin ani değişikliklere tepki vererek uyarı sinyalleri gönderebilme potansiyeli araştırılmaktadır. Diyabet alanında yapılan bilimsel çalışmalarda ise glikoz seviyesinin sürekli izlenmesi ve insülin dozlarının otomatik olarak ayarlanması konseptleri incelenmektedir.
Tıbbi uygulamalar
Bilimsel araştırmalara göre, yapay zeka destekli biyoentellektüel implantlar yalnızca gözlem teknolojileri değil, aynı zamanda adaptif analiz sistemleri olarak da değerlendirilir. Çeşitli alanlarda yapılan araştırma örnekleri şunlardır:
1. Nöroimplantlar
Parkinson hastalığı, epilepsi ve ALS gibi nörolojik durumlarda DBS (Deep Brain Stimulation) sistemleri ile ilgili araştırmalar sürdürülmektedir. Bu sistemlerin beyin sinyallerini okuyarak analiz ettiği ve uygun uyarı mekanizmaları üzerinde çalıştığı bildirilmektedir.
2. Akıllı kardioimplantlar
Kalp ritminin sürekli izlenmesi ve ritim bozukluklarının erken tespit edilmesi amacıyla geliştirilmiş implant sistemleri bilimsel literatürde geniş yer bulmaktadır.
3. Diyabet için yapay zeka tabanlı implantlar
Glikoz seviyesini ölçen sensör teknolojileri ve yapay zeka tabanlı analiz modelleri, insülin tedavisinin optimize edilmesi yönünde araştırılmaktadır.
4. Biyonik protezler ve organ kontrolü
BCI (Brain–Computer Interface) teknolojileri aracılığıyla beyinden ve kaslardan alınan elektrik sinyallerinin yapay protezlere iletilmesi, fonksiyonel iyileştirme alanında umut vadeden bir yön olarak değerlendirilmektedir. 2016 yılında yapılan araştırmalar, BCI teknolojisinin protez kontrolü ile fonksiyonel iyileştirmede umut verici olduğunu ortaya koymuştur.
Biyoentellektüel implantların temel avantajları arasında kişiselleştirilmiş yaklaşım, erken değişikliklerin tespiti ve otomatik düzenleme modelleri bulunmaktadır. Bununla birlikte, bu teknolojiler veri güvenliği, gizlilik, insan–makine etkileşimi ve etik sınırlar ile ilgili önemli soruları da gündeme getirmektedir. Neuralink gibi projeler, bu tartışmaların güncelliğini artırmaktadır.
Kaynaklar:
1. World Health Organization (WHO). Ethics and governance of artificial intelligence for health. 2021.
2. Lebedev MA. Nicolelis MAL. Brain-machine interfaces: Past, present and future. Trends in Neurosciences, 2006.
3. Waldert S. Invasive vs. Non-invasive neuronal signals for brain-machine interfaces. Frontiers in Neuroscience, 2016.
4. Yuste R, Goering S, Bi G, et al. Four ethical priorities for neurotechnologies and artificial intelligence. Nature, 2017.