Giyilebilir teknolojiler hayatımızı kolaylaştırırken, şimdi de tip 2 diyabetin erken teşhisi için yeni bir umut sunuyor. Akıllı saatlerimizden alınan kalp atış hızı, uyku ve günlük aktivite verileri, yapay zeka desteğiyle birleştirildiğinde, vücudun insüline karşı direncini tespit etmek mümkün hale geliyor. Bu gelişme, milyonlarca insanın henüz farkına varmadığı diyabet öncesi evreyi ortaya çıkarabilir.
Son zamanlarda Nature dergisinde yayımlanan araştırmada, Google Research’te görev yapan biyomühendis Ahmed Metwally ve ekibi, Fitbit ve Pixel gibi yaygın kullanılan akıllı saat tarzı cihazlardan toplanan büyük veri setlerini inceledi. Araştırmacılar, bu cihazlardan elde edilen biyometrik bilgileri rutin laboratuvar testleri ve demografik verilerle bir araya getirerek, insülin direnci olan bireyleri yüzde 88 doğruluk oranıyla tespit eden bir model geliştirdi. Bu oran, sadece klinik ve temel sağlık verileri kullanıldığında yüzde 76 seviyesinde kalıyordu.
İnsülin direnci, hücrelerin insülin hormonuna karşı duyarlılığını yitirmesi sonucu oluşan bir durum ve tip 2 diyabetin başlangıcında kritik bir rol oynuyor. ABD’de yetişkinlerin %20 ila %40’ının bu problemi taşıdığı tahmin ediliyor ancak çoğu kişi bunu bilmiyor. Çünkü bu durumun teşhisi için özel testler gerekiyor ve bunlar rutin sağlık kontrollerinde yer almıyor. Ne yazık ki, insülin direnci ancak kan şekeri seviyeleri yükselmeye başladıktan sonra fark edilebiliyor ki, bu aşamada metabolik zararlar başlamış olabiliyor.
Araştırmanın önemi tam da bu noktada ortaya çıkıyor. Uzmanlar, erken teşhisin yaşam tarzı değişiklikleri ve tedbirlerle tip 2 diyabetin ilerlemesini ciddi şekilde yavaşlatabileceğine dikkat çekiyor. Örneğin, beslenme alışkanlıklarının düzenlenmesi, egzersiz miktarının artırılması ve kilo kontrolü diyabet riskini büyük oranda azaltabiliyor. Ayrıca GLP-1 adı verilen ve son dönemde popülerlik kazanan ilaçlar, bu süreci tersine çevirme potansiyeline sahip. Millis-Peninsula Tıp Merkezi’nden endokrinolog David Klonoff, “İnsülin direnci tespit edilirse diyabetin gidişatı tamamen değiştirilebilir,” diyor.
Araştırmada akıllı saatlerden gelen veriler arasından dinlenme kalp atış hızı en önemli gösterge olarak öne çıktı. Günlük adım sayısı ve uyku süresi gibi parametreler de modelin tahmin gücünü artırdı. Her ne kadar uyku verileri cihazlar arasında değişiklik gösterip tam olarak kesin olmasa da, bu bilgiler bile modelin başarısını yükselten önemli bileşenler oldu. Sadece klinik verilerle yapıldığında daha düşük kalan tespit başarısı, giyilebilir cihazlarla desteklendiğinde oldukça anlamlı düzeyde arttı.
Şu anda kullanılan bazı alternatif çözümler arasında kol bileğine takılan sensörlerle benzer bir tahmin yapmak yer alıyor ancak bu cihazlar yüksek maliyetleri nedeniyle yaygın uygulamaya uygun değil. Oysa, akıllı saatlar milyonlarca kişi tarafından zaten kullanıldığı için bu yöntem daha erişilebilir ve ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor.
Uzmanlar, yapay zeka destekli bu teknolojinin dijital sağlık alanında çığır açabileceğine inanıyor. Sürekli ve pasif olarak sağlık parametrelerini ölçen bu sistemler, kişiye özel ve kapsamlı sağlık izleme modellerinin temelini oluşturabilir. California’daki Scripps Research Translational Institute’dan Yapay Zeka Direktörü Giorgio Quer, “Tüketici odaklı giyilebilir cihazların içindeki metabolik bilgiler, insülin direncinin erken tahmininde büyük potansiyel barındırıyor,” diyerek araştırmanın gördüğü yüksek ilgiyi vurguluyor.
Önümüzdeki yıllarda, giyilebilir cihaz verilerinin yapay zeka ile entegre edilmesi sayesinde, milyonlarca kişinin diyabet öncesi riskleri erken aşamada fark edilip, zamanında müdahaleler yapılabilecek. Bu da hem sağlık sistemleri üzerindeki yükü azaltacak hem de bireylerin yaşam kalitesini artıracak umut vadeden bir gelişme olarak öne çıkıyor.
📎 Kaynak: sciencenews.org
