ALS Hastalarında Yapay Zekâ Kodlama Asistanı İstemi (Prompt) ile Tek Denekli İşitsel ERP-BCI Performansının Artırılması

Doktor Özeti: Bu çalışma, amiyotrofik lateral skleroz (ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık.) hastalarında iletişim desteği sağlayan işitsel olayla ilişkili potansiyel (ERP) beyin-bilgisayar arayüzlerinin (BİB) performansını artırmayı hedeflemiştir. Özellikle, seçim hızını korurken sınıflandırma doğruluğunu sürdürme zorluğuna odaklanılmıştır. Tek bir ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. hastası için üç sınıflı bir işitsel ERP-BİB, Claude Code (Anthropic, Inc.) adlı bir yapay zeka kodlama asistanı kullanılarak optimize edilmiştir. Yapay zeka, yaklaşık 24 saat boyunca minimal insan müdahalesiyle 23 optimizasyon betiği oluşturmuş ve değerlendirmiştir. Ortaya çıkan Yapay Zeka Tasarımlı ERP sınıflandırıcısı (AIDE), 3,5 yıllık 189 EEG denemesi üzerinde beş çapraz doğrulama stratejisi kullanılarak değerlendirilmiştir. Temel modellerde, seçim süresini kısaltmak için uyarıcı tekrarlarının yarıya indirilmesi sınıflandırma doğruluğunu düşürürken, AIDE bu düşüşü engellemiş ve %85,03 ortalama çapraz doğrulama doğruluğu (seçim süresi 17 s; ITR 2,92 bit/dak) elde etmiştir. Bu, bilgi aktarım hızını 1,43'ten 2,92 bit/dakikaya iki katına çıkarmıştır. Doğruluk, beş çapraz doğrulama stratejisinin dördünde %84'ü aşmıştır. Yapay zeka, önceki çalışmalarda belirlenen EEG özelliklerini otonom olarak seçmiş ve etkili bir ayrımcı mimaride birleştirmiştir. Ayrıca, çevrimiçi testlerde AIDE için %66,7, temel model için ise %50,0 doğruluk doğrulanmıştır. Bu bulgular, tek denekli BİB performansının tek bir istem aracılığıyla iyileştirilebileceğine dair bir kavram kanıtı sunarak, klinik ve araştırma ortamlarında bireyselleştirilmiş optimizasyon için verimli bir yol sağlamaktadır.

Önemli Bulgular: Yapay zeka kodlama asistanları, ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. hastalarında beyin-bilgisayar arayüzlerinin (BİB) performansını önemli ölçüde artırabilir. Yapay zeka destekli optimizasyon, iletişim hızını (bilgi aktarım hızı) artırırken sınıflandırma doğruluğunu koruyabilir. Yapay zeka, insan müdahalesi olmadan etkili EEG özelliklerini otonom olarak seçebilir ve birleştirebilir. Bu çalışma, tek bir istem aracılığıyla bireyselleştirilmiş BİB optimizasyonu için verimli bir yol sunarak klinik uygulamaKlinik uygulamaLaboratuvar ortamında geliştirilen tıbbi yöntemlerin veya ilaçların, hastalar üzerinde tedavi edici amaçla kullanılması süreci.lara potansiyel faydalar sağlamaktadır.