Bilim insanları, insanların hareket biçimlerinin sağlık durumları hakkında ne kadar bilgi verebildiğini araştırdı. 3 bin 328 yetişkinin incelendiği çalışmada yapay zekâ, uyku kalitesi, metabolik sağlık ve vücut yağlanmasıyla ilişkili göstergeleri tahmin etti. Bulgular, hareket analizinin gelecekte sağlık değerlendirmelerinde kullanılabileceğine işaret etti.
3 BİN 328 YETİŞKİNİN HAREKETLERİ KAYDEDİLDİ
İsrail'deki Weizmann Bilim Enstitüsü araştırmacılarının yürüttüğü çalışma, 6 Kasım 2026'da Nature Medicine dergisinde yayımlandı. Araştırmacılar, katılımcıların beş farklı hareket görevi sırasındaki vücut hareketlerini üç boyutlu kameralarla kaydetti. Yapay zekâ modeli, eklem hareketlerini inceleyerek bunların sağlık göstergeleriyle ilişkisini analiz etti.
BACAK VE GÖVDE HAREKETLERİNDE FARKLI SONUÇLAR
Araştırmada bacak hareketleri, metabolik sağlık ve fiziksel kırılganlıkla ilişkili göstergelerin tahmininde öne çıktı. Gövde hareketleri ise uyku kalitesi ve yaşam tarzıyla bağlantılı göstergeler hakkında bilgi sağladı.
VÜCUT YAĞLANMASINDA DİKKAT ÇEKEN SONUÇ
Bilim insanları, modeli 18 farklı vücut sistemiyle ilişkili sağlık göstergeleri üzerinde test etti. Tahminlerle gerçek ölçümler arasındaki korelasyon katsayısı, vücut kitle indeksi için 0,91, iç organ çevresindeki yağ dokusu alanı için 0,83 ve yaş için 0,69 olarak hesaplandı.
Toplam 3 bin 210 sağlık göstergesi tahmininin 1.887'sinde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edildi. Model, temel karşılaştırma yöntemine kıyasla erkeklerde 18, kadınlarda ise 17 vücut sistemi için daha yüksek tahmin performansı gösterdi.
HASTALIK TEŞHİSİNDE KULLANILABİLİR Mİ?
Yapay zekâ, bazı klinik tanılar ve ilaç kullanım bilgilerine ilişkin tahminlerde de başarılı sonuçlar verdi. Ancak araştırma, hareket analizinin tek başına hastalık teşhisi için yeterli olduğunu göstermiyor.
Bilim insanları, yöntemin klinik değerlendirmelerde destekleyici bir araç olarak kullanılabilmesi için farklı topluluklarda ve sağlık kuruluşlarında daha kapsamlı testlere ihtiyaç duyulduğunu belirtti.
