İnsanların, bireyleri tanımlamak ve birbirinden ayırmak için kullanılabilecek kendilerine özgü nefes alma desenlerine sahip olduğu yeni bir çalışmayla ortaya konuldu.
Yakın zamanda yayınlanan bu araştırmada, bilim insanları bir algoritma kullanarak bu belirgin “nefes parmak izlerini” temel alarak bireyleri neredeyse %97 oranında doğru bir şekilde tanımlamayı başardılar. Çalışmanın yazarları ayrıca bu nefes profillerinin, her bireyin zihinsel ve fiziksel sağlığı hakkında potansiyel ipuçları da barındırabileceğini düşünüyor.
İlk bakışta basit görünse de, nefes almak beynin çeşitli bölgeleri tarafından yönetilen karmaşık bir süreçtir. Bu durum, araştırmacıları şu hipoteze yöneltti: Hepimizin benzersiz beyinleri olduğu düşünülürse, bu benzersizliğin nefesimizde de yansıyacağını varsayıyoruz.
Hipotezlerini test etmek için araştırmacılar 97 gönüllüyü çalışmaya dahil etti ve her bir kişiye, burun deliklerinin altına yerleştirilen tüpler aracılığıyla nefes alıp vermeyi ölçen giyilebilir bir cihaz takıldı. Cihaz, katılımcıların uyku dahil olmak üzere günlük aktivitelerini sürdürürken 24 saat boyunca nefeslerini kaydetti.
Araştırmacılar daha sonra, nefes kayıtlarındaki düzinelerce farklı özelliği tanımlamak için bir yazılım programı kullandı. Bunlar, nefes almadan önceki duraklamanın süresi veya nefes aldıktan sonraki duraklamanın süresi gibi görünüşte belirsiz zamansal özellikler olabiliyordu.
Her 24 saatlik örneği beş dakikalık bölümlere ayıran araştırmacılar, bu özelliklerin her katılımcı için her kayıt döngüsünde nasıl değiştiğini izledi. Ardından, ortaya çıkan özellik “haritalarını” analiz etmek için makine öğrenimini kullandılar ve değişkenlik örüntüsünün her insan için benzersiz olduğunu ortaya çıkardılar.
Daha sonra, katılımcılardan 42'si üzerinde ek bir deney daha yapıldı; bu kişiler iki yıllık bir süre içinde rastgele bir noktada fazladan bir günlük teste daha tabi tutuldu. Sonuçlar, her bireyin değişkenlik örüntüsünün, iki test günü boyunca dikkat çekici derecede benzer olduğunu, ancak diğer herkesten farklı kaldığını gösterdi. Başka bir deyişle, her bireyin parmak izine benzer benzersiz bir nefes “imzası” vardı.
İmzalar, araştırmacıların yalnızca nefes desenlerine dayanarak bireysel katılımcıları %96,8 doğrulukla tanımlamak için bir makine öğrenimi algoritmasını eğitebilecek kadar belirgindi.
Araştırmacılar, sonuçların istatistiksel olarak bu kadar güçlü olmasını beklemediklerini belirtti. Bunun, sonuçları defalarca gözden geçirmelerine neden olduğunu, çünkü gücün neredeyse gerçek olamayacak kadar iyi olduğunu söylediler.
Araştırmacılar ayrıca katılımcılardan fiziksel ve zihinsel sağlıkları hakkında bir anket doldurmalarını istedi. Anket sonuçlarını nefes analiziyle birleştirdiklerinde, kişilerin nefes profilleri ile çeşitli özellikler, örneğin kişinin kendi bildirdiği kaygı düzeyi veya vücut kitle indeksi arasında korelasyonlar buldular.
Örneğin, daha yüksek kaygı düzeyleri bildiren kişilerin, daha düşük düzeyler bildiren kişilere göre nefesleri arasındaki duraklamalarda daha fazla değişkenlik olduğu gözlemlendi. Makalede belirtildiği gibi, bu durum nefes desenlerinin potansiyel olarak zihinsel ve fiziksel sağlığın belirli yönlerini tahmin etmek için kullanılabileceği ihtimalini ortaya koyuyor.
İnsan nefesindeki kimyasalları - metabolitleri - hastalık göstergeleri olarak kullanmayı araştıran başka bir alandaki bir uzman, yeni çalışmayla ilgisi olmasa da, sonuçların nefes testlerini daha uygun bir teşhis yaklaşımı olarak güçlendirmeye yardımcı olabileceğini söyledi.
Bazı hastalıkların anketlerle teşhis edildiğini belirten uzman, ancak ölçülecek metabolik bir şeyin ve nefes deseninin bir arada olması durumunda teşhisin daha güçlü, daha sağlam olabileceğini ekledi.
Ancak, herhangi bir testin teşhis için kullanışlı olması için, alınan ölçümlerin kontrollü çalışmalarla belirli bir hastalığın net ve tutarlı bir göstergesi olduğunun doğrulanması gerekmektedir. Nefes desenlerini güvenilir bir teşhis aracı olarak doğrulamak için daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulacaktır. Aynı uzman, nefes takibinin klinik uygulamaya nasıl dahil edileceği konusundaki lojistik zorlukları da sorguladı.
Çalışmayı “yenilikçi” bulmakla birlikte, net sonuçlar elde etmek için cihazın saatlerce takılmasını gerektirmesinin pratikliğini de sorguladı. Bunun, kullanımını hantal hale getirebileceğini ve katılımcıların cihazı eve götürmesini gerektirmesi nedeniyle sonuçların güvenilirliğini azaltabileceğini söyledi.
Araştırmacılar, cihazlarını daha rahat hale getirmek için çalıştıklarını belirtiyor. Çalışmayı ilerletirken, nefes desenlerinin bir kişinin beyin durumunu mu yansıttığı, yoksa onu mu etkilediği gibi büyük ve genel soruları da düşündüklerini eklediler.
