Uzay yolculuğu, insan vücudu üzerinde çeşitli etkilere sahip ve göz sağlığı da bu etkilerden nasibini alıyor. Uzay görevlerindeki astronotların önemli bir kısmında görme sorunları yaşanabiliyor. Ancak araştırmacılar, bu sorunları uzaya fırlatılmadan önce tahmin edebilecek yeni bir yapay zeka (AI) tabanlı analiz aracı geliştirdi.
ABD'li bir ekip, özellikle 'uzay uçuşu ile ilişkili nöro-oküler sendrom' (SANS) olarak adlandırılan ve uzayda geçirilen zamanla ilişkilendirilen görme bozukluklarına odaklandı.
SANS'ın belirtileri, astronotlar Dünya'ya döndükten sonra iyileşebilse de, bu her zaman böyle olmuyor. Risk altındaki kişileri önceden belirleyebilmek, görevler başlamadan önleyici adımlar atılmasına olanak tanıyabilir.
Geliştirilen yapay zeka modellerinin, sınırlı verilerle bile umut verici doğruluk oranları sergilediği belirtiliyor. Bu araç, astronotların henüz Dünya'dayken uzayda gelişebilecek bir durum için doktorlara tahmin gücü veren bir araç olarak kullanılabilecek.
Veri setinin sınırlı olmasının temel nedeni ise uzaya giden insan sayısının azlığı. Süper bilgisayar desteğiyle geliştirilen derin öğrenme tabanlı yapay zeka modeli, SANS ile ilişkilendirilen göz özelliklerindeki örüntüleri tespit edebiliyor. Veriler, uzaya gitmemiş ancak mikro yerçekimi simülasyonları yaşamış kişilere ait örnekleri de içeriyor.
Yapay zeka modeline yeterli veri sağlamak amacıyla, göz taramaları analiz ve işleme için binlerce dilime ayrıldı. Model tamamlandığında, daha önce eğitilmediği görev öncesi göz taramalarını kullanarak astronotlardaki SANS'ı yüzde 82 doğrulukla tahmin edebildi.
Bu veriler, uzay uçuşu ve simülasyonlardan kaynaklanan SANS ile ilgili değişikliklerin oldukça benzer olduğunu gösteriyor. Bu durum, mikro yerçekimini deneyimlemenin gerçek uzay uçuşuyla benzer göz değişikliklerine yol açtığına işaret ediyor.
Araştırmacılar, yapay zekanın hem uzay hem de Dünya verileri arasındaki dikkat örüntülerinin ne kadar benzer olduğunun heyecan verici bulgulardan biri olduğunu ifade ediyor. Bu bulgu, uzay sağlığını incelemek için Dünya tabanlı modellerin kullanımını destekliyor ve insanlı uzay uçuşları araştırmalarının ilerlemesi için umut vadediyor.
Bu araştırma, yapay zekanın odaklandığı retina sinir lifi tabakası ve gözün arka kısmındaki retina pigment epiteli gibi değişiklik alanları aracılığıyla SANS'ın nasıl ve neden geliştiğine dair de faydalı bilgiler sunuyor.
Araştırmacılar, geliştirdikleri SANS tespit sisteminin henüz kullanıma hazır olmadığını vurgulasa da, genel amaç potansiyel sorunları erken tespit ederek ve görevlerde bu sorunlara karşı koyacak yollar geliştirerek astronot sağlığını iyileştirmek.
Uzun süreler uzayda kalmak ve daha uzak mesafelere seyahat etmek istiyorsak, kemik sağlığı, kalp gücü ve beyin değişiklikleri gibi ilgili sağlık risklerini ele almamız gerekecek.
Bu çalışmadan elde edilen sonuçlar ve modeller erken aşamada olsa da, güçlü bir temel oluşturuyor. Daha fazla veri ve iyileştirme ile bu araç, astronot sağlık planlamasının önemli bir parçası haline gelebilir.
