15 Ekim 2026
YAPAY ZEKA VE PROTEZ TEKNOLOJİLERİ
Bir bardağı kavramak, merdiven çıkmak ya da farklı zeminlerde yürümek; kasların, sinir sisteminin ve duyusal geri bildirimin birlikte çalışmasını gerektirir. Uzuv kaybı sonrasında bu işlevlerin desteklenmesi, protez teknolojilerinin temel hedefidir. Yapay zeka, sensör teknolojileri ve biyomedikal mühendisliğindeki gelişmeler, kullanıcı ile protez arasındaki etkileşimin daha doğal hale gelmesine katkı sağlamaktadır. Araştırmalar, hareket komutlarının yorumlanmasından kavrama desteğine kadar uzanan yeni olanaklar sunmaktadır.
Kas Sinyallerinden Hareket Komutlarına
Miyoelektrik protezler, kalan kasların kasılması sırasında oluşan elektriksel etkinliği elektrotlarla algılar ve bu sinyalleri hareket komutlarına dönüştürür. Yapay zeka tabanlı yaklaşımlarda amaç, sinyallerdeki örüntüleri öğrenerek kullanıcının gerçekleştirmek istediği hareketi tahmin etmektir. Böylece elin açılması, kapanması veya farklı kavrama biçimlerinin seçilmesi için daha esnek kontrol yöntemleri geliştirilebilir. Bununla birlikte, protez kontrolünde makine öğrenmesi tek seçenek değildir; kişinin kalan uzuv hareketlerinden yararlanan farklı kontrol yaklaşımları da araştırılmaktadır. Bu çeşitlilik, teknolojinin kullanıcının fiziksel özelliklerine ve ihtiyaçlarına göre değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir.
Yapay zekanın dikkat çeken uygulamalarından biri, kullanıcı ile cihazın hareket kontrolünü paylaşmasıdır. Nature Communications dergisinde 2025 yılında yayımlanan bir çalışmada, kullanıcı yüzey elektromiyografisiyle kavramayı kontrol ederken yapay zeka protez parmaklarını nesneyle temas edecek biçimde yönlendirmiştir. Araştırmada bu yaklaşımın kavrama performansını iyileştirdiği ve bilişsel yükü azalttığı bildirilmiştir. Bu bulgu, kullanıcının her hareket ayrıntısını ayrı ayrı yönetmek zorunda kalmadan protezden destek alabileceğini göstermektedir. Ancak araştırma sonuçlarının farklı kullanıcı gruplarında ve uzun süreli günlük kullanımda değerlendirilmesi gerekir.
Hareket Kadar Önemli Bir Hedef: Hissetmek
Protez kullanımında yalnızca hareketin oluşturulması değil, hareketin sonucunun algılanması da önemlidir. Duyusal geri bildirim araştırmaları, protezdeki sensörlerden elde edilen bilgilerin sinir sistemiyle yeniden ilişkilendirilmesine odaklanmaktadır. Örneğin, 2024 yılında yayımlanan bir çalışmada, periferik sinir uyarımı yoluyla daha doğal dokunma duyumlarının oluşturulması araştırılmıştır. Bu yaklaşım, kullanıcı ile protez arasında iki yönlü iletişim geliştirme hedefinin önemli bir örneğidir. Duyusal geri bildirim ayrı bir teknoloji alanıdır; yapay zeka destekli kontrolle birlikte ele alındığında daha bütüncül protez sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Alt ekstremite protezlerinde de biyolojik sistemle uyumlu kontrol yöntemleri araştırılmaktadır. Nature Medicine dergisinde 2024 yılında yayımlanan, 14 katılımcının yer aldığı bir çalışmada, agonist ve antagonist kaslar arasındaki ilişkinin cerrahi olarak yeniden oluşturulduğu bir arayüz, motorlu ayak bileği proteziyle birlikte değerlendirilmiştir. Araştırmada bu arayüze sahip grupta daha doğal yürüyüş özellikleri ve farklı yürüyüş koşullarına uyum gözlenmiştir. Çalışma, yapay zekadan farklı bir kontrol yaklaşımı kullanmasıyla da dikkat çekmektedir: Protez teknolojisindeki ilerleme, algoritmaların yanı sıra kasların ve sinir sisteminin işlevlerinin korunmasına da bağlıdır.
Ortez ve Protez Eğitiminde Geleceğe Bakış
Bu gelişmeler, Ortez ve Protez Bölümü öğrencileri için biyomekanik bilgisinin; sensörler, sinyal işleme, kontrol sistemleri ve bilimsel araştırma okuryazarlığıyla birlikte ele alınmasının önemini ortaya koymaktadır. Klinik değerlendirmede cihazın teknik özellikleri kadar kullanıcının hedefleri, öğrenme süreci ve günlük yaşam deneyimi de dikkate alınmalıdır. Nitekim araştırmacılar, yeni protez sistemlerinin uzun süreli kullanımının ve kullanıcı deneyimlerinin daha kapsamlı biçimde incelenmesi gerektiğini vurgulamaktadır.
Yapay zeka ve gelişmiş protez teknolojileri, hareketin ve duyusal etkileşimin yeniden kazanılması için güçlü bir araştırma alanı sunmaktadır. Bu potansiyelin günlük yaşama taşınması; bilimsel kanıtların dikkatle değerlendirilmesini, disiplinler arası çalışmayı ve kullanıcının ihtiyaçlarını merkeze alan uygulamaları gerektirir.
Kaynakça
“Shared human-machine control of an intelligent bionic hand improves grasping and decreases cognitive burden for transradial amputees.” Nature Communications, 16, 10418, 2025. DOI: 10.1038/s41467-025-65965-9.
“The synergy complement control approach for seamless limb-driven prostheses.” Nature Machine Intelligence, 6, 481–492, 2024. DOI: 10.1038/s42256-024-00825-7.
“Biomimetic computer-to-brain communication enhancing naturalistic touch sensations via peripheral nerve stimulation.” Nature Communications, 15, 1151, 2024. DOI: 10.1038/s41467-024-45190-6.
“Continuous neural control of a bionic limb restores biomimetic gait after amputation.” Nature Medicine, 30, 2010–2019, 2024. DOI: 10.1038/s41591-024-02994-9.
Kas Sinyallerinden Hareket Komutlarına
Miyoelektrik protezler, kalan kasların kasılması sırasında oluşan elektriksel etkinliği elektrotlarla algılar ve bu sinyalleri hareket komutlarına dönüştürür. Yapay zeka tabanlı yaklaşımlarda amaç, sinyallerdeki örüntüleri öğrenerek kullanıcının gerçekleştirmek istediği hareketi tahmin etmektir. Böylece elin açılması, kapanması veya farklı kavrama biçimlerinin seçilmesi için daha esnek kontrol yöntemleri geliştirilebilir. Bununla birlikte, protez kontrolünde makine öğrenmesi tek seçenek değildir; kişinin kalan uzuv hareketlerinden yararlanan farklı kontrol yaklaşımları da araştırılmaktadır. Bu çeşitlilik, teknolojinin kullanıcının fiziksel özelliklerine ve ihtiyaçlarına göre değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir.
Yapay zekanın dikkat çeken uygulamalarından biri, kullanıcı ile cihazın hareket kontrolünü paylaşmasıdır. Nature Communications dergisinde 2025 yılında yayımlanan bir çalışmada, kullanıcı yüzey elektromiyografisiyle kavramayı kontrol ederken yapay zeka protez parmaklarını nesneyle temas edecek biçimde yönlendirmiştir. Araştırmada bu yaklaşımın kavrama performansını iyileştirdiği ve bilişsel yükü azalttığı bildirilmiştir. Bu bulgu, kullanıcının her hareket ayrıntısını ayrı ayrı yönetmek zorunda kalmadan protezden destek alabileceğini göstermektedir. Ancak araştırma sonuçlarının farklı kullanıcı gruplarında ve uzun süreli günlük kullanımda değerlendirilmesi gerekir.
Hareket Kadar Önemli Bir Hedef: Hissetmek
Protez kullanımında yalnızca hareketin oluşturulması değil, hareketin sonucunun algılanması da önemlidir. Duyusal geri bildirim araştırmaları, protezdeki sensörlerden elde edilen bilgilerin sinir sistemiyle yeniden ilişkilendirilmesine odaklanmaktadır. Örneğin, 2024 yılında yayımlanan bir çalışmada, periferik sinir uyarımı yoluyla daha doğal dokunma duyumlarının oluşturulması araştırılmıştır. Bu yaklaşım, kullanıcı ile protez arasında iki yönlü iletişim geliştirme hedefinin önemli bir örneğidir. Duyusal geri bildirim ayrı bir teknoloji alanıdır; yapay zeka destekli kontrolle birlikte ele alındığında daha bütüncül protez sistemlerinin geliştirilmesine katkı sağlayabilir.
Alt ekstremite protezlerinde de biyolojik sistemle uyumlu kontrol yöntemleri araştırılmaktadır. Nature Medicine dergisinde 2024 yılında yayımlanan, 14 katılımcının yer aldığı bir çalışmada, agonist ve antagonist kaslar arasındaki ilişkinin cerrahi olarak yeniden oluşturulduğu bir arayüz, motorlu ayak bileği proteziyle birlikte değerlendirilmiştir. Araştırmada bu arayüze sahip grupta daha doğal yürüyüş özellikleri ve farklı yürüyüş koşullarına uyum gözlenmiştir. Çalışma, yapay zekadan farklı bir kontrol yaklaşımı kullanmasıyla da dikkat çekmektedir: Protez teknolojisindeki ilerleme, algoritmaların yanı sıra kasların ve sinir sisteminin işlevlerinin korunmasına da bağlıdır.
Ortez ve Protez Eğitiminde Geleceğe Bakış
Bu gelişmeler, Ortez ve Protez Bölümü öğrencileri için biyomekanik bilgisinin; sensörler, sinyal işleme, kontrol sistemleri ve bilimsel araştırma okuryazarlığıyla birlikte ele alınmasının önemini ortaya koymaktadır. Klinik değerlendirmede cihazın teknik özellikleri kadar kullanıcının hedefleri, öğrenme süreci ve günlük yaşam deneyimi de dikkate alınmalıdır. Nitekim araştırmacılar, yeni protez sistemlerinin uzun süreli kullanımının ve kullanıcı deneyimlerinin daha kapsamlı biçimde incelenmesi gerektiğini vurgulamaktadır.
Yapay zeka ve gelişmiş protez teknolojileri, hareketin ve duyusal etkileşimin yeniden kazanılması için güçlü bir araştırma alanı sunmaktadır. Bu potansiyelin günlük yaşama taşınması; bilimsel kanıtların dikkatle değerlendirilmesini, disiplinler arası çalışmayı ve kullanıcının ihtiyaçlarını merkeze alan uygulamaları gerektirir.
Kaynakça
“Shared human-machine control of an intelligent bionic hand improves grasping and decreases cognitive burden for transradial amputees.” Nature Communications, 16, 10418, 2025. DOI: 10.1038/s41467-025-65965-9.
“The synergy complement control approach for seamless limb-driven prostheses.” Nature Machine Intelligence, 6, 481–492, 2024. DOI: 10.1038/s42256-024-00825-7.
“Biomimetic computer-to-brain communication enhancing naturalistic touch sensations via peripheral nerve stimulation.” Nature Communications, 15, 1151, 2024. DOI: 10.1038/s41467-024-45190-6.
“Continuous neural control of a bionic limb restores biomimetic gait after amputation.” Nature Medicine, 30, 2010–2019, 2024. DOI: 10.1038/s41591-024-02994-9.