Yapay zeka kalp yetersizliğini erken tespit edecek
Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji Anabilim Dalı, yapay zeka teknolojisi yardımıyla, kalp yetersizliğini erken dönemde tespit edilebileceğini gösterdi. Yapay zekâ yardımıyla kalp yetersizliğinin erken tanısına yönelik çalışmada yapay zekânın akciğer röntgenlerine bakılarak kalp yetersizliğini tahmin etme gücü %89,1.
07 Nisan 2022 - 04:39
Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji Anabilim Dalı, yapay zeka teknolojisi yardımıyla, kalp yetersizliğini erken dönemde tespit edilebileceğini gösterdi. 2021 Ocak’ında başlayan projenin ilk sonuçlarını Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik, önceki hafta Amerikan Kardiyoloji Derneği Kongresi’nde (ACC 2022) sundu. Projede herhangi bir nedenle Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi’ne bir yılda başvuran hastalara ait röntgen filmleri yapay zeka tabanlı bir platforma gönderilerek analiz edildi. Geriye dönük taranan ve analiz edilen 5 bin 623 hastanın röntgenlerinden 119’unda kalp yetersizliği hastalarının bir kısmında gözlemlenen, akciğerde sıvı ve kalp gölgesinde büyüme birlikteliği tespit edildi. İleri tetkik ve kesin tanı için Mersin Üniversitesi Hastanesi Kardiyoloji bölümüne davetle bu 119 hastanın 57’sine ulaşıldı. NT-proBNP ve ekokardiyografi gibi ileri analiz ve kesin tanı tetkikleri sonucunda, 57 hastadan 49’una kalp yetersizliği kesin tanısı konuldu.
Yapay zekâ yardımıyla kalp yetersizliğinin erken tanısına yönelik çalışmada yapay zekânın akciğer röntgenlerine bakılarak kalp yetersizliğini tahmin etme gücü %89,1 duyarlılık, %86,4 seçicilik oranıyla ölçüldü. Prof. Dr. Çelik, “Bundan daha da önemlisi kalp yetersizliği tanısı koyulan 49 hastadan 32 tanesinde (%65,3) düşük ejeksiyon fraksiyonlu olmayan kalp yetersizliği olarak adlandırılan ve tanısı güç kalp yetersizliği tespit edilmesi oldu.” dedi. Kardiyoloji, kalp ve damar cerrahisi, acile başvuranların ve yoğun bakım ünitelerinde yatanlar, kalp ve damar hastalığı risklerinin daha yüksek olduğu gerekçesiyle çalışmanın dışında tutuldu. Çelik, “Amacımız herhangi bir kalp hastalığı veya yetersizliği olduğunu bilmeyenleri saptayabilmekti. Sonuçlar dünyada kalp yetersizliği için ilk kez bir erken teşhis aracı oluşturma potansiyeline sahip” dedi. Kalp sebepli ölümlerle ilgili akla önce damar tıkanıklıkları gelse de önemli bir kısmının asıl nedeni kalp yetersizliği gibi fonksiyon bozukluklarıyla seyreden hastalıklardan kaynaklanıyor.
2030 yılına kadar kalp yetersizliğinde %46 oranında bir artış yaşanacağı öngörülüyor. 40 yaş sonrası yaşam boyu kalp yetersizliği gelişme riski %20 olarak tahmin ediliyor. 2008 yılında Türkiye’deki kalp yetersizliği hakkında birçok üniversitenin ortak çalışaması HAPPY’e göre Türkiye’de 35 yaş üzeri erişkinlerde da aşikar kalp yetersizliği oranının %2,9. Belirtilerinin çoğunun ayırt edici olmamasından ve sınırlı tanısal değer taşıması nedeniyle tanısı güçleşiyor. Ülkede tanı konulamamış, henüz belirtileri ortaya çıkmamış kalp yetersizliği sıklığı %4,8. Çelik, şunları dedi: “Geçmişe dönük tarama yöntemiyle gerçekleştirdiğimiz bu projeyle kalp yetersizliği tanısı konmamış hastayı erken yakalamamız ve tedaviye erken başlamamız mümkün olabilecek. Erken tanı ve erken tedavi imkânına sahip olursak kalp yetersizliği hastalarının yaşam kalitesini yükseltmeyi ve hastalığın seyrini yavaşlatabilmeyi başarabiliriz.” Burada akla yapay zeka tek başına tanı koyabilecek mi sorusu geliyor? Çelik, sadece yardımcı bir yöntem olduğunu, tek başına tanı koyamayacağını ve tedavi veremeyeceğini söyledi: “Sadece bize yardımcı ve hızlandıran bir yöntem.”
Yapay zekâ teknolojisi kullanılarak uygulanan bu yöntemin; 29 farklı parametreyi taraması nedeniyle akciğer kanseri ve tüberküloz gibi farklı hastalıkların erken tespitinde de faydalı olacağı tahmin ediliyor. Çalışmalar, akciğer nodüllerini tespit etmek için eğitilmiş bir yapay zekâ algoritmasının, göğüs radyografilerinde akciğer kanseri tespitine de olanak sağlayabileceğini gösteriyor. Akciğer kanserlerinin sadece %16’sının erken evrede teşhis edildiğini belirten Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş, şunları dedi: “Ulusal Akciğer Tarama Denemesi’nde 5 bin 485 katılımcının verilerinin tanısal çalışmasında, nodül tespiti için bir yapay zekâ algoritmasının duyarlılığı ve özgüllüğü sırasıyla %86 ve %85 idi. Kanser tespiti için aynı yapay zekâ algoritması uygulandığında kötü huylu akciğer nodüllerinin tespiti için duyarlılık %94, özgüllük %83, pozitif tahmin değeri %3 ve negatif tahmin değeri %100.” Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, projeyi ulusal çapta da yaygınlaştırmayı ve çekilen her akciğer röntgeninde uygulamayı amaçladıklarını söyledi.
Kaynak: Diken
Yapay zekâ yardımıyla kalp yetersizliğinin erken tanısına yönelik çalışmada yapay zekânın akciğer röntgenlerine bakılarak kalp yetersizliğini tahmin etme gücü %89,1 duyarlılık, %86,4 seçicilik oranıyla ölçüldü. Prof. Dr. Çelik, “Bundan daha da önemlisi kalp yetersizliği tanısı koyulan 49 hastadan 32 tanesinde (%65,3) düşük ejeksiyon fraksiyonlu olmayan kalp yetersizliği olarak adlandırılan ve tanısı güç kalp yetersizliği tespit edilmesi oldu.” dedi. Kardiyoloji, kalp ve damar cerrahisi, acile başvuranların ve yoğun bakım ünitelerinde yatanlar, kalp ve damar hastalığı risklerinin daha yüksek olduğu gerekçesiyle çalışmanın dışında tutuldu. Çelik, “Amacımız herhangi bir kalp hastalığı veya yetersizliği olduğunu bilmeyenleri saptayabilmekti. Sonuçlar dünyada kalp yetersizliği için ilk kez bir erken teşhis aracı oluşturma potansiyeline sahip” dedi. Kalp sebepli ölümlerle ilgili akla önce damar tıkanıklıkları gelse de önemli bir kısmının asıl nedeni kalp yetersizliği gibi fonksiyon bozukluklarıyla seyreden hastalıklardan kaynaklanıyor.
2030 yılına kadar kalp yetersizliğinde %46 oranında bir artış yaşanacağı öngörülüyor. 40 yaş sonrası yaşam boyu kalp yetersizliği gelişme riski %20 olarak tahmin ediliyor. 2008 yılında Türkiye’deki kalp yetersizliği hakkında birçok üniversitenin ortak çalışaması HAPPY’e göre Türkiye’de 35 yaş üzeri erişkinlerde da aşikar kalp yetersizliği oranının %2,9. Belirtilerinin çoğunun ayırt edici olmamasından ve sınırlı tanısal değer taşıması nedeniyle tanısı güçleşiyor. Ülkede tanı konulamamış, henüz belirtileri ortaya çıkmamış kalp yetersizliği sıklığı %4,8. Çelik, şunları dedi: “Geçmişe dönük tarama yöntemiyle gerçekleştirdiğimiz bu projeyle kalp yetersizliği tanısı konmamış hastayı erken yakalamamız ve tedaviye erken başlamamız mümkün olabilecek. Erken tanı ve erken tedavi imkânına sahip olursak kalp yetersizliği hastalarının yaşam kalitesini yükseltmeyi ve hastalığın seyrini yavaşlatabilmeyi başarabiliriz.” Burada akla yapay zeka tek başına tanı koyabilecek mi sorusu geliyor? Çelik, sadece yardımcı bir yöntem olduğunu, tek başına tanı koyamayacağını ve tedavi veremeyeceğini söyledi: “Sadece bize yardımcı ve hızlandıran bir yöntem.”
Yapay zekâ teknolojisi kullanılarak uygulanan bu yöntemin; 29 farklı parametreyi taraması nedeniyle akciğer kanseri ve tüberküloz gibi farklı hastalıkların erken tespitinde de faydalı olacağı tahmin ediliyor. Çalışmalar, akciğer nodüllerini tespit etmek için eğitilmiş bir yapay zekâ algoritmasının, göğüs radyografilerinde akciğer kanseri tespitine de olanak sağlayabileceğini gösteriyor. Akciğer kanserlerinin sadece %16’sının erken evrede teşhis edildiğini belirten Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş, şunları dedi: “Ulusal Akciğer Tarama Denemesi’nde 5 bin 485 katılımcının verilerinin tanısal çalışmasında, nodül tespiti için bir yapay zekâ algoritmasının duyarlılığı ve özgüllüğü sırasıyla %86 ve %85 idi. Kanser tespiti için aynı yapay zekâ algoritması uygulandığında kötü huylu akciğer nodüllerinin tespiti için duyarlılık %94, özgüllük %83, pozitif tahmin değeri %3 ve negatif tahmin değeri %100.” Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, projeyi ulusal çapta da yaygınlaştırmayı ve çekilen her akciğer röntgeninde uygulamayı amaçladıklarını söyledi.
Kaynak: Diken
YORUMLAR