Milyonlarca hastanın verisiyle eğitilen yapay zeka sistemi, rutin EKG kayıtlarından kalp yetmezliği ve kalp kapağı hastalıklarına ilişkin belirtileri iki saniyeden kısa sürede tespit edebiliyor.
Bilim insanları, rutin elektrokardiyografi (EKG) sonuçlarını analiz ederek kalp yetmezliği ve kalp kapağı hastalıklarının belirtilerini iki saniyeden kısa sürede saptayabilen bir yapay zeka sistemi geliştirdi.
Milyonlarca hastanın verileriyle eğitilen sistem, EKG kayıtlarında insan gözünün genellikle fark edemediği ayrıntıları analiz ediyor.
Kalbin elektriksel aktivitesini, hızını ve ritmini ölçen EKG yaklaşık bir asırdır kalp krizi ve ritim bozukluklarının teşhisinde kullanılıyor. Ancak kalp yetmezliği veya kalp kapağı hastalıklarının kesin değerlendirilmesi için genellikle ekokardiyografi olarak bilinen kalp ultrasonuna ihtiyaç duyuluyor.
Yeni yapay zeka sisteminin, bu hastalıklar açısından yüksek risk taşıyan kişilerin daha erken belirlenmesine yardımcı olabileceği belirtiliyor.
Teknolojiye ilişkin sonuçlar, Münih'te düzenlenen Avrupa Kardiyoloji Derneği'nin yıllık kongresinde açıklandı.
ABD'de 67 bin hastanın dahil edildiği çalışmada sistem, kalp yetmezliği bulunan kişilerin yüzde 81'ine, kalp kapağı hastalığı bulunanların ise yüzde 90'ına kadarını doğru şekilde belirleyebildi.
Araştırmayı finanse eden British Heart Foundation'ın klinik direktörü ve kardiyolog Dr. Sonya Babu-Narayan, yapay zekanın EKG sonucunu “göz açıp kapayıncaya kadar” değerlendirebilmesinin heyecan verici olduğunu söyledi.
Babu-Narayan, teknolojinin bütün kalp hastalarını tespit edemeyeceğini ancak yüksek risk taşıyan kişilerin daha hızlı ileri tetkiklere yönlendirilmesini sağlayabileceğini belirtti.
Araştırmacılar, sistemin kalp yetmezliği veya kalp kapağı hastalığını kesin olarak teşhis etmek ya da dışlamak için tek başına kullanılamayacağına dikkat çekiyor.
Bunun yerine yapay zeka, hastanın söz konusu hastalıklara sahip olma ihtimalinin yüksek olduğunu gösterebiliyor. Bu kişiler standart bekleme listelerinde aylarca beklemek yerine daha hızlı şekilde ekokardiyografiye yönlendirilebilecek.
Imperial College London Kardiyoloji Profesörü Fu Siong Ng, hastaların doktorlarının yönlendirmesinden sonra kalp ultrasonu için çoğu zaman aylarca beklemek zorunda kaldığını belirterek, teknolojinin en yüksek risk grubundaki hastaların önceliklendirilmesine yardımcı olabileceğini söyledi.
Ng ayrıca sistemin başka nedenlerle EKG çektiren ve henüz kalp hastalığından şüphelenilmeyen kişilerde de hastalık belirtilerini tesadüfen ortaya çıkarabileceğini ifade etti.
Araştırmaya liderlik eden Dr. Ahmed El-Medany ise sistemi “insanüstü yapay zeka” olarak nitelendirdi. Araştırmacıların sonraki hedeflerinden biri, sağlık çalışanlarının kullanabileceği yapay zeka destekli taşınabilir EKG cihazları geliştirmek.
Kongrede ayrıca Tokyo Üniversitesi ve Tokyo Bilim Enstitüsü araştırmacılarının geliştirdiği başka bir yapay zeka sistemi de tanıtıldı. Sistem, beş saniyelik yüz videolarını analiz ederek yüksek tansiyon ve tip 2 diyabet riskini belirlemeyi amaçlıyor.