TeknolojiYapay Zeka

Yapay zeka ile kalp yetmezliği belirtilerini tespit etmek artık mümkün

Özel bir yapay zeka algoritması, bir hastanın kalp yetmezliği yaşayıp yaşamadığını tahmin etmek için EKG’deki ince değişikliklerin nasıl tanımlanacağını buldu.

Milyonlarca insanı etkileyen kalp yetmezliği, kalbin normalde ihtiyaç duyduğundan daha az kan pompaladığında ortaya çıkar. Yıllar boyunca doktorlar, bir hastanın kalp yetmezliği yaşayıp yaşamadığını değerlendirmek için de ekokardiyogram (EKG) adı verilen bir görüntüleme tekniğine güvendiler. EKG, iki aşamalı bir süreci içerir. Kablo uçları hastanın göğsünün farklı bölümlerine bantlanır ve dakikalar içinde özel olarak tasarlanmış taşınabilir bir makine, kalbin elektriksel aktivitesini temsil eden bir dizi dalgalı çizgi veya dalga biçimi yazdırır. Bu makineler çoğu hastanelerde ve ambulansta bulunabilir ve çalışması için minimum eğitim gerektirir.

Ancak EKG, yararlı olmakla birlikte, yalnızca belirli hastanelerde sunulan yoğun prosedürlere sahip olabiliyor. Bununla birlikte, yapay zekadaki son gelişmeler, yaygın olarak kullanılan EKG’nin bu durumlarda hızlı ve kolay erişilebilir bir alternatif olabileceğini gösteriyor. Örneğin, birçok çalışma bir “derin öğrenme” algoritmasının kalbin sol ventrikülündeki taze oksijenli kanı vücudun geri kalanına iten zayıflığı tespit ediyor. Bu çalışmada ise araştırmacılar, yalnızca sol ventrikülün gücünü değil, aynı zamanda vücuttan oksijensiz kan akışını alıp akciğerlere pompalayan sağ ventrikülün gücünü de değerlendiren bir algoritma geliştirdiler.

Derin öğrenme algoritmalarının EKG dalga biçimi verilerinden kalbin her iki tarafındaki kan pompalama sorunlarını saptayabildiklerini söyleyen araştırmacılar, bu tür kalp rahatsızlıklarını teşhis etmenin pahalı ve zaman alıcı prosedürler gerektirdiğini, bu algoritma sayesinde ise kalp yetmezliğinin daha hızlı teşhisini sağlayacaklarını belirtiyor.

Bilim insanlarına göre, geleneksel olarak doktorların kalp yetmezliğini teşhis etmek için EKG’leri kullanması zor bir seçenek. Bunun nedeninin de değerlendirmeler için belirlenmiş bir tanı kriteri eksikliği ve EKG okumalarındaki bazı değişikliklerin insan gözünün algılayamayacağı kadar ince olmasından kaynaklanıyor. Çalışmada yer alan araştırmacılar, bu yöntemin daha iyi tarama ve tedavi paradigmalarına yol açabilecek EKG verileri içinde saklı bilgileri bulma konusunda heyecan verici bir adımı temsil ettiğini söylüyor.

Bu çalışma için araştırmacılar, aynı hastalardan alınan EKG’lerin yazılı raporlarından elde edilen verilerle birlikte hasta EKG’lerini okumak için bir bilgisayar programladılar. Bu durumda yazılı raporlar, bilgisayarın EKG verileriyle karşılaştırması ve daha zayıf kalpleri nasıl tespit edeceğini öğrenmesi için standart bir veri seti görevi gördü. Doğal dil işleme programları, bilgisayarın yazılı raporlardan veri çıkarmasına da yardımcı oldu. Bu arada, algoritmanın pompalama güçlerini tanımayı öğrenmesine yardımcı olmak için görüntülerdeki kalıpları keşfedebilen özel sinir ağları dahil edildi.

Algoritma, daha sonra hastalardan elde edilen 700.000’den fazla EKG raporunu okudu. Algoritmayı eğitmek için dört hastanenin verileri kullanılırken, nasıl performans göstereceğini test etmek için de farklı bir deneysel ortamda beşinci bir hastanenin verileri kullanıldı. İlk sonuçlar, algoritmanın hangi hastaların sağlıklı veya çok zayıf sol ventriküllere sahip olacağını tahmin etmede etkili olduğunu gösterdi. Burada güç faktörü ise EKG’lerde gözlemlendiği gibi ventrikülün her vuruşta ne kadar sıvı pompaladığının bir tahmini olan sol ventrikül ejeksiyon fraksiyonu ile tanımlandı. Sağlıklı kalpler %50 veya daha fazla ejeksiyon fraksiyonuna sahipken, zayıf kalplerin %40’a eşit veya daha düşük olanlara sahip olduğu saptandı. Ayrıca algoritma, hangi hastaların sağlıklı bir ejeksiyon fraksiyonuna sahip olduğunu tahmin etmede %94, ejeksiyon fraksiyonu %40’ın altında olanları tahmin etmede ise %87 doğru sonuçlar verdi.

Sonuçların, klinik pratisyenler için hastaların maruz kaldığı kalp yetmezliğiyle mücadele etmelerine yardımcı olmak adına bu algoritmanın yararlı bir araç olabileceğini söyleyen uzmanlar, aynı zamanda daha gerçek dünya ortamında da algoritmanın etkinliğini test etmek için ileriye dönük denemeleri tasarlama sürecinde olduklarını da belirttiler.

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu