Yapay zeka tek röntgenle kalp krizini tahmin ediyor

Öne Çıkanlar Teknoyaşam
Yapay zeka tek röntgenle kalp krizini tahmin ediyor

Amerikalı bilim insanları, aterosklerotik kardiyovasküler hastalığa bağlı kalp krizi ve felci, tek bir röntgenle on yıl öncesinden tahmin edebilen bir derin öğrenme modeli geliştirdiler.

Kalp krizi genç, yaşlı demeden birçok insanı yakalayabiliyor. Dünya genelinde meydana gelen ölümlerin yaklaşık olarak beşte biri kalp rahatsızlıklarından kaynaklandığı biliniyor. Araştırmalar ilginç bir şekilde sağlıklı bir yaşam biçimi süren kişilerin de kalp krizi geçirebileceğini gösteriyor. Özellikle de bu gruptaki ölüm vakalarının önlenmesi zor.

Massachusetts General Hospital hastanesinde Dr. Jakop Weiss ile çalışan ekip, tek bir göğüs röntgenine bakarak, on yıl içinde kalp krizi geçirme olasılığını tahmin edebilen bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Derin öğrenme, hastalıkla ilişkili motifleri bulmak için X-ışını görüntülerini taramak üzere eğitilebilen gelişmiş bir yapay zeka modelidir (AI). Bu tür bir tarama, statin ilacından yarar sağlayabilecek ancak, şu anda tedavi görmeyen kişileri belirlemek için kullanılabilir. Damarlarda kolesterol ve yağ birikmesi nedeniyle kan akışının azalması veya tıkanması sonucu ortaya çıkan kalp rahatsızlıklar, aterosklerotik kardiyovasküler hastalıklar (ASCVSD) olarak sınıflandırılır.


Yeni geliştirilen derin öğrenme modeli, ASCVD’den kaynaklanan kalp krizleriyle bağlantılı olan röntgen görüntülerindeki motifleri tespit ediyor. Doktorlar kalp krizi riskini tahmin etmek için, ASCVD risk oranını hesaplayan istatistiksel bir model kullanırlar. Bu risk, yaş, cinsiyet, ırk, sistolik kan basıncı, hipertansiyon tedavisi, sigara içme, tip 2 diyabet ve kan testleri gibi bir dizi faktörü dikkate alan ASCVD risk skoru kullanılarak hesaplanır. On yıllık riski yüzde 7,5 ve üzerinde olan hastalara statin tedavisi önerilir. ASCVD riskini hesaplamak için gerekli değişkenler genelde bulunmadığından popülasyona dayalı tarama modellerini ihtiyacı artırır.

Klinik testler sırasında akciğer, yumurtalık ve prostat kanseri taramasından geçirilen 40.643 kişinin 147.497 göğüs röntgeninden yararlanılarak, CXR-CVD riski olarak isimlendirilen bir AI geliştirilerek, eğitildi. Araştırmacılar potansiyel olarak kalp hastalığı riski taşıyan ve yakın gelecekte statin tedavisi gerektirebilecek ve yaş ortalaması 60 olan 11.430 hastanın göğüs röntgenlerini kullanarak derin öğrenme modelini bir kez daha kontrol ettiler. Ayrıca hastaların statin uygunluğuna karar vermek için de modelin tahmini değerini, kabul görmüş klinik standartla karşılaştırdılar. Bu elektronik kayıttaki eksik veriler (örn. kan basıncı, kolesterol) nedeniyle sadece 2401 hastada (yüzde 21) hesaplanabildi. Bu hasta alt grubu için CXR – CVD risk modeli klinik standarda benzer biçimde performans gösterdi. CXR-CVD modeli, 10,3 yıllık takip süresi boyunca 1096 hastada kalp krizi riskini tahmin etti. Araştırma böylece kardiyovasküler sorunlarının önlenebilmesi için etkili bir statin tedavisi stratejisinin uygulanabilmesi için hastalar için on yıllık bir riskin hesaplanması önerisini getirmiş oldu.

Nilgün Özbaşaran Dede

Kaynak