Yeni bir yapay zeka tabanlı girişim, bir kalp hastasının ne zaman ölebileceğini tahmin edebilecek.
Hasta geçmişlerinin ham görüntülerine dayanan teknoloji, doktorun tahminlerini önemli ölçüde geliştiriyor ve klinik karar vermede adeta devrim yaratmaya aday. Biyomedikal mühendisliği ve tıp profesörü olan Natalia Trayanova, “Aritminin neden olduğu ani kardiyak ölümü, dünya çapındaki tüm ölümlerin %20’sini oluşturuyor ve bunun neden olduğu veya kimin risk altında olduğunu nasıl anlayacağımız hakkında çok az şey biliyoruz” diyor.
Ekip, kalp hastalığı olan her hasta için kişiselleştirilmiş bir hayatta kalma değerlendirmesi oluşturmak için sinir ağlarını kullanan ilk ekip. Bu risk ölçümleri, 10 yıl boyunca ve en muhtemel olduğu zamanda ani kardiyak ölüm şansını yüksek doğrulukla sağlıyor.
Araştırmacılar, Johns Hopkins Hastanesi’ndeki yüzlerce gerçek hastadan kardiyak yara izi olan skar dağılımını görselleştiren kontrastlı kardiyak görüntüleri kullandılar ve çıplak gözle görülmeyen kalıpları ve ilişkileri tespit edecek bir algoritma eğitmek için kullandılar. Mevcut klinik kardiyak görüntü analizi, yalnızca hacim ve kütle gibi basit yara izi özelliklerini çıkararak, bu çalışmada gösterilenleri kritik veriler olarak ciddi şekilde yetersiz kullanıyor. Eski bir Johns Hopkins doktora öğrencisi olan Dan Popescu, “Görüntüler, doktorların erişemediği kritik bilgiler taşıyor” diyor. “Bu yara izi farklı şekillerde dağılabilir ve hastanın hayatta kalma şansı hakkında bir şeyler söyler. İçinde gizli bilgiler var.” şeklinde devam etti.
Ekip, 10 yıllık standart klinik hasta verilerinden, hastaların yaşı, kilosu, ırkı ve reçeteli ilaç kullanımı gibi 22 faktörü öğrenmek için ikinci bir sinir ağı eğitti. Algoritmaların tahminleri, her ölçümde doktorlardan önemli ölçüde daha doğruydu ve Amerika Birleşik Devletleri’ndeki 60 sağlık merkezinden, farklı kardiyak geçmişleri ve farklı görüntüleme verileriyle bağımsız bir hasta kohortuyla yapılan testlerde doğrulandı ve platformun her yerde benimsenebileceğini düşündürdü.
“Sağlık hizmetlerinin geleceği olarak yapay zeka, mühendislik ve tıbbı birleştirme eğilimini özetliyor.”
Natalia Trayanova
Kaynak: Futurity
