Viyana’da düzenlenen EHRA 2025 Kongresi’nde (Avrupa Kalp Ritmi Derneği), Avrupa Kardiyoloji Derneği, bilim insanlarının yapay zeka kullanarak yaklaşık 500 bin bireyden alınan EKG bulgularından elde edilen bilgileri tahlil ettiği bir çalışmayı sundu. Daha sonra kalbin ne kadar yeterli çalıştığına bağlı olarak biyolojik yaşını varsayım edebilen bir algoritma oluşturdular. Bu türlü bir araç, kalp hastalığı açısından daha yüksek risk taşıyan şahısların belirlenmesine yardımcı olabilir ve bu da kardiyovasküler hastalıkların önlenmesi ve tedavisi konusunda yeni bakış açıları açabilir.,
KALBİN BİYOLOJİK YAŞI NE KADAR KIYMETLİDİR?
Yaşam şekli, beslenme, fizikî aktivite, genetik yatkınlık üzere faktörler kalbin sıhhatini, münasebetiyle biyolojik yaşını, kronolojik yaşından değerli ölçüde farklılaştırabilir. Kişinin kalbinin biyolojik yaşının bilinmesi, muhtemel risklerin erken belirlenmesine ve uygun kollayıcı tedbirlerin alınmasına imkan sağlar. Bu gelişmiş algoritma tam da bu tarafta ilerliyor ve kalp krizi ve felç üzere kalp rahatsızlıkları açısından en fazla risk altında olan bireyleri ve ayrıyeten rastgele bir nedene bağlı erken vefatı tespit etmek için kullanılabilir.
– Araştırma, kalbin biyolojik yaşının anagrafik yaştan yedi yıl fazla olması durumunda, tüm nedenlere bağlı mevt riskinin ve en makus kardiyak sonuçların değerli ölçüde arttığını göstermiştir. Güney Kore’deki Inha Üniversitesi Hastanesi’nden Yong-Soo Baek, algoritmanın kalbin anagrafik yaştan yedi yıl daha genç olduğunu varsayım etmesi durumunda mevt riskinin ve en makus kardiyak sonuçların azaldığını açıkladı.
AI PROGRAMI NASIL ÇALIŞIR?
Yapay zekanın klinik tanıya entegre edilmesi, kardiyolojide kestirimlerin doğruluğunu artırmak için yeni fırsatlar sunuyor. Sunulan çalışmada, EKG bulgularından kardiyak yaşı hesaplayan bir algoritmanın prognostik yetenekleri test edilmiş ve mortalite riski ve kardiyovasküler sonuçlar açısından klâsik kronolojik yaşla varsayım yeteneği karşılaştırılmıştır.
Çalışmada, 12 kanallı EKG bulgularından elde edilen bilgiler kullanılarak kalbin biyolojik yaşının hesaplanması için derin öğrenme algoritması test edildi. Algoritma, 15 yıl boyunca toplanan 425.051 EKG’den alınan datalarla eğitildi ve ek 97.058 EKG ile doğrulandı ve iddiaları daha sonra mortalite ve kardiyovasküler riski varsayım etmek için klâsik kronolojik yaşla karşılaştırıldı. Biyolojik yaşın anagrafik kalp yaşından yedi yıl fazla olmasının, her türlü vefat riskini yüzde 62’ye kadar, en berbat kardiyovasküler sonuçların görülme riskini ise yüzde 92 daha fazla artırdığı gösterilmiştir. Öte yandan biyolojik kalp yaşının kronolojik yaştan 7 yıl küçük olması, her türlü mevt riskini yüzde 14, en makus kardiyovasküler sonuç riskini ise yüzde 27 oranında azaltıyor.
BU ÇALIŞMANIN KARDİYOVASKÜLER SIHHAT BAKIMI AÇISINDAN SONUÇLARI ÖNEMLİDİR
– Sıhhat profesyonelleri, riski daha gerçek bir formda varsayım etmek için yapay zekayı kullanarak gayeli önleyici önlemleri ve vaktinde müdahaleleri uygulayabilir, bu da hastalar için sonuçları güzelleştirebilir. Yapay Zekanın EKG bulgularından elde edilen datalara uygulanması, kardiyovasküler sıhhatin anlaşılması ve denetim altına alınması yolunda değerli bir adım teşkil ediyor. Çalışmanın muharrirleri, bu yaklaşımın kalbin işleyişine dair daha derin bir anlayış sağlayarak gelecekte hastalıkları teşhis ve tedavi etme formumuzda ihtilal yaratabileceği sonucuna vardı.
