Yapılan bir araştırmaya göre yapay zeka, kalp yetmezliği riski taşıyan kişilerin tespit edilmesine yardımcı olabilir. Dundee Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden araştırmacılar, kalp yetmezliğinin erken aşamada teşhisini ve kontrolünü iyileştirmek için yapay zekayı kullandı.
Ayrıca Okuyun: Avrupa Sayıştayı AB'yi Yapay Zeka Yatırımlarını Koordine Etmemekle Eleştiriyor
Araştırmacılar, kalp yetmezliğine yol açan kalp sorunlarının küçük işaretlerini tespit etmek için binlerce hastanın ekokardiyografik görüntülerinin analizinde makine öğrenimi teknikleri aracılığıyla yapay zeka kullandılar. Bu, teşhis etkinliğini büyük ölçüde artırabilir ve sağlık sektöründeki hastalara fayda sağlayabilir.
Araştırmacılar Kalp Şeklindeki Kalıpları Görselleştirmek İçin Yapay Zekayı Kullanıyor
Bunu başarmak için Prof Chim Lang liderliğindeki araştırma ekibi, popülasyona dayalı elektronik sağlık kayıtlarından ve kalp taramalarından toplanan ekokardiyografik görüntüleri okumak ve analiz etmek için deneme yapay zeka derin öğrenme yaklaşımlarını kullandı. Bu, bir hastayı kalp yetmezliğine yakalanma riskini daha yüksek hale getirebilecek kalp şekli ve işlevindeki kalıpları görselleştirmelerine olanak sağladı.
Çalışma bulguları, yapay zekanın kalp yetmezliği riskini tespit etmek için kullanılabileceğini gösteriyor.https://t.co/TkUuruMLMs
- STV Haberleri (@STVNews) 30 Mayıs 2024
Araştırmacılar, İskoç Sağlık Araştırma Kaydı ve Biobank'tan (SHARE) hastalar tarafından gönüllü olarak sağlanan verileri kullandılar. Başlangıçta 15.000 hasta kaydından oluşan bir veri seti seçtiler ve bunlardan 578 hastadan oluşan nihai numune elde edildi.
AI Kalp Taramaları Daha Hassas
Yapay zeka yardımıyla yapılan kalp taramaları, geleneksel ölçümlere göre nispeten daha hassas ölçümler yapılmasını sağladı. Araştırmaya öncülük eden Profesör Chim Lang'a göre yapay zeka yazılımı, kalp yetmezliğinin teşhisinde önemli olan kalp yapısı ve işlevine ilişkin daha fazla özellik sunuyordu.
"Araştırmamız, ekokardiyografik görüntüleri otomatik olarak yorumlamak için derin öğrenmenin kullanımında bir ilerlemeyi temsil ediyor. Bu, kalp yetmezliği olan hastaların elektronik sağlık kaydı veri kümeleri içerisinde geniş ölçekte tanımlanmasını kolaylaştırmamıza olanak tanıyabilir."
Profesör Lang
Yapay zekayla geliştirilmiş ekokardiyografik görüntüler, EHR veri ayarlarından alınan ortalama taramalara kıyasla kalbin boyutunun ve işlevlerinin daha iyi tanımlandığını gösterdi. Bu düzeydeki ayrıntı, görüntüleri daha büyük ölçekte işleyebilme yeteneğinin yanı sıra, klinik deneylerde hasta seçimini hızlandırabilir veya sağlık sistemleri genelinde kalp yetmezliğinin denetleyici olarak izlenmesine yardımcı olabilir.
Ayrıca Okuyun: Opera, Aria Tarayıcı Yapay Zekasını Geliştirmek için Google'ın Gemini Modellerini Entegre Ediyor
Kalp yetmezliği yaygın bir klinik ve halk sağlığı sorunu olmaya devam etmektedir. Kalbin artık vücudun geri kalanına yeterli miktarda kan pompalayamaması durumudur. Bu durumun tedavisi yoktur, ancak yaşam tarzı, ameliyat ve tıptaki değişiklikler, genellikle zamanla ilerleyen hastalığın semptomlarının ve ilerlemesinin kontrol altına alınmasına yardımcı olabilir.
Araştırmacılar, hasta kayıtlarını kullanarak, yalnızca ekokardiyografik görüntü analiziyle fark edilmesi zor olan yapısal ve işlevsel anormallikleri tanımlamak için makine öğreniminden yararlandı.
Yapay Zeka, Geleneksel Analizle İzlenemeyen Anormallikleri Tespit Ediyor
Bir röportajda Profesör Lang, çalışmanın hastaların yaşamlarını iyileştirmede büyük bir potansiyele sahip olduğunu belirtti. Ekibin, ayırt edici hasta kayıtlarının değerlendirilmesine dayanarak standart iki boyutlu ekokardiyografik görüntülerde görülemeyen morfolojik ve mekanik anormallikleri tespit edebildiğini belirtti.
"Çok miktarda hasta kaydını değerlendirerek, ekokardiyografik görüntülerin geleneksel analiziyle yapamayacağımız yapısal ve işlevsel anormallikleri tespit edebildik."
Profesör Lang
ESC Kalp Yetmezliği Dergisi'nde yayınlanan çalışma, yapay zekanın bu zorlu bozuklukların erken teşhisine yardımcı olarak sağlık hizmetlerini değiştirme yeteneğini vurguluyor. Belirtildiği gibi, yazılım geliştiricisi Us2'nin yardımıyla ve ROCH Diagnostics International'ın finansmanıyla araştırma, tahmine dayalı teşhis ve kişiselleştirilmiş tedavide yapay zeka uygulamalarının daha fazla araştırılmasının yolunu açıyor.
Chris Murithi'nin Cryptopolitan raporlaması
