American Heart'ta sunulacak ön araştırmaya göre, ani kalp ölümünü tahmin etmek ve hatta belki de bir kişinin gelecekteki ölümü önleme riskini ele almak, yapay zeka (AI) aracılığıyla mümkün olabilir ve bunları önleyerek, küresel sağlık stratejilerine yönelik yeni bir adım sunabilir. Derneğin Resüsitasyon Bilimi Sempozyumu kapsamında 11-12 Kasım'da Philadelphia'da düzenlenen toplantı, kardiyopulmoner arest ve yaşamı tehdit eden travmatik yaralanmaların tedavisiyle ilgili en son gelişmelerin küresel çapta paylaşıldığı ilk toplantıdır.
Çalışmanın baş yazarı ve Paris Kardiyovasküler Araştırma Merkezi, Inserm U970-Paris Üniversitesi'nde kardiyoloji ve epidemiyoloji profesörü olan Xavier Jouven, MD, “Bir halk sağlığı yükü olan ani kardiyak ölüm, genel ölümlerin %10 ila %20'sini temsil ediyor. Bunu tahmin etmek zordur ve olağan yaklaşımlar, özellikle bireysel düzeyde yüksek riskli kişileri tespit etmekte başarısız olur. Olağan kardiyovasküler risk faktörleriyle sınırlı olmayan, elektronik sağlık kayıtlarında bulunan tüm tıbbi bilgileri kapsayan yeni bir yaklaşım önerdik.” dedi.
Araştırma ekibi, ani kalp durmasından ölen 25.000 kişi ve genel nüfustan 70.000 kişi için Paris, Fransa ve Seattle'daki kayıtlardan ve veritabanlarından elde edilen tıbbi bilgileri yapay zeka ile analiz etti; iki gruptan gelen veriler yaş, cinsiyet ve yerleşim bölgesine göre eşleştirildi. 1 milyondan fazla hastane teşhisini ve 10 milyondan fazla ilaç reçetesini temsil eden veriler, her ölümden on yıl öncesine kadar olan tıbbi kayıtlardan toplandı. Verileri analiz etmek için yapay zekayı kullanan araştırmacılar, ani kalp ölümü riski çok yüksek olan kişileri belirlemek için kişiselleştirilmiş sağlık faktörlerini içeren yaklaşık 25.000 denklem oluşturdular. Ek olarak, çalışmadaki her birey için özelleştirilmiş bir risk profili geliştirdiler.
Kişiselleştirilmiş risk denklemleri, kişinin yüksek tansiyon tedavisi ve kalp hastalığı öyküsü gibi tıbbi ayrıntılarının yanı sıra alkol bağımlılığı da dahil olmak üzere zihinsel ve davranışsal bozuklukları da içeriyordu. Analiz, ani kalp ölümü riskini belirli bir yüzde ve zaman diliminde azaltma veya artırma olasılığı en yüksek olan faktörleri belirledi; örneğin, üç ay içinde %89'luk ani kalp ölümü riski. Yapay zeka analizi, aniden ölme riski %90'dan fazla olan kişileri tespit edebildi ve bu kişiler, tüm ani kalp ölümü vakalarının dörtte birinden fazlasını temsil ediyordu.
Jouven, “Ani kalp ölümü tahmini alanında neredeyse 30 yıldır çalışıyoruz ancak bu kadar yüksek bir doğruluk düzeyine ulaşmayı beklemiyorduk. Ayrıca kişiselleştirilmiş risk faktörlerinin katılımcılar arasında çok farklı olduğunu keşfettik. Doktorların risk faktörlerinin düzeltilmesi, spesifik ilaçlar ve implante edilebilir defibrilatörler gibi etkili tedavileri olsa da, yapay zekanın kullanımı, belirli bir denekte yıllar içinde kaydedilen ve artan riskle ilişkili bir yörünge oluşturacak bir dizi tıbbi bilgiyi tespit etmek için gereklidir.” dedi.
Çalışmanın baş yazarı ve Paris Kardiyovasküler Araştırma Merkezi, Inserm U970-Paris Üniversitesi'nde kardiyoloji ve epidemiyoloji profesörü olan Xavier Jouven, MD, “Bir halk sağlığı yükü olan ani kardiyak ölüm, genel ölümlerin %10 ila %20'sini temsil ediyor. Bunu tahmin etmek zordur ve olağan yaklaşımlar, özellikle bireysel düzeyde yüksek riskli kişileri tespit etmekte başarısız olur. Olağan kardiyovasküler risk faktörleriyle sınırlı olmayan, elektronik sağlık kayıtlarında bulunan tüm tıbbi bilgileri kapsayan yeni bir yaklaşım önerdik.” dedi.
Araştırma ekibi, ani kalp durmasından ölen 25.000 kişi ve genel nüfustan 70.000 kişi için Paris, Fransa ve Seattle'daki kayıtlardan ve veritabanlarından elde edilen tıbbi bilgileri yapay zeka ile analiz etti; iki gruptan gelen veriler yaş, cinsiyet ve yerleşim bölgesine göre eşleştirildi. 1 milyondan fazla hastane teşhisini ve 10 milyondan fazla ilaç reçetesini temsil eden veriler, her ölümden on yıl öncesine kadar olan tıbbi kayıtlardan toplandı. Verileri analiz etmek için yapay zekayı kullanan araştırmacılar, ani kalp ölümü riski çok yüksek olan kişileri belirlemek için kişiselleştirilmiş sağlık faktörlerini içeren yaklaşık 25.000 denklem oluşturdular. Ek olarak, çalışmadaki her birey için özelleştirilmiş bir risk profili geliştirdiler.
Kişiselleştirilmiş risk denklemleri, kişinin yüksek tansiyon tedavisi ve kalp hastalığı öyküsü gibi tıbbi ayrıntılarının yanı sıra alkol bağımlılığı da dahil olmak üzere zihinsel ve davranışsal bozuklukları da içeriyordu. Analiz, ani kalp ölümü riskini belirli bir yüzde ve zaman diliminde azaltma veya artırma olasılığı en yüksek olan faktörleri belirledi; örneğin, üç ay içinde %89'luk ani kalp ölümü riski. Yapay zeka analizi, aniden ölme riski %90'dan fazla olan kişileri tespit edebildi ve bu kişiler, tüm ani kalp ölümü vakalarının dörtte birinden fazlasını temsil ediyordu.
Jouven, “Ani kalp ölümü tahmini alanında neredeyse 30 yıldır çalışıyoruz ancak bu kadar yüksek bir doğruluk düzeyine ulaşmayı beklemiyorduk. Ayrıca kişiselleştirilmiş risk faktörlerinin katılımcılar arasında çok farklı olduğunu keşfettik. Doktorların risk faktörlerinin düzeltilmesi, spesifik ilaçlar ve implante edilebilir defibrilatörler gibi etkili tedavileri olsa da, yapay zekanın kullanımı, belirli bir denekte yıllar içinde kaydedilen ve artan riskle ilişkili bir yörünge oluşturacak bir dizi tıbbi bilgiyi tespit etmek için gereklidir.” dedi.
Kaynak
Bu rehber yardımcı oldu mu?
DoktorClub’da Keşfet
