Yapay Zeka Tomografilerde Gizli Kalp Riskini Ortaya Çıkarabiliyor
Mass General Brigham araştırmacıları, ABD Gazi İşleri Bakanlığı (VA) iş birliğiyle geliştirdikleri yeni bir yapay zeka aracı sayesinde daha önce çekilmiş göğüs BT (tomografi) taramalarını inceleyerek, kalp damarlarında kalsiyum birikimi (CAC) yüksek olan kişileri tespit edebiliyor. "AI-CAC" adlı bu sistem, kalp krizi riski taşıyan hastaları belirlemede yüksek doğruluk oranı sağladı. Yapay zeka destekli bu yaklaşım, kalp hastalıklarını erken dönemde teşhis ederek tedaviye yönlendirmeyi amaçlıyor.
Bir yılda milyonlarca göğüs BT taraması, genellikle başka hastalıklar (örneğin akciğer kanseri) için çekiliyor ve bu taramalarda kalp-damar sağlığına dair önemli veriler fark edilmeden kalabiliyor. Oysa bu taramalar, kalp krizi riskini artıran kalsiyum birikimlerini saptayabiliyor. Ancak bu taramaların çoğu "gated" değil yani kalp atışlarıyla senkronize edilmediğinden, genellikle CAC değerlendirmesi yapılmıyor.
AI-CAC, bu "nongated" taramalarda bile CAC varlığını belirleyebilecek şekilde eğitildi. 98 VA tıp merkezinden toplanan rutin tarama verileriyle geliştirilen sistem, 8.052 BT taraması üzerinde test edildi. Sonuçlara göre AI-CAC, bir taramada CAC olup olmadığını %89,4 doğrulukla tespit edebiliyor. CAC bulunan bireylerde ise skorun 100’ün üzerinde olup olmadığını %87,3 doğrulukla belirleyebiliyor. Ayrıca 400’ün üzerinde CAC skoru olan bireylerin, sıfır skorlu bireylere göre 10 yıl içinde ölüm riskinin 3,5 kat daha fazla olduğu ortaya kondu.
AI-CAC’nin bulguları, hastalıklara müdahalede geleneksel reaktif yaklaşımlar yerine, proaktif bir önleme modeli sunabileceğini gösteriyor. Özellikle taramaların kalp hastalığı riski taşıyan bireyleri belirlemek için kullanılabilmesi, sağlık sisteminde maliyetleri düşürüp yaşam süresini uzatma potansiyeli taşıyor. Araştırma, 400 üzeri CAC skoru olan hastaların %99,2’sinin kolesterol düşürücü tedaviden fayda göreceğini doğruladı.
Çalışma şu an sadece Amerikalı gaziler üzerinde yapılmış verilerle sınırlı olsa da, araştırmacılar sistemin genel popülasyonda da test edilmesini ve yaygınlaştırılmasını hedefliyor. Ayrıca AI-CAC’nin, kolesterol düşürücü ilaçların CAC üzerindeki etkisini değerlendirmek gibi ileri seviye kullanım alanlarına da kapı araladığı ifade ediliyor. Bu gelişme, tıbbın geleceğinde yapay zekanın giderek artan rolüne önemli bir örnek sunuyor.
