30 Saniyede Özet
Rutin bir akciğer grafisi, laboratuvar testi olmadan beş yıllık kronik böbrek hastalığı (KBH) riskini tahmin edebilir mi? eClinicalMedicine dergisinde 4 Ağustos 2026'da yayımlanan ABD çalışması, CXR-CKD5 adlı yapay zekâ skorunu iki merkezde 97.553 yetişkinde sınadı. Dış doğrulamada ayırt etme gücü orta düzeyde kaldı ve yaş, cinsiyet, beden kitle indeksi ile diyabetten oluşan basit modelden anlamlı farklı değildi. Mutlak risk de olduğundan yüksek tahmin edildi; her yeni merkezde yeniden ayar gerekiyor.
Ne oldu?
Çalışmayı Emory Üniversitesi ve Illinois Üniversitesi Chicago (UIC) araştırmacıları yürüttü. Geliştirme kohortu Emory'den 2008–2021 arası 75.683 kişiydi. Dış doğrulama ise UIC'de 2010–2020 arası 21.870 kişide yapıldı. Tüm katılımcılar, başlangıçta KBH tanısı olmayan ve ayaktan başvuruda ayakta arka-ön (PA) akciğer grafisi çekilmiş yetişkinlerdi.
Başlangıçta eGFR (tahmini glomerüler filtrasyon hızı) değeri 60 mL/dk/1,73 m² altında olanlar dışlandı. Grafiden sonraki 90 gün içinde KBH tanısı alanlar da çıkarıldı. Böylece zaten var olan ama kayda geçmemiş hastalığın etkisi azaltılmaya çalışıldı.
Skor iki basamaklı çalışıyor. Önce daha önce yayımlanmış bir evrişimli sinir ağı (görüntü analizi için geliştirilmiş derin öğrenme modeli) grafiden 10 özellik çıkarıyor. Bunlar arasında tip 2 diyabet, kalp yetersizliği, ritim bozukluğu, morbid obezite, KOAH ve vasküler hastalık olasılıkları var. Grafiden tahmin edilen yaş, beden kitle indeksi ve HbA1c da bu özelliklere dahil.
Ardından bir makine öğrenmesi modeli (XGBoost) bu özelliklerden beş yıllık KBH riskini hesaplıyor. Sonlanım, elektronik kayıttaki ICD tanı kodlarıyla belirlendi. Beş yıllık KBH sıklığı tüm örneklemde %6,3'tü.
Kanıt ne kadar güçlü?
Geliştirme kohortunda C-indeksi (modelin erken ve geç hastalanacak kişileri doğru sıralama olasılığı) 0,774 bulundu. İyimserlik düzeltmesiyle bu değer 0,737'ye indi. Dış doğrulamada ise 0,713 oldu (%95 GA 0,697–0,729).
Kritik ayrıntı karşılaştırmada. Dış doğrulamada yalnız yaş, cinsiyet, beden kitle indeksi ve diyabetten oluşan temel klinik model 0,723 C-indeksine ulaştı. Grafi skoru bu modelden istatistiksel olarak farklı değildi. İkisini birleştiren model 0,734 ile en iyi sonucu verdi, ancak temel modele üstünlüğü anlamlılık sınırında kaldı (p=0,054).
Grafi skoru diyabeti olmayanlarda anlamlı katkı sağladı; dış doğrulamada C-indeksi 0,714'tü. Diyabetlilerde ise 0,607'ye düştü.
Kalibrasyon da sorunluydu. Dış merkezde olay sıklığı daha düşüktü (%4,0'a karşı %7,0) ve tüm modeller mutlak riski fazla tahmin etti. Grafi skorunda beklenen/gözlenen oranı 2,3'tü; en az sapma temel klinik modeldeydi.
Yazarlar birkaç sınırlılığı açıkça belirtiyor. Tasarım geriye dönük ve sonlanım ICD kodlarına dayalı, bu da erken evre hastalığı kaçırabilir. Görüntü modelinin eğitildiği Duly Health and Care da Chicago bölgesinde; bu, UIC'deki başarıyı bölgesel benzerlikle şişirmiş olabilir. İdrar albümin/kreatinin oranı eksik olduğu için dış merkezde yerleşik KBH risk skoruyla karşılaştırma yapılamadı.
Çalışma ABD Ulusal Kalp, Akciğer ve Kan Enstitüsü (NHLBI) ve UIC'nin AI.Health4All girişimi tarafından desteklendi. Görüntü modelini geliştiren yazar, Duly Health and Care'in klinik kurul üyesi ve bir yapay zekâ şirketine danışman. Aynı yazar, 2023 makalesinde radyografiden eşlik eden hastalık tahminine yönelik bir patent başvurusunun mucitleri arasında gösterilmişti. Kıdemli yazarlardan biri de aralarında yapay zekâ şirketi Lunit'in bulunduğu kuruluşlardan fon aldığını beyan ediyor.
Hekim için ne anlama geliyor?
Fikir çekici. Akciğer grafisi zaten çok çekiliyor. Makalenin aktardığı veriye göre ise yüksek riskli kişilerin %40'ından azında eGFR ve idrar albümini rutin olarak ölçülüyor. Grafi skoru yüksek çıkan hastalara basit bir kreatinin ve idrar albümini istemi, teorik olarak erken tanı fırsatı yaratabilir.
Ancak bu çalışma, skoru sahada kullanmak için yeterli değil. Geliştirme kohortunda ilk %20'lik risk diliminde duyarlılık %51,7, pozitif kestirim değeri %18,0'dı. Yani işaretlenen her beş hastadan yaklaşık biri beş yıl içinde KBH tanısı aldı. Pratik çıkarımlar şöyle:
- Diyabet ve hipertansiyon hastasında eGFR ve idrar albümini ölçümünü hiçbir skor yerine koymayın.
- Grafi temelli risk skorlarını, laboratuvar testine yönlendiren bir hatırlatıcı olarak düşünün.
- Yeni bir merkezde kullanılacak her skor için yerel kalibrasyon isteyin.
Türkiye'den bakınca
Sorun Türkiye için de geçerli. BMC Nephrology'de 2025'te yayımlanan DIAKIT çalışmasında Kapadokya Kohortu'ndan 1.591 diyabetli hasta incelendi. KBH sıklığı %25,1 bulundu ve KBH'si olanların yalnız %9,4'ü hastalığından haberdardı.
Bu veri, farkındalığın ve basit testlerin önemini gösteriyor. CXR-CKD5'in ayırt etme gücü ise tam da diyabetlilerde belirgin biçimde düştü. Skorun Türkiye'de kullanıldığına dair bir bilgi yok. Diyabetli hastalarımızda eGFR ve idrar albümin/kreatinin oranı, grafi skorundan çok daha doğrudan bilgi verir.
Sık sorulan sorular
Akciğer grafisi böbrek hastalığını nasıl gösterebilir?
Model böbreği görmüyor. Grafiden kalp yetersizliği, damar hastalığı ve obezite gibi KBH ile ilişkili risk işaretlerini tahmin edip bunları birleştiriyor.
Skor laboratuvar testinin yerini alabilir mi?
Hayır. Yazarlar da skoru laboratuvar testine yönlendiren bir tarama aracı olarak konumluyor. Kesin tanı için eGFR ve idrar albümini gerekli.
Diyabetli hastada neden daha zayıf çalıştı?
Diyabetlilerde KBH riski zaten yüksek ve grafi özellikleri bu grupta ek ayırt edici bilgi daha az taşıyor olabilir. Bu grupta düzenli laboratuvar takibi önerilen yaklaşım olmayı sürdürüyor.
Kaynaklar
Dapamede T ve ark. (2026) — A deep learning model for opportunistic screening of chronic kidney disease using chest radiographs, eClinicalMedicine: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC13463794/
eClinicalMedicine (2026) — Aynı makalenin DOI kaydı: https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2026.104078
Pyrros A ve ark. (2023) — Opportunistic detection of type 2 diabetes using deep learning from frontal chest radiographs, Nature Communications: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37419921/
Arıcı M ve ark. (2025) — Diabetes and chronic kidney disease in Turkey (DIAKIT), BMC Nephrology: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41331919/
T.C. Mevzuat Bilgi Sistemi (2016) — 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu: https://www.mevzuat.gov.tr/mevzuat?MevzuatNo=6698&MevzuatTur=1&MevzuatTertip=5
Bu içerik bilgilendirme amaçlıdır ve bireysel tıbbi tavsiye yerine geçmez.
İlgili Yazılar
Bu konuyla ilgili Doktorclub'da ele aldığımız diğer hekim onaylı rehberler:
eClinicalMedicine'deki CXR-CKD5 çalışmasında akciğer grafisi, 5 yıllık KBH riskini laboratuvarsız öngördü; dış doğrulamada C-indeksi 0,713'te kaldı.