Tıbbi görüntüleme ve teşhis süreçlerinde kullanılan yapay zekâ sistemleri, doktorların gözden kaçırabileceği örüntüleri tespit ederek hastalıkların daha erken teşhis edilmesine yardımcı oluyor. Bu alandaki en büyük hedeflerden biri ise her yıl yüz binlerce kişinin hayatını kaybetmesine neden olan ani kardiyak ölüm vakalarını (kalbin aniden durmasını) önceden tahmin edebilmek. Çünkü ani kardiyak ölüm riski taşıyan hastaların büyük bölümü, ölümcül olay gerçekleşmeden önce herhangi bir belirti göstermiyor. Bu yüzden hangi hastaların koruyucu tedavilere ihtiyaç duyduğunu belirlemek, modern kardiyolojinin en büyük zorluklarından biri olarak görülüyor. Bu hafta Nature dergisinde yayımlanan yeni bir araştırma ise yapay zekânın bu sorunun çözümünde önemli bir rol oynayabileceğini gösterdi. Binlerce Kişinin Hayatını Kurtarabilir
UC Berkeley liderliğinde yürütülen araştırmada, yapay zekâ kullanılarak rutin EKG taramalarında daha önce fark edilmemiş bir sinyal keşfedildi. Araştırmacılar, bu gizli örüntünün ani kardiyak ölüm riski taşıyan hastaları yıllar öncesinden belirleyebildiğini söylüyor. Eğer bu sonuçlar daha geniş çaplı çalışmalarda da doğrulanırsa, bugün düşük riskli kabul edilen binlerce kişinin hayatını kurtarmak mümkün olabilir.
Araştırma ekibi, yapay zekâ modelini eğitmek için 440 binden fazla EKG kaydını kullandı. Bu kayıtlar, altı yıllık ölüm sertifikası verileriyle eşleştirildi. Böylece sistem, zaman içinde ani kardiyak ölüm yaşayan hastaların EKG’lerinde ortak olan örüntüleri öğrenebildi. Daha sonra geliştirilen model, ABD’nin San Diego kentindeki bir sağlık sistemi ile Tayvan’daki ayrı bir hasta veri seti üzerinde test edilerek doğrulandı.
Yapılan analizler sonucunda yapay zekâ sistemi, ani kardiyak ölüm oranı yüzde 7 seviyesinde olan yüksek riskli bir hasta grubunu tespit etmeyi başardı. Bu oran, günümüzde en yaygın kullanılan yöntemlerden biri olan ve kalbin her kasılmada ne kadar kan pompaladığını ölçen testlerin belirlediği yüzde 4,6’lık risk oranının belirgin şekilde üzerinde. Daha da önemlisi, model tarafından yüksek riskli olarak işaretlenen hastaların büyük bölümü mevcut klinik kılavuzlara göre düşük riskli kabul edilen kişilerden oluşuyor.
Araştırmanın başyazarı ve UC Berkeley Halk Sağlığı Okulu’nda görev yapan doçent Ziad Obermeyer’e göre sorunun temelinde, ani kardiyak ölümün tıp dünyasına çok az ipucu bırakması yatıyor. Kalp krizleri genellikle damar tıkanıklıkları nedeniyle meydana gelirken, kardiyak arrest çoğu zaman kalbin elektrik sistemindeki ani bir arızadan kaynaklanıyor. Bu nedenle ölüm gerçekleşmeden önce risk altındaki kişileri belirlemek son derece zorlaşıyor.
Ancak ani kardiyak ölüm riski taşıyan bir kişinin önceden tespit edilmesi hâlinde, kalbe gerektiğinde elektrik şoku vererek ritmi normale döndüren kalp pilleri ile gerekli önlemler alınabiliyor. Sorun şu ki mevcut yöntemler bu cihazlara gerçekten ihtiyaç duyan hastaları yeterli doğrulukla belirleyemiyor.
Araştırmacılara göre yapay zekanın başarısının arkasında, insan uzmanların fark etmekte zorlandığı son derece ince dalga formu örüntülerini tespit edebilmesi yatıyor. Yapay zekânın tam olarak hangi sinyali kullandığı henüz net olarak anlaşılmış değil. Ancak ekip, sistemin keşfettiği bu örüntülerin kalbin ani şekilde durmasına yol açan daha önce bilinmeyen fizyolojik mekanizmalara işaret ediyor olabileceğini düşünüyor.
