Sporcularda Yapay Zeka Destekli EKG ile Hipertrofik Kardiyomiyopati Tespiti
Sporcularda fizyolojik kalp adaptasyonlarını patolojik bulgulardan ayırmayı amaçlayan yapay zeka destekli EKG incelemeleri üzerine kapsamlı bir sistematik derleme hazırlandı.
Yapay zeka ve makine öğrenimi destekli elektrokardiyografi yöntemlerinin sporcularda hipertrofik kardiyomiyopati tespitindeki tanı doğruluğunu ve dış geçerliliğini inceleyen yeni bir sistematik derleme çalışması gerçekleştirildi.
Araştırmanın Arka Planı
Hipertrofik kardiyomiyopati, ventriküler aritmiler ve ani kardiyak olaylarla ilişkili, klinik açıdan büyük önem taşıyan bir miyokardiyal bozukluk olarak biliniyor. Sporcuların kardiyovasküler değerlendirmesinde temel amaç, hastalığı erken evrede belirlemek ve antrenmana bağlı fizyolojik adaptasyonları patolojik bulgulardan ayırmaktır.
Yapay Zekanın Rolü
Yapay zeka destekli elektrokardiyografi teknolojileri, karmaşık EKG özellik kombinasyonlarını tespit ederek geleneksel yorumlama yöntemlerini tamamlayabiliyor. Bu yaklaşım, görüntüleme tetkikleri için standartlaştırılmış değerlendirme süreçlerini ve önceliklendirmeyi destekleme potansiyeli taşıyor.
Yöntem ve Veri Tabanı Taramaları
Sistematik derleme, PRISMA-DTA rehberliğinde bir tanı testi doğruluğu çalışması olarak PROSPERO platformunda kayıt altına alındı. PubMed, Embase, CENTRAL, Scopus, Web of Science, Europe PMC, IEEE Xplore, ClinicalTrials.gov ve WHO ICTRP dahil olmak üzere çok sayıda veri tabanında Haziran 2026'ya kadar kapsamlı taramalar yapıldı.
Çalışmanın Kapsamı
Araştırmaya dahil edilen çalışmalar, sporcuları veya açıkça tanımlanmış sporcu tarama popülasyonlarını değerlendirdi. Bu süreçte, EKG sinyalleri üzerinde yapay zeka veya makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak mevcut hipertrofik kardiyomiyopati, görüntüleme destekli klinik referans standardına göre incelendi.