Yale Üniversitesinden Araştırmacılar Kalp Hastalığını Tespit Eden Yapay Zeka Modeli Geliştirdi

Yale Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, nefes darlığı ve yorgunluk gibi belirtilerle kendini gösteren ve protein birikimiyle oluşan ölümcül bir kalp rahatsızlığı olan ATTR-CM'yi tespit etmek amacıyla yapay zeka tabanlı yeni bir model geliştirdiklerini duyurdu.

Kalp Hastalığı ve Teşhis Zorlukları

Nefes darlığı, yorgunluk ve göğüste sıkışma hissi aşırı egzersizden kaynaklanabileceği gibi kalp hastalığı gibi daha ciddi durumların da belirtisi olabilir.

Transthyretin kardiyak amiloidoz, kısaca ATTR-CM, kalpte katlanmış proteinlerin birikmesiyle ortaya çıkan ve zamanında teşhis edilmezse ölümcül olabilen bir rahatsızlıktır.

Yapay Zeka Destekli Yeni Yaklaşım

Journal of the American Medical Association dergisinde yayımlanan çalışmada Yale araştırmacıları Philip Croon, Bruno Batinica ve Lovedeep Dhingra yer aldı.

Araştırmacılar, ham sayısal veriler veya sinyaller yerine doğrudan elektrokardiyogram yani EKG çizimlerinin görsellerini analiz eden bir yapay zeka modeli geliştirdiler.

Modelin Çalışma Prensibi ve Test Süreci

Geliştirilen bu yapay zeka modeli, hastalıkla ilişkili desenlerin yer aldığı binlerce görüntüyü inceleyerek öğrenme sürecini gerçekleştirmektedir.

Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa'daki sekiz farklı kohort üzerinde test edilen model, grafiğin kalitesini kontrol edip anormallikleri tespit edebilmektedir.

Gelecek Hedefler ve Onay Süreçleri

Yale'de profesör olan James Duncan elde edilen sonuçların umut verici olduğunu belirtirken, gerçek dünyadaki uygulamalar için bazı engellerin bulunduğuna dikkat çekti.

Araştırma ekibi şu anda FDA onayı almak için çalışmalar yürütmekte ve modelin klinisyenlerin akıllı telefonlarında kullanılabilmesi için sağlık sistemleriyle işbirliği yapmaktadır.