Yapay Zeka Destekli Koroner Kalsiyum Ölçümü Tedavi Planını Kolaylaştırıyor

Serdar HocamYazar & Editör

Geliştirilen yapay zeka modeli, rutin göğüs tomografilerinde koroner kalsiyum skorlaması yaparak kardiyovasküler riskleri ve tedavi adaylarını başarıyla belirliyor.

◉ 0 okunma
Artificial intelligence (AI)-based coronary calcium quantification successfully identified patients who could benefit from lipid-lowering therapy | 2 Minute Medicine

Hagopian ve meslektaşları, kalp dışı nedenlerle çekilen rutin göğüs tomografilerinde koroner arter kalsiyumunu otomatik olarak hesaplayan bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Bu yapay zeka sistemi, kardiyovasküler olayları öngörmenin yanı sıra lipid düşürücü tedaviden fayda görebilecek hastaları da başarıyla tespit ediyor.

Yapay Zeka Modeli ve Gelişimi

Hagopian ve ekibi, ABD'deki Veterans Affairs hastanelerindeki bilgisayarlı tomografi taramalarında koroner arter kalsiyumunu nicel olarak değerlendirmek amacıyla özel bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Bu sistem, kontrastsız ve tetkik dışı göğüs tomografilerinde kalsiyum segmentasyonunu otomatik olarak gerçekleştiriyor.

Doğruluk Oranları ve Klinik Testler

Model, klinik elektrokardiyogram tetkikli kalsiyum skorlarıyla karşılaştırılarak test edildi. Eşleştirilen 795 taramada sıfır ile sıfır olmayan kalsiyum ayrımında yüzde 89,4 doğruluk oranı elde edilirken, 100 eşiğinin altı ve üstündeki skorlarda ise yüzde 87,3 başarı sağlandı.

Kardiyovasküler Risk Tahmini

Yapay zeka türevli kalsiyum skorları, 10 yıllık tüm nedenlere bağlı mortalite ve ilk miyokard enfarktüsü, inme veya ölüm gibi kompozit riskleri başarılı bir şekilde öngördü. Yüksek skor gruplarında risk oranlarının belirgin şekilde arttığı saptandı.

Lipid Düşürücü Tedavi Taraması

Düşük doz akciğer kanseri taraması yapılan ayrı bir kohort üzerinde gerçekleştirilen Fırsatçı taramalarda, yapay zeka modeli lipid düşürücü tedaviden fayda görebilecek hastaları doğru bir şekilde belirlemeyi başardı. Uzman kardiyologlar da bu hasta grubunun tedaviden yararlanacağını doğruladı.