Yapay Zeka Modeli TARGET-AI Kalp Taramalarının Verimliliğini Artırıyor

Oikonomou ve meslektaşları tarafından geliştirilen TARGET-AI modeli, elektronik sağlık kayıtlarının yapay zeka destekli EKG taramalarının seçici bir şekilde uygulanmasına rehberlik edip edemeyeceğini incelemek amacıyla tasarlandı. Yapılan retrospektif değerlendirmede modelin, kalp hastalıklarının tespitindeki yanlış pozitif sonuçları azalttığı ve hassasiyet dengesini iyileştirdiği görüldü.

Araştırma kapsamında, 159.322 yetişkin bireye ait 754.533 EKG-ekokardiyografi çifti retrospektif olarak incelendi. Hedefli tarama yaklaşımı, mevcut EKG'si bulunan tüm hastaların taranması yöntemiyle karşılaştırıldı. Sonuçlar, TARGET-AI modelinin 26 yapısal kalp hastalığı etiketinde hassasiyet ve duyarlılık dengesini iyileştirdiğini, aynı zamanda yanlış pozitif sonuçları önemli ölçüde düşürdüğünü ortaya koydu.

Elde edilen verilere göre model, sol ventrikül sistolik disfonksiyonu için 0.90 AUROC, şiddetli aort darlığı için ise 0.85 AUROC değerine ulaştı. Hedefli kullanım, etiket başına F1 skorlarında medyan 0.25 artış sağlarken yanlış pozitif sonuçları da medyan 303 adet azalttı. Araştırma ekibi, yapay zeka modeliyle adayların önceden seçilmesinin tarama verimliliğini artırabileceğini belirtirken, hasta sonuçlarındaki olası iyileşmelerin netleşmesi için prospektif değerlendirmelerin gerekli olduğunu vurguladı.