Yapay zeka ile kalp krizi takibi
Kalp krizi, dünya çapında en büyük ölüm nedenlerinden biridir. Bunu kesin olarak önleme ihtiyacı, yapay zekayı (AI) kardiyovasküler tıp alanının gelişmesine neden oldu.
AI bir süredir sağlığa katkılar sunuyor. Yaşam kalitesini iyileştirdiği gösterilen ve sağlık alanına giderek daha fazla gelişme getiren yeni bir teknolojidir.
Yapay zeka ile kalp krizi tahmin edilebilir mi?
“Kalp krizi” kavramı, akut miyokard enfarktüsüne verilen halk dilindeki isimdir. Bu, arterlerden birinden kan akışının tıkanması nedeniyle kalp kasının bir kısmının ölümüdür.
Bu olayın meydana geleceğini önceden tahmin edebilmek, yaklaşımlarını tamamen değiştirecektir. Önümüzdeki yıllarda kimin kalp krizi geçireceğini bilirsek, önlemeyi iyileştirmiş oluruz.
Geleneksel olarak doktorlar kalp krizi olasılığını tahmin etmek için matematiksel bir model kullanırlar. Bu, aşağıdaki verileri birleştiren Framingham ölçeğidir:
- Laboratuvar (özellikle kan kolesterolü).
- Tansiyon.
- Ağırlık ve boy.
- Yaş ve cinsiyet.
Böylece yapay zeka ile bu matematiksel tahminin iyileştirilmesi, hesaplamanın otomatikleştirilmesi ve değişkenlerin eklenmesi mümkün olacaktır. Aşağıda inceleyeceğimiz bazı araştırmalar bu ilerlemeyi göstermektedir:
Önümüzdeki 5 yıl içinde kalp krizini öngören yapay zeka
Sina Tıp Merkezi’ndeki araştırmacılar, koroner anjiyogramları okumak için bir makine öğrenme algoritması geliştirdi. Bu sayede yapay zekası, hastaların kanı kalbe taşıyan atardamarlarında bulunan kolesterol plaklarının boyutunu saniyeler içinde değerlendiriyor.
Bu veriler ve teknolojinin geçmiş anjiyografilerden yapıldığını öğrenmesiyle, hastalar 5 yıl içinde kalp krizi geçirme riskine göre sınıflandırılıyor. Hız anahtardır. AI’nın saniyeler içinde okuduğu şey, doktorlar için genellikle hasta başına yaklaşık 30 dakika gerektirir.
Kalp krizi tahmininde makine öğrenimi
Nottingham Üniversitesi, yaklaşık 400.000 kişiden gelen verileri analiz etmek için 4 makine öğrenimi algoritması kullandı. Çalışılan AI’ların kalp krizini tahmin etme yeteneğine sahip olup olmadığını bilmek istediler.
Yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi, tıbbi geçmiş ve laboratuvar değerleri gibi verileri girdiler. Algoritmalar, her kişinin 10 yıllık kalp krizi geçirme riskini tahmin etti. Aynı zamanda, bazı doktorlar hesaplamalarını manuel ve geleneksel bir şekilde yaptılar.
Sinir ağı makine öğrenme sistemi (incelenen 4 sistemden biri), kardiyovasküler olayların tahminini tıbbi olanlara kıyasla %7,6 oranında iyileştirdi. Yazarların yayınlarında belirttiği gibi, bu doktorlara destek vericidir, ancak onların yerini almaları anlamına gelmez.
Araştırmacılar, insanların kalp sağlığı hakkında gerçek zamanlı veriler elde etmek için akıllı telefon ve akıllı saat uygulamalarının kullanılmasını şiddetle önermektedir. Bilgi toplamak ve kalp krizini basit ve hızlı bir şekilde tahmin etmek için kodsuz pratik kullanımdır.
Gelecek için ne bekleyebiliriz?
Kalp krizi tahmini yapan AI, kullanışlı bir teknolojinin bir örneğidir. Algoritmaların hesaplamalarında giderek daha verimli hale gelmesi bekleniyor. Buna karşılık geliştiriciler, doktorların ve hastaların veri yüklemesini kolaylaştıran basit sistemlere sahip olmak için çalışır. İşte burada No Code olarak bilinen bu sistemler önemli hale gelir.
Sağlık bilgisi toplayan giyilebilir cihazlara da yakın gelecekte ev eşyalarının katılması muhtemeldir. Yani, Nesnelerin İnterneti (IoT) aracılığıyla alışkanlıklar ve yaşamsal belirtiler hakkında veri elde etmek.