Kalp hastalığını 15 yıl öncesinden tahmin eden yapay zeka

Hong Kong Üniversitesi LKS Tıp Fakültesi (HKUMed) ile Veri Bilimi Enstitüsü (IDS) araştırmacıları, bireylerin kalp ve damar hastalıklarına yakalanma riskini yıllar öncesinden tahmin edebilen yapay zeka tabanlı yeni bir sağlık yazılımı geliştirdi. 'CardiOmicScore' adı verilen sistem, tek bir kan örneğinden elde edilen biyolojik verileri analiz ederek hastalık ortaya çıktıktan sonra müdahaleye dayalı reaktif tedavi yaklaşımından, önleyici ve proaktif sağlık yönetimine geçişi amaçlıyor. Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre kalp ve damar hastalıkları, yalnızca 2022 yılında yaklaşık 19,8 milyon kişinin hayatını kaybetmesine neden oldu. Bu hastalıklar aynı zamanda küresel ekonomi, sağlık harcamaları, sigorta primleri ve kamu sağlık bütçeleri üzerinde önemli bir yük oluşturuyor. Geleneksel tanı yöntemleri ile doğumdan gelen genetik faktörlere odaklanan Poligenik Risk Skorları, yaşam tarzı ve yaşlanmayla birlikte ortaya çıkan güncel biyolojik değişimleri tespit etmekte yetersiz kalabiliyor. Yapay zeka destekli yeni model ise bu değişimleri kan örneklerindeki moleküler veriler üzerinden izlemeyi hedefliyor.

ÇOKLU OMİK VERİLER BİRLİKTE ANALİZ EDİLİYOR

CardiOmicScore’un temelini, biyolojinin farklı katmanlarını bir araya getiren 'çoklu omik' teknolojisi ile derin öğrenme algoritmaları oluşturuyor. İngiltere Biyobankası’ndan elde edilen geniş ölçekli nüfus verileriyle geliştirilen model, kan örneklerinde bulunan 2 bin 920 protein ile 168 metaboliti eş zamanlı olarak inceleyebiliyor. Genomik, proteomik ve metabolomik verileri birlikte işleyen sistem; bağışıklık aktivitesi, metabolizma ve damar sağlığındaki moleküler değişimleri belirgin klinik belirtiler ortaya çıkmadan önce tespit edebiliyor. Geliştirilen yapay zeka aracı; koroner arter hastalığı, inme, kalp yetmezliği, atriyal fibrilasyon, periferik arter hastalığı ve venöz tromboembolizm olmak üzere altı önemli kardiyovasküler hastalığı kapsıyor. Klinik testlerde sistemin, yüksek risk grubunda bulunan kişilerde herhangi bir belirti görülmeden 15 yıl öncesine kadar risk uyarısı verebildiği ortaya konuldu.

GÜNCEL SAĞLIK DURUMUNU GÖSTERİYOR

Projenin başında yer alan Hong Kong Üniversitesi Doçenti Dr. Zhang Qingpeng, genetik verilerin bireylerin başlangıçtaki risk profilini ortaya koyduğunu, proteinler ile metabolitlerin ise mevcut fizyolojik durumun güncel bir görüntüsünü sunduğunu belirtti. Zhang, “Genlerimiz başlangıç noktamızı belirler ve temel risk profillerimizi çizer. Ancak proteinler ve metabolitler mevcut fizyolojik sağlığımızın canlı bir anlık görüntüsüdür. Yapay zeka aracımız bu karmaşık moleküler sinyalleri çözerek doktorların ve hastaların henüz yolun çok başındayken müdahale etmesini sağlıyor. Amacımız, sağlık yönetimini hastalık ortaya çıktıktan sonra yapılan pahalı tedavilerden proaktif ve önleyici bir modele kaydırmaktır” dedi.

YAŞ VE CİNSİYET VERİLERİ İSABET ORANINI ARTIRIYOR

Araştırmacılar, modele yaş ve cinsiyet gibi geleneksel sağlık verilerinin eklenmesiyle tahmin doğruluğunun daha da yükseldiğini belirtiyor. CardiOmicScore benzeri dinamik yapay zeka sistemlerinin ilerleyen dönemde rutin kan tahlillerine entegre edilmesi bekleniyor. Bu tür sistemlerin yaygınlaşmasıyla hasta bakım kalitesinin artırılması, uzun süreli hastane yatışlarının ve kronik tedavi maliyetlerinin azaltılması amaçlanıyor. Teknolojinin ayrıca küresel sağlık sigortacılığı ve kamu maliyesi üzerindeki yükün hafifletilmesine katkı sağlaması öngörülüyor.