Yapay zeka, göğüs röntgeninden kalp hastalıklarını teşhis edecek

Derin öğrenmeli yapay zeka modeli, doktor teşhislerinin etkinliğini artırmanın yanı sıra uzmanın bulunmadığı anlarda, gece acillerinde ve ekokardiyografi çektirmede zorluk çeken hastalarda da kullanılabilecek.

AYŞE BAŞAK

Göğüs röntgeni, dünyada en sık yapılan radyolojik tanı yöntemidir ve hekimlerin akciğer ve kalp rahatsızlıklarını teşhis etmesinin en yaygın yoludur. Ancak, hızla ve kolaylıkla uygulanmakla birlikte bir röntgen, kalbin ritmi hakkında bilgi sağlayamayan statik bir görüntüden ibarettir. Bunun için röntgenin yanı sıra bir ekokardiyografiye ihtiyaç duyulur.

DERİN ÖĞRENMELİ MODEL

Bilim insanları, göğüs röntgenini kalp problemlerini de teşhis edebilecek hale getirmek için derin öğrenmeli bir yapay zeka modeli kullandı. Bu yeni buluş, kalp fonksiyonunu değerlendirmenin ve hastalığı kontrol etmenin hızlı ve doğru bir yolu olarak kullanılabilir. Buluşu gerçekleştiren Osaka Metropolitan Üniversitesi araştırmacıları, mütevazı göğüs röntgenini daha ayrıntılı bir teşhis yöntemine tebdil etmek için derin öğrenmeli bir yapay zeka modeli ile birleştirdi.

Kısaca ve hepimizin bildiği haliyle ‘eko’ olarak adlandırılan eko-kardiyogram, en genel ifadesiyle kalbin ne kadar etkili kan pompaladığını ve kalp odaları arasındaki kapakçıkların durumunu değerlendirir. Kalp kapakçıkları hastaysa, kalp kanı etkili bir şekilde pompalayamaz ve daha çok çalışmak zorunda kalır. Bu da kalp yetmezliğine ya da ani kalp durmasına ve hatta ölüme neden olabilir. Tüm bunları anlamak ve ekokardiyografiyi yorumlamak için özel becerilere sahip bir teknisyen yani işin profesyoneli gerekir.

YAKLAŞIK 17 BİN HASTA İLE EĞİTİM

Peki, bu işi yapay zeka yapabilir mi? Derin öğrenme, yapay zeka (AI) tarafından kullanılan bir süreç. Osaka Metropolitan Üniversitesi araştırmacıları, derin öğrenme modelini, 2013 ile 2021 yılları arasında 16 bin 946 hastadan elde edilen 22 bin 551 eko-kardiyogramla ilişkili 22 bin 551 göğüs röntgeni ile eğitti. Yapay zekanın yanlı sonuçlar üretme riskini azaltmak için de verileri birden fazla kurumdan aldılar.

X-ışınları giriş verileri, eko-kardiyogramlar çıkış verileri olarak ayarlandı ve yapay zeka her iki veri setini birbirine bağlayan özellikleri öğrenmek için eğitildi. Araştırmacılar, derin öğrenme modellerini test ederken yapay zekanın girilen veriler ile altı tip kalp kapak hastalığını tam olarak kategorize edebildiğini gördü. Çalışmanın detayları, The Lancet Digital Health dergisinde yayınlandı.

ACİL DURUMLARDA VE HIZLI TEŞHİSTE ETKİLİ

Bilim insanları, geliştirdikleri yapay zeka modelinin özellikle hızlı bir teşhis gerektiğinde işe yarayabileceğini öngörüyor. Bu sonuçları almak için çok test yapılmış ve uzun zaman geçmesi gerekmiş, ancak ekip bunun önemli bir araştırma olduğuna inanıyor. Sistem, doktor teşhislerinin etkinliğini artırmanın yanı sıra uzmanın bulunmadığı anlarda, gece acillerinde ve ekokardiyografi çektirmede zorluk çeken hastalarda da kullanılabilecek. 

17 Temmuz 2023 Pazartesi