Yapay Zeka Hastalıkları 10 Yıl Öncesinden Belirliyor: Uykudaki Kalp Ritmi Felç ve Kriz Riskini Ortaya Çıkarıyor

Kardiyoloji, nöroloji, yapay zeka ve uyku tıbbı alanlarında kardiyovasküler hastalıkların erken teşhisinde devrim yaratacak yeni bir klinik çalışma kamuoyuna sunuldu. Emory Üniversitesi, Georgia Teknoloji Enstitüsü ve Harvard Tıp Fakültesi bağlantılı hastanelerin ortaklaşa yürüttüğü araştırma, uykunun erken safhalarında kalbin elektriksel iletiminde meydana gelen mikro değişimlerin hayati riskleri önceden haber verdiğini ortaya koydu.

39 binden fazla hastanın polisomnografi ve EKG verilerinin derin öğrenme algoritmalarıyla işlenmesi sonucunda gerçekleştirilen çalışma, uykunun hafif evresindeki kalp ritmi dalgalanmalarının hayat kritik öneme sahip risk sinyalleri taşıdığını kanıtladı.

Uykunun Hafif Evresindeki Ritim Dalgalanmaları Hayati Risk Taşıyor

Araştırma bulguları, sinir sisteminin uykuya geçiş esnasında yaşadığı hızlı otonom değişimlerin, kalbin elektriksel iletimindeki ve atım dinamiklerindeki gizli anormallikleri belirginleştirdiğini gösteriyor. Özellikle uykunun en hafif evresinde kaydedilen EKG verileri, henüz hiçbir klinik belirti göstermeyen bireylerdeki kardiyovasküler riskleri görünür hale getiriyor.

Geliştirilen derin öğrenme algoritması, geleneksel risk faktörleri hesaba katıldıktan sonra bile hastaların 10 yıllık kardiyovasküler risk profilini yüksek doğrulukla sınıflandırabiliyor. Hesaba katılan geleneksel risk faktörleri arasında yaş, cinsiyet, diyabet, hipertansiyon ve sigara kullanımı yer alıyor.

Ritim Bozukluğu, Felç ve Ölüm Riski Katlanarak Artıyor

Modelin ürettiği risk skorundaki her bir birimlik artışın etkileri aşağıdaki oranlarla saptandı:

• Atriyal fibrilasyon (düzensiz kalp ritmi) riskinde %103 ila %172 artış
• Felç riskinde %19 ila %40 artış
• Kalp yetersizliği riskinde %69 ila %133 artış
• Nedene bağlı ölüm riskinde %65 ila %82 artış

Erken Teşhiste Yeni Bir Dönem Başlıyor

Çalışmanın yazarlarından Prof. Dr. Gari Clifford, uyku testleri sırasında elde edilen kalp verilerinin bugüne kadar göz ardı edildiğini belirterek, bu verilerin yapay zekayla taranmasının mevcut risk tahmin modellerini %9'a varan oranlarda iyileştirdiğini ifade etti.

Ulusal Kalp, Akciğer ve Kan Enstitüsü Direktör Vekili Dr. David Goff, yöntemin yakın gelecekte rutin uyku bozukluğu tarama testlerine doğrudan entegre edileceğini açıkladı. Uzmanlar, belirtiler ortaya çıkmadan yıllar önce risk grubundaki hastaların tespit edilmesi sayesinde kişiselleştirilmiş koruyucu tedavilerin başlatılacağını ve önlinebilir kalp krizleri ile felç vakalarının önüne geçileceğini bildiriyor.