Yapay zeka ile kalp yetersizliği tanısı önceden tespit edilecek
Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi'nin AstraZeneca Türkiye'nin desteği ile hayata geçirdiği "Sağlıkta Yapay Zeka ile Dijital Dönüşüm" projesi tanıtıldı.
Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi'nin AstraZeneca Türkiye'nin desteği ile hayata geçirdiği "Sağlıkta Yapay Zeka ile Dijital Dönüşüm" projesi tanıtıldı. İlk tespitlere göre, 57 hasta röntgeninde deneyimlenen program sonucunda 49 hastaya kalp yetersizliği tanısı konuldu.
Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi'nin AstraZeneca Türkiye'nin desteğiyle hayata geçirdiği, kalp yetersizliğinin erken tanısında yapay zeka teknolojisi kullanılan "Sağlıkta Yapay Zeka ile Dijital Dönüşüm" yenilikçi tanı protokolünün sonuçları paydaşların katıldığı basın toplantısı ile duyuruldu. Toplantıda, Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik, Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş ve AstraZeneca Orta Doğu ve Afrika Bölge Medikal Direktörü Dr. Viraj Rajadhyaksha araştırma bulgularını kamuoyu ile paylaştı.
2021 yılının ocak ayında Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik tarafından başlatılan ve yürütülen proje kapsamında herhangi bir nedenle Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'ne başvuran hastalara ait röntgen filmleri, hastalara ilişkin kişisel bilgilerden arındırıldı ve hastanenin ana sunucusundan bağımsız bir şekilde özel bir platforma yüklendi. Şirketin "Gelişmekte Olan Pazarlar Sağlık İnovasyon Merkezleri Programı" kapsamında iş birliği yaptığı yapay zeka çözümleri tedarikçisi Qure AI, kişisel bilgilerden arındırılan röntgenleri geriye dönük tarayarak analiz etti. Ardından kalp büyümesi ve akciğer etrafında sıvı toplanması "kardiyomegali anormalikler ve plevral efüzyon" dahil ihtimal şüpheli röntgenleri eş zamanlı olarak tespit etti. Kardiyologlar bu ihtimal şüpheli röntgenleri değerlendirdi ve anormallikleri olan hastaları ileri analiz ekokardiyografi, BNP-ProBNP düzeylerinin tespiti gibi ve kesin tanı için tekrar çağırdı. Yapay zeka teknolojisi kullanılarak uygulanan bu yöntemin tüberküloz, akciğer nodülleri ve boşluklar gibi 29 farklı parametreyi taraması nedeniyle kalp yetersizliği ile ilgili anormalliklerin tespitinin yanı sıra akciğer kanseri ve tüberküloz gibi farklı hastalıkların erken tespitinde de faydalı olacağı tahmin ediliyor.
"YAPILAN TETKİKLER SONUCUNDA, 57 HASTADAN 49'UNA KALP YETERSİZLİĞİ TANISI KONULDU"
Geçtiğimiz hafta sonu Amerikan Kardiyoloji Derneği Kongresi'nde (ACC 2022) projenin çıktılarını paylaşan Prof. Dr. Ahmet Çelik, "Yaklaşık 10 bin hastanın akciğer röntgenlerinin yapay zeka ile tarandığı bu projenin başlangıcında yapay zeka tanı sonuçları Mersin Üniversitesi Radyoloji Anabilim Dalı tarafından teyit edildi. Yapay zeka ile ilk taranan 5 bin 623 hastanın röntgenlerinden 119 tanesinde, kalp yetersizliği hastalarının bir kısmında gözlemlenen, akciğerde sıvı ve kalp gölgesinde büyüme birlikteliği tespit ettik. İleri tetkik ve kesin tanı için Mersin Üniversitesi Hastanesi Kardiyoloji bölümüne davet edilen 119 hastanın 57'sine ulaştık. Yapılan NT-proBNP ve Ekokardiyografi gibi ileri analiz ve kesin tanı tetkikleri sonucunda, 57 hastadan 49'una kalp yetersizliği rehberlerinin tanı kriterlerine uygun olarak kalp yetersizliği kesin tanısı konuldu. Yapay zeka yardımıyla kalp yetersizliğinin erken tanısına yönelik yapılan bu çalışmada yapay zekanın akciğer röntgenlerine bakılarak kalp yetersizliğini tahmin etme gücü yüzde 89,1 duyarlılık, yüzde 86,4 seçicilik oranı ile gerçekleşti. Bundan daha da önemlisi ise kalp yetersizliği tanısı koyulan 49 hastadan 32 tanesinde yüzde 65,3 Düşük Ejeksiyon Fraksiyonlu Olmayan Kalp Yetersizliği olarak adlandırılan ve tanısı güç olan kalp yetersizliği tespit edilmesi oldu" şeklinde konuştu.
"PROJEYİ ULUSAL ÇAPTA YAYGINLAŞTIRMAYI VE ÇEKİLEN HER AKCİĞER RÖNTGENİNDE UYGULAMAYI AMAÇLIYORUZ"
Görev aldığı fakültede yapılan çalışmalara değinen Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, "Mersin Üniversitesi olarak teknolojik gelişmeleri yakından takip ediyor ve bu alanda gerçekleştirilen AR-GE çalışmalarını da destekliyoruz. Bugün burada gerçekleştirdiğimiz toplantıda duyduğumuz sonuçlar bizler için de oldukça gurur verici. Bu projede hedeflediğimiz en büyük başarımız, erken tedavi imkanıyla hastaların yaşam kalitesini yükseltmek ve ömürlerinin uzamasını sağlamaktı. Diğer taraftan bu proje sayesinde artık kalp yetersizliği hastalarının erken dönemde teşhis edilmesi ile kalp yetersizliği nedenli hastaneye yatışlarda azalma da sağlanabilecek. Projemiz, ülkemizde ve hatta dünyada kalp yetersizliği şüphesi taşıyan ve tanı konmamış olan hastaların erken tanısında yapay zekanın kullanıldığı ilk projelerden biri olacak. Alınan sonuçlar doğrultusunda projeyi ulusal çapta da yaygınlaştırmayı ve çekilen her akciğer röntgeninde uygulamayı amaçlıyoruz. Yine radyolojik anlamda onkoloji gibi diğer alanlarda da bu sistemlerin kullanılabileceğini ve hastaların hayatına dokunan yapay zeka projelerinin hayata geçirilebileceğini umuyoruz" ifadelerini kullandı.
"TIBBİ GÖRÜNTÜLEME YAPAY ZEKA UYGULAMALARI İÇİN DÜNYA PAZARININ 2025 YILINA KADAR 1,2 MİLYAR DOLARA ULAŞACAĞI TAHMİN EDİLİYOR"
Tıp dünyasında yapay zeka kullanımı ile ilgili açıklamalarda bulunan Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş, "Yapay zeka çeşitli sağlık ortamlarında başarıyla uygulanmaktadır. Nitekim Signify Research tarafından hazırlanan bir rapora göre, tıbbi görüntüleme yapay zeka uygulamaları için dünya pazarının 2025 yılına kadar yaklaşık 1,2 milyar dolara ulaşacağı ve bileşik yıllık büyüme oranının yüzde 26 olduğu tahmin ediliyor. Tıbbi görüntüleme yapay zeka pazarının çoğunluğunu yüzde 85 ise kardiyoloji, nöroloji, meme ve pulmonoloji olmak üzere dört klinik uygulama branşı oluşturmaktadır. Bu dört klinik uygulamanın 2025 yılında toplam gelirin yüzde 82'sine halen hakim olacağı tahmin edilmektedir. Ayrıca çalışmalar, akciğer nodüllerini tespit etmek için eğitilmiş bir yapay zeka algoritmasının göğüs radyografilerinde akciğer kanseri tespitini iyileştirmeye yardımcı olabileceğini göstermektedir" ifadelerini kullandı.
Akciğer kanserlerinin sadece yüzde 16'sının erken evrede teşhis edildiğini belirte Savaş, "Çoğu hastaya ileri evrede hastalık teşhisi ortaya konduğu düşünüldüğünde, hastalığı erken evrelerde tespit edebilen tarama testleri geliştirmek akciğer kanseri bakımında uzun vadeli bir hedef olmuştur. Ulusal Akciğer Tarama Denemesi'nde 5 bin 485 katılımcının verilerinin tanısal çalışmasında, nodül tespiti için bir yapay zeka algoritmasının duyarlılığı ve özgüllüğü sırasıyla yüzde 86 ve yüzde 85 idi. Kanser tespiti için aynı yapay zeka algoritması uygulandığında kötü huylu akciğer nodüllerinin tespiti için duyarlılık yüzde 94, özgüllük yüzde 83, pozitif tahmin değeri yüzde 3 ve negatif tahmin değeri yüzde 100 oldu" dedi.
"PROJEMİZ KALP YETERSİZLİĞİ KONUSUNDA ERKEN TEŞHİS POTANSİYELİNE SAHİP"
Hastalıklarla mücadelede konusunda bilim ve sağlık çalışanlarının iş birliğinin önemine değinen AstraZeneca Orta Doğu ve Afrika Bölgesi Medikal Direktörü Dr. Viraj Rajadhyaksha, "Kalp yetersizliği hastalarında erken teşhis, tedavinin planlanmasında ve hastalığın seyrinin öngörülmesinde oldukça önemlidir. Bu proje, birçok nedenden dolayı farklı birimlere giden hastalarda ileri düzey yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımlarını uygulayarak, erken teşhis konulan hastaların hayatlarına dokunmaya ve doğru tedavilerle çok daha erken tanışmalarına olanak sağlayacaktır. Araştırmadan ortaya çıkan sonuçlar, dünyada kalp yetersizliği için ilk kez bir erken teşhis aracı oluşturma potansiyeline sahip. Hala dünya çapında kanserden ölümlerin bir numaralı nedeni olan ve 2 milyondan fazla kişiyi etkileyen akciğer kanseri gibi yaşamı değiştiren ihtimal hastalıklar erken teşhis sayesinde önlenebilir. Şirket olarak Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'ne koşulsuz desteğimizle sağladığımız bu projede olduğu gibi yapay zeka ve veri kaynaklarından en iyi şekilde yararlanmak için çalışmalarımızı sürdüreceğiz" diye konuştu.
(Uğur Çetin - Muhammed Fırat Aksoy-İHA)
