10 bin kişi incelendi: Kalp krizini teşhis edebilecek yapay zeka algoritması

Mevcut yöntemlere göre iki kattan fazla hastada kalp krizi geçirme olasılığını ortadan kaldıran bu algoritma ile acil servislerdeki yoğunluğun önüne geçilmesi planlanıyor.

İskoçya’daki Edinburgh Üniversitesi tarafından yürütülen yeni çalışma, mevcut test yöntemleriyle karşılaştırıldığında, yüzde 99,6 doğrulukla hasta sayısının iki katından fazlasındaki kalp krizi riskini gösteriyor.

Kalp krizi teşhisi için mevcut altın standart, kandaki protein troponin düzeylerinin ölçülmesini içerir. Ancak her hasta için aynı eşik değeri kullanılır, yani troponin düzeylerini etkileyen yaş, cinsiyet ve diğer sağlık sorunları gibi faktörler dikkate alınmaz bu da kalp krizi teşhislerinin ne kadar doğru olduğunu etkiler.

YANLIŞ TEŞHİSİ ÖNLÜYOR

Önceki araştırmalar, kadınların yanlış ilk teşhis alma olasılığının yüzde 50 daha yüksek olduğunu ve yanlış teşhis konulan kişilerin 30 gün sonra ölme riskinin yüzde 70 daha yüksek olduğunu gösterdi.

Ekip, kalp krizi şüphesiyle hastaneye gelen İskoçya’daki 10.038 hastanın verileri kullanılarak geliştirilen CoDE-ACS adlı yeni algoritmanın bunu önlemek için bir fırsat olduğunu söyledi.

Algoritma, bir kişinin kalp krizi geçirme olasılığını tahmin etmek için yaş, cinsiyet, EKG bulguları ve tıbbi geçmiş gibi rutin olarak toplanan hasta bilgilerini ve ayrıca troponin düzeylerini kullanıyor.

Araştırmayı yürüten Profesör Nicholas Mills, “Kalp krizi nedeniyle akut göğüs ağrısı çeken hastalarda erken teşhis ve tedavi hayat kurtarıyor” açıklamasını yaptı.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir