Yapay zeka (YZ) aracı artık rutin bir testten gizli kalp hastalıklarını bulabiliyor.
Her yıl, milyonlarca insan hastaneden ciddi bir kalp problemi olduğundan habersiz çıkmaktadır. Bu durum, doktorların dikkatsiz olmasından değil, doğru testlerin olmamasından kaynaklanmıyor. Doktorların rutin olarak kullandığı standart testlerin, birçok yapısal kalp hastalığını kendi başlarına tespit edememesi nedeniyle olmaktadır.
Columbia Üniversitesi ve NewYork-Presbyterian’dan bir araştırmacı ekibi bu durumu değiştirecek bir yol bulmuş olabilir. Rutin bir kalp testinden elde edilen verileri okuyan ve yapısal kalp hastalıklarını insan kardiyologlardan daha yüksek bir doğrulukla tespit eden EchoNext adlı bir yapay zeka aracı geliştirdiler. Bu çalışmanın sonuçları, 2025 Temmuz’unda Nature dergisinde yayımlandı.
Yapısal kalp hastalığı nedir?
Yapısal kalp hastalığı, kalbin fiziksel problemleri ile ilgilidir — kapakçıkları, odacıkları, kası veya doğrudan bağlı olan damarları. Bu hastalık, kalp yetmezliği, kapak hastalığı, pulmoner hipertansiyon ve kalp kasının aşırı kalınlaşması gibi durumları içerir. Bu durumların çoğu, erken teşhis edilirse ilaç veya cerrahi müdahale ile tedavi edilebilir. Eğer fark edilmezlerse, ölümcül olabilirler.
Yapısal kalp hastalığını teşhis etmenin altın standart testinin adı ekokardiyogramdır — kalbin ultrason taraması. Ekokardiyogram, doktorlara kalbin yapısı ve işlevi hakkında net bir bilgi sağlar. Ancak ekokardiyogramlar pahalıdır, uzman kişiler tarafından yapılması ve yorumlanması gerekmektedir ve her yerde mevcut değildir. Bu engeller nedeniyle, doktorlar genellikle bir hasta belirtiler gösterdiğinde veya bir sorundan şüphelenmek için güçlü bir neden olduğunda ekokardiyogram istemektedirler.
Bu durum, yapısal kalp hastalığı olan birçok insanın, durumlarını ortaya çıkaracak testi asla almadığı anlamına gelir. Araştırmalar, topluluklarda sistematik ekokardiyografi taraması yapıldığında, tespit edilen kapak hastalığı vakalarının rutin bakım ile karşılaştırıldığında iki katına çıktığını göstermektedir. Diğer bir deyişle, vakaların yarısının fark edilmeden kalma olasılığı vardır.
Elektrokardiyogram yaygın bir araçtır ama sınırlamaları vardır
Elektrokardiyogram (EKG), kalp testinin farklı bir türüdür. Kalbin elektriksel aktivitesini ölçer. Doktorlar EKG’leri, anormal kalp ritimlerini, tıkanmış koroner arterleri ve geçmiş kalp krizlerini tespit etmek için kullanırlar. EKG’ler, ucuz, hızlı, invaziv olmayan ve neredeyse dünyanın her hastanesinde mevcuttur. Doktorlar her yıl yüz milyonlarca EKG gerçekleştirir.
Ancak EKG’lerin iyi bilinen bir sınırlaması vardır. On yıllardır, kardiyologlar, yalnızca bir elektrokardiyogramdan yapısal kalp hastalığını tespit edilemeyeceğini anlamışlardır. Testin yakaladığı elektriksel sinyaller, kalp kapakçıklarında veya kasında fiziksel hasarın açıkça görünmesini sağlamaz. EchoNext araştırmasına liderlik eden Dr. Pierre Elias’ın belirttiği gibi: “Hekimlik okulunda hepimize, bir elektrokardiyogramdan yapısal kalp hastalığını tespit edemeyeceğimiz öğretildi.”
EchoNext, bu varsayıma karşı gelmektedir.
EchoNext nasıl çalışır
EchoNext, büyük miktarda veriden model öğrenen bir derin öğrenme modelidir — bir tür yapay zekadır. Araştırmacılar, bu modeli, 14 yıl boyunca farklı sekiz hastaneden 230,000’den fazla hastadan toplanan 1.2 milyon EKG — ekokardiyogram çiftinin üzerinde eğittiler. Her EKG’yi, aynı hastanın karşılık gelen ekokardiyogram sonucu ile karşılaştırarak çalışarak, model yapısal kalp sorunlarıyla ilişkili EKG verilerinde ince desenleri bulmayı öğrendi — insan gözünün tespit edemeyeceği kadar soluk ve karmaşık desenler.
Bu model, hanelerindeki ham EKG dalga biçimini ve doktorların zaten kaydettiği yedi standart değeri girdi olarak alır: yaş, cinsiyet, atriyal hız, ventriküler hız, PR aralığı, QRS süresi ve düzeltilmiş QT aralığı. Ardından, doktorlara hastanın yapısal kalp hastalığına sahip olma olasılığını bildiren bir risk skoru üretir.
Önemli bir detay olarak, EchoNext, ekokardiyogramı değiştirmeye çalışmaz. Bunun yerine, akıllı bir filtre görevi görür. Rutin EKG’ler alan birçok hasta arasından hangi hastaların, doktorların ekokardiyogramla takip etmesi gereken yüksek risk altında olduğunu belirler. Dr. Elias, “EchoNext esasen daha pahalı ultrason için kimlerin ihtiyaç duyduğunu belirlemek için daha ucuz testi kullanır,” diye açıkladı.
Bu araştırma ne buldu?
Bu çalışmanın sonuçları çarpıcıydı. 3,200 EKG’yi gözden geçiren 13 kardiyolog ile doğrudan karşılaştırmada, EchoNext %77 doğruluk oranı elde etti, kardiyologlar ise %64 doğruluktaydı. Kardiyologlar EchoNext’in risk skorlarına yönlendirilmesine rağmen, yine de bağımsız çalışan yapay zeka modelinin altında performans gösterdiler.
Araştırma ekibi, “sessiz dağıtım” adını verdikleri bir yöntemde, bu aracı EKG almış ancak daha önce ekokardiyogram almamış yaklaşık 85,000 hastaya uyguladılar. Bu araç, bu hastaların 7,500’den fazlasını (%9) tespit etti ve bu kişilerin henüz teşhis edilmemiş yapısal kalp hastalığı açısından yüksek risk taşıdığını belirledi. Ardından bu hastaları izleyen doktorlar, EchoNext’in tahminlerinin geçerli olduğunu ve ekokardiyogram almaya gidenlerin arasında %74 pozitif prediktif değerle doğrulattı.
Daha sonra araştırmacılar, EchoNext’i, Cedars-Sinai, Kaliforniya Üniversitesi San Francisco ve Montreal Kalp Enstitüsü de dahil olmak üzere dört bağımsız hastane sisteminde doğruladı. Bu model, farklı hasta popülasyonları ve yapısal kalp hastalığı oranları olan hastaneler arasında güçlü doğruluğunu sürdürmüştür, bu da bu aracın kurulduğu özel ortamın dışında güvenilir bir şekilde çalıştığına işaret etmektedir.
Gerçek hastalar, gerçek sonuçlar
EchoNext araştırmacıları, bu aracın doğrudan hayat değiştiren bir teşhise yol açtığı üç özel durumu paylaştı. İlk durumda, EchoNext, yapısal kalp hastalığı teşhisi almamış bir hastada ciddi aort stenozunu tespit etti — kalpten kan akışını kontrol eden kapakçığın tehlikeli derecede daraldığı bir durum. O hasta, transkateter aort kapak değişimi adı verilen minimum invaziv bir kalp kapakçığı yerine yerleştirme prosedürü aldı.
İkinci durumda, bu araç, kalpte iki odacık arasında kanın geriye sızdığı durum olan ciddi mitral regürjitasyonu tespit etti. Hasta, düzeltici kapak cerrahisi geçirdi. Üçüncü durumda, EchoNext kalp yetmezliğini tespit etti ve hasta eninde sonunda bir kalp nakli aldı. Bu hastaların hepsi, yapısal kalp hastalığından şüphelenilmeden rutin bir EKG geçirmişti. EchoNext, insan gözlerinin kaçırdığını buldu.
Bu sizin için ne anlama geliyor?
Eğer bir hastanede veya klinikte hiç EKG yaptıysanız, EchoNext’in okuduğu türden bir testi zaten deneyimlemişsinizdir. Ayrıca, ayrı bir prosedür, ekstra ekipman veya ilave hazırlık yapmanıza gerek yoktu. Testin zaten ürettiği veriler, EchoNext arka planda çalışırken, doktorunuza daha fazla inceleme yapmanız gerektiğine dair uyarıda bulunabilecektir.
Bu durum, kardiyologların ve ekokardiyogram makinelerinin kıt olduğu yerlerde, kırsal hastaneler, toplum klinikleri ve düşük gelirli ülkelerdeki sağlık sistemlerinde en önemlisidir. EchoNext, standart EKG verileri üzerinde çalıştığı için, kalp hastalığı taramasının, yoksa asla ekokardiyogram almayacak kişilere ulaşmasını sağlayabilir.
Dr. Elias ve ekibi, “EKG artı yapay zeka, tamamen yeni bir tarama paradigması yaratma potansiyeline sahiptir.” inancındadırlar. Araştırmacılar, bu teknolojinin daha geniş bir şekilde kullanılabilir hale gelmesi ve modelin daha fazla hasta veri setleri ile eğitilmesi üzerine çalışmalarına devam etmektedirler.
EchoNext henüz standart klinik bakımın bir parçası değildir. Araştırmacılar ve kurumsal ortakları olan Columbia Üniversitesi, algoritma için bir patent başvurusu yapmış ve ekip daha geniş bir dağıtım için çalışmaktadır. Ayrıca, dünya genelindeki bilim insanlarının ileri araştırmalarını desteklemek için kamuya açık bir veri seti ve modelin hafifletilmiş bir versiyonunu da yayımlamışlardır.
Araştırma topluluğu bu duruma büyük bir ilgi ile yanıt verdi. Diğer ekipler, EchoNext benchmark veri setinden yararlanarak yapay zekayı istatistiksel yöntemlerle birleştiren yeni modeller geliştirmeye şimdiden başladılar ve sonuçları yalnızca kesin değil, aynı zamanda yorumlanabilir hale getirmeyi amaçlıyorlar — böylece doktorlar, belirli bir risk skoruna neden olan EKG sinyalinin özel niteliklerini anlayabilirler.
Bilgi kaynakları:
- Columbia Üniversitesi Irving Tıp Merkezi. Yapay Zeka Gizli Kalp Hastalığını Tespit Edebilir Mi?
- ColumbiaDoctors / NewYork-Presbyterian. EchoNext: Yapay Zeka Aracı Gizli Yapısal Kalp Hastalığını Buluyor
- NewYork-Presbyterian Kardiyolojide İlerlemeler. Çalışma, Yapay Zeka Tarama Aracının Elektrokardiyogram Verilerini Kullanarak Yapısal Kalp Hastalığını Tespit Edebileceğini Gösteriyor
- News-Medical. Yapay Zeka Destekli EKG Modeli, Gizli Kalp Hastalığını Tespit Etmede Doktorları Geride Bırakıyor
- Inside Precision Medicine. Yapay Zeka, EKG’leri Güçlü Bir Kalp Hastalığı Tarama Aracına Dönüştürüyor
- ODSC / Open Data Science. Yapay Zeka Modeli EKG’lerden Gizli Kalp Hastalığını Tespit Ediyor, Kardiyologları Geride Bırakarak
- Journal Nature. Elektrokardiyogramlardan Yapısal Kalp Hastalığını Tespit Etme Yaparken Yapay Zeka Kullanmak PhysioNet. EchoNext: EKG’lerden Ekokardiyogram ile Doğrulanmış Yapısal Kalp Hastalığını Tespit Etmek İçin Bir Veri Seti
- American College of Cardiology. 2025 için Kardiyovasküler Tıptaki Dönüştürücü Eğilimler
- Healio. 2026: Kardiyolojide Araç Kutumuzun Genişleyeceği Yıl
