Yeni bir bilimsel araştırma, yapay zekâ teknolojilerinden yararlanılarak uyku sırasında gerçekleştirilen bir testin, kalp ve damar hastalıklarına yakalanma riskini hastalık belirtileri ortaya çıkmadan yıllar önce tahmin etmeye yardımcı olabileceğini ortaya koydu. The Independent gazetesinin haberine göre, yalnızca bir gecelik kalp elektriksel aktivitesi kayıtlarının analiz edilmesiyle gelecekteki hastalık riski değerlendirilebiliyor.
Uyku bozukluklarının teşhisinde kullanılan standart bir tıbbi test olan polisomnografi (uyku testi), uykusuzluk ve obstrüktif uyku apnesi gibi rahatsızlıkların belirlenmesini sağlıyor.
Bu test sırasında uyku boyunca elektrokardiyografi (EKG) kaydı da alınmasına rağmen, söz konusu veriler genellikle ayrıntılı biçimde analiz edilmiyor.
Yeni araştırmada bilim insanları, uyku sırasında kaydedilen kalbin elektriksel aktivitesinden yararlanılarak testin yapıldığı tarihten sonraki 10 yıl içinde kalp ve damar hastalıklarına yakalanma olasılığının tahmin edilip edilemeyeceğini araştırdı. İncelenen hastalıklar arasında kalp ritmi bozuklukları, kalp krizi ve inme de yer aldı.
Bu amaçla araştırmacılar, uyku çalışmaları sırasında hastalardan elde edilen EKG verilerini analiz etmek üzere bir yapay zekâ modeli kullandı.
Model, ABD'nin Boston kentindeki Massachusetts General Hospital'da uyku testinden geçen 15 binden fazla hastanın verilerini içeren bir veri kümesiyle eğitildi.
Sleep dergisinde yayımlanan çalışmada araştırmacılar, uyku evrelerine ilişkin bilgilerle birlikte gece boyunca kaydedilen EKG verilerine derin öğrenme tekniklerinin uygulanmasının kalpteki anormalliklerin tespit edilmesini sağladığını belirtti.
Araştırmacılar, “Gece boyunca kaydedilen EKG verilerine uyku evrelerine ilişkin bilgilerden yararlanılarak derin öğrenme yöntemlerinin uygulanması, kalp anormalliklerinin belirlenmesini mümkün kılıyor. Bu tahminlerin uyku testlerine entegre edilmesi, tespit doğruluğunu artırabilir ve her hastaya özel klinik kararların alınmasını destekleyebilir” değerlendirmesinde bulundu.
Modelin eğitilmesinin ardından performansı iki ayrı veri kümesiyle daha test edildi. İlk veri kümesi, Atlanta'daki Emory Üniversitesi Hastanesinden 9 bin 800'den fazla hastayı kapsarken, ikinci veri kümesinde Boston'daki bir tıp merkezinden 12 bin 500'den fazla hastanın verileri yer aldı.
Sonuçlar, yapay zekâ modelinin bireyleri uzun vadede kalp ve damar hastalıklarına yakalanma risk düzeylerine göre farklı gruplara ayırabildiğini gösterdi.
Model, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi, diyabet ve yüksek tansiyon gibi geleneksel risk faktörleri hesaba katıldıktan sonra da ilerleyen yıllarda kalp krizi ve kalp ritmi bozuklukları yaşanma olasılığını tahmin etme yeteneğini korudu.
Şarku’l Avsat’ın The Independent’ten aktardığı habere göre araştırmacılar, bu bulgulardan hareketle uyku testleri sırasında kaydedilen EKG verilerinin kalp hastalıklarıyla ilişkili sağlık sonuçlarını öngörmek amacıyla kullanılabileceğini ve bu yaklaşımın gelecekteki riskleri değerlendirmede umut vadeden bir araç olabileceğini belirtti.
Bilim insanları, geniş kapsamlı uyku araştırmalarından elde edilen veri tabanlarının kullanılmasının, modelin çeşitli ciddi sağlık sorunlarını tahmin etmesine imkân tanıdığını vurguladı.
Araştırmacılar, “Geniş ölçekli uyku araştırmalarından elde edilen veriler sayesinde bu model; uyku testinden sonraki 10 yıla kadar atriyal fibrilasyon olarak bilinen kalp ritmi bozukluğunu, inmeyi, miyokart enfarktüsünü (kalp krizi), kalp yetmezliğini ve ölüm riskini tahmin edebiliyor” ifadelerini kullandı.
Araştırmacılar ayrıca uyku bozuklukları ile kalp ve damar hastalıkları arasındaki güçlü ilişkiye dikkat çekerek, bu çalışmanın uyku testi yapılan gruplarda risk tahmini konusunda bugüne kadar büyük ölçüde araştırılmamış bir fırsata işaret ettiğini belirtti.
Bilim insanlarına göre bu yöntem, yalnızca bir gecelik uyku sırasında toplanan verilerle gelecekteki kalp hastalığı riskinin değerlendirilmesini mümkün kılıyor. Kalbin elektriksel aktivitesini kaydetmek için basit ve düşük maliyetli yapışkan elektrotların kullanılabilmesi de yöntemin daha erişilebilir bir seçenek olmasını sağlayabilir.
