Gözü, Kalp Hastalıklarına Açılan Bir Pencere Olarak Kullanabiliriz!
Bu haber 2 yıl öncesine aittir. Haber güncelliğini yitirmiş olabilir; ancak arşivsel değeri ve bilimsel gelişme/ilerleme anlamındaki önemi dolayısıyla yayında tutulmaktadır. Ayrıca konuyla ilgili gelişmeler yaşandıkça bu içerik de güncellenebilir.
Bilim insanları, bir göz kliniğine yapılan rutin bir ziyaret sırasında yapılan göz taramalarını analiz edebilen ve yüksek kalp krizi riski taşıyan hastaları tanımlayabilen bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Doktorlar, retinadaki küçük kan damarlarındaki değişikliklerin, kalple ilgili sorunlar da dahil olmak üzere daha geniş damar hastalıklarının göstergesi olduğunu onayladılar.
Leeds Üniversitesi tarafından yürütülen araştırmada, yapay zeka sistemini retina taramalarını otomatik olarak okuyacak ve gelecek yıl içinde kalp krizi geçirme olasılığı olan kişileri tespit edecek şekilde eğitmek için, derin öğrenme teknikleri kullanıldı. Derin öğrenme, bilgisayarların verilerdeki kalıpları tanımlamasını ve tahminlerde bulunmasını sağlayan karmaşık bir algoritmalar dizisine denir.
Nature Machine Intelligence dergisinde yazana göre, araştırmacılar, yapay zeka sisteminin %70 ile %80 arasında bir doğruluğa sahip olduğunu ve derinlemesine kardiyovasküler araştırma için ikincil bir sevk mekanizması olarak kullanılabileceğini bildiriyor. Retina taramalarının analizinde derin öğrenmenin kullanılması, hastaların kalp hastalığı belirtileri için düzenli olarak taranma biçiminde devrim yaratabilir.
Leeds Üniversitesi'nde Hesaplamalı Tıp alanında Elmas Jübile Kürsüsü'ne sahip ve Alan Turing Enstitüsü'nde Turing Üyesi olan Profesör Alex Frangi araştırmayı yönetti. Alex Frangi şöyle diyor:
Kalp krizleri de dahil olmak üzere kardiyovasküler hastalıklar, dünya çapında erken ölümlerin önde gelen nedeni ve Birleşik Krallık'taki en büyük ikinci ölüm sebebidir. Bu, dünya çapında kronik hastalıklara ve sefalete neden oluyor.
Bu teknik, kalp hastalığının taranmasında devrim yaratma ihtimali taşıyor. Retina taramaları nispeten ucuz ve birçok göz doktoru uygulamasında rutin olarak yapılmaktadır. Otomatik taramanın bir sonucu olarak, hastalanma riski yüksek olan hastalar uzman kalp servislerine sevk edilebilir. Taramalar, kalp hastalığının erken belirtilerini izlemek için de kullanılabilir.
Çalışma Ledds Üniversitesi'nden bilim insanları, mühendisler ve klinisyenlerin dünya çapında bir işbirliğini içeriyor ve UK BioBank çalışma için veri sağladı.
Leeds Üniversitesi'nde Kardiyovasküler Tıp Profesörü ve Leeds Eğitim Hastaneleri NHS Trust'ta Danışman Kardiyolog olan ve araştırmanın da yazarlarından biri olan Chris Gale şöyle diyor:
Kardiyovasküler hastalık riski daha yüksek olan rutin göz taramasına katılan bireyleri belirleme potansiyeline sahip, bu sayede erken kardiyovasküler hastalığı önlemek için önleyici tedaviler daha erken başlatılabilir.
Derin öğrenme süreci sırasında, yapay zeka sistemi 5.000'den fazla kişinin retina taramalarını ve kalp taramalarını analiz etti. Yapay zeka sistemi, retinadaki patoloji ile hastanın kalbindeki değişiklikler arasındaki ilişkileri tespit etti.
Görüntü kalıpları öğrenildikten sonra, yapay zeka sistemi, yalnızca retina taramalarından kalbin dört odasından biri olan sol ventrikülün boyutunu ve pompalama verimliliğini tahmin etmeye başladı. Genişlemiş bir ventrikül, artan kalp hastalığı riski ile ilişkilidir. Yapay zeka sistemi, sol ventrikülün tahmini boyutu ve pompalama verimliliği ile hasta, yaşı ve cinsiyeti hakkındaki temel demografik verilerle birleştirilmiş bilgilerle, sonraki 12 ay boyunca kalp krizi riskleri hakkında bir tahminde bulunabiliyordu.
Halihazırda, bir hastanın sol ventrikülünün boyutu ve pompalama verimliliği ile ilgili ayrıntılar, ancak ekokardiyografi veya kalbin manyetik rezonans görüntülemesi gibi tanı testleri varsa belirlenebilir. Bu tanı testleri pahalıdırlar ve genellikle yalnızca hastane ortamında kullanılabilirler. Bu da sağlık hizmetleri sistemlerine daha az sahip ülkelerdeki insanlar için bu testleri erişilemez hale getirmektedir veya gelişmiş ülkelerde sağlık bakım maliyetlerini ve bekleme sürelerini gereksiz yere artırmaktadır. Leeds Üniversitesi'nde İngiliz Kalp Vakfı Kardiyovasküler Görüntüleme Profesörü ve araştırma makalesinin yazarlarından biri olan Sven Plein, sözlerini şöyle bitiriyor:
Yapay zeka sistemi, bizim bu çalışmada kalpteki değişikliklerle bağlantılı retinadaki değişiklikleri bulmuş olmamız gibi, doğada bulunan kompleks kalıpları ortaya çıkarmak için müthiş bir araçtır.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Soru & Cevap Platformuna Git- 12
- 6
- 2
- 2
- 2
- 2
- 2
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 21/12/2024 18:39:40 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/11435
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.