16:53:32

EKG’nin Görmediğini Yapay Zekâ Görüyor

Yüzyılı aşkın süredir kullanılan elektrokardiyogram, yani EKG, kalbin elektriksel aktivitesini kaydetmek ve özellikle kalp ritmi ile kalp krizi gibi sorunları değerlendirmek için tıbbın en yaygın testlerinden biri. Ancak EKG‘nin bir başka önemli sınırlılığı var: Kalbin yapısal özellikleri ve pompalama gücü hakkında, klasik yöntemlerle her zaman yeterli bilgi vermiyor. Kalp yetmezliği ve kalp kapak hastalıklarının ayrıntılı değerlendirilmesi çoğu zaman ekokardiyografi olarak bilinen kalp ultrasonunu gerektiriyor…

İngiltere’deki Imperial College London araştırmacılarının geliştirdiği yeni yapay zekâ sistemi ise rutin bir EKG‘nin içinde, insan gözünün standart incelemeyle ayırt etmekte zorlanabileceği örüntüleri arıyor. Sistem, bir EKG kaydını iki saniyeden kısa sürede analiz ederek kalp yetmezliğiyle ilişkili pompalama bozukluğu ve bazı kalp kapak hastalıklarının işaretlerini belirlemeye çalışıyor. Çalışmanın sonuçları, 2026 Avrupa Kardiyoloji Derneği Kongresi‘nde Münih’te sunuldu.

Milyonlarca EKGyle Eğitildi

Sistemin dikkat çekici yönlerinden biri, yeni bir tıbbi görüntüleme cihazına ihtiyaç duymaması. Araştırmacılar yapay zekâ modellerini 10,6 milyon EKG kaydı ve bunlara eşlik eden klinik bilgiler üzerinden eğitti. Bu veriler sayesinde sistem, kalbin elektriksel aktivitesindeki çok küçük değişikliklerle daha sonra yapılan incelemelerde ortaya çıkan kalp hastalıkları arasındaki ilişkileri öğrenmeye çalıştı.

Modelin eğitiminde kullanılan verilerin tamamı aynı türden değildi. Imperial College London ve British Heart Foundation‘ın aktardığı bilgiye göre araştırmacılar ayrıca EKG kayıtlarını kalbin yapısını ve işlevini gösteren görüntüleme sonuçlarıyla eşleştirerek modelin belirli yapısal bozukluklarla elektriksel sinyaller arasındaki bağlantıyı öğrenmesini sağladı. Böylece yapay zekâ yalnızca “normal” veya “anormal” EKG ayrımı yapmıyor; EKG‘deki örüntüleri kalbin başka testlerle saptanan özellikleriyle ilişkilendirmeye çalışıyor.

Bu yaklaşımın en önemli tarafı, EKG‘ye yeni bir bilgi eklemekten çok, zaten kaydedilmiş olan sinyalde daha önce klinik olarak kullanılmayan bilgiyi ortaya çıkarmaya dayanıyor. Araştırmacılar da teknolojinin temel potansiyelini burada görüyor.

67 Bin Hastada Test Edildi

Sistem daha sonra ABD’deki hastalardan elde edilen EKG kayıtlarında test edildi. Kamuoyuna açıklanan sonuçlarda yaklaşık 67 bin hastalık bir değerlendirme grubundan söz ediliyor. British Heart Foundation‘ın daha ayrıntılı verilerine göre bu toplam, biri 5.442, diğeri 61.520 hastadan oluşan iki ayrı ABD grubunu kapsıyor.

En dikkat çekici sonuçlardan biri, kalbin ana pompalama odacığı olan sol karıncığın pompalama gücünün belirgin biçimde azaldığı hastalarda ortaya çıktı. Yapay zekâ, küçük test grubunda bu durumu taşıyan hastaların yüzde 77’sini, daha büyük 61.520 kişilik grupta ise yüzde 81’ini doğru biçimde işaretledi.

Kalp kapak hastalığı açısından da sonuçlar dikkat çekiciydi. Özellikle aort darlığı üzerinde yapılan değerlendirmede sistem, küçük grupta hastaların yüzde 90’ını, büyük grupta ise yüzde 80’ini doğru biçimde belirledi. Dolayısıyla haberlerde geçen yüzde 90’lık sonuç, bütün kalp kapak hastalıkları için değişmez bir başarı oranı olarak değil, belirli bir kapak hastalığı için elde edilen en yüksek performans değeri olarak anlaşılmalı. Sistemin farklı kapak hastalıklarındaki performansı birbirinden farklılık gösterdi.

Bu ayrım önemli. Çünkü “Yapay zekâ kalp yetmezliğini yüzde 81 doğrulukla teşhis ediyor” demek, çalışmanın ortaya koyduğundan daha güçlü bir iddia olur. Araştırmanın gösterdiği şey, yapay zekânın belirli kalp yapısı ve işlevi bozukluklarını EKG üzerinden yüksek riskli hastaları işaretlemek amacıyla saptayabildiği.

Amaç Tanı Koymak Değil

Yeni sistemin en önemli özelliği belki de tam burada ortaya çıkıyor. Yapay zekâ, tek başına kesin tanı koymak üzere tasarlanmadı.

Kalp yetmezliği veya kapak hastalığından şüphelenilen bir hastada kesin değerlendirme için yine doktor muayenesi, tıbbi öykü, laboratuvar sonuçları ve özellikle ekokardiyografi gibi yöntemler gerekiyor. Yapay zekânın rolü, EKG sonuçlarından yola çıkarak hangi hastaların daha yüksek risk taşıdığını belirlemek ve bu kişilerin ileri incelemelere daha erken yönlendirilmesine yardımcı olmak.

Bu yaklaşım, sağlık sistemlerinin en önemli sorunlarından birine dokunuyor: Tanı kapasitesinden çok, bazı durumlarda doğru hastayı doğru zamanda görüntülemeye ulaştırmak.

British Heart Foundation, kalp ultrasonu için hastaların bazı durumlarda aylarca bekleyebildiğini belirtiyor. Yapay zekâ bir EKG‘den yüksek riskli bir sonuç ürettiğinde, bu hastaların rutin sırada beklemek yerine daha hızlı ekokardiyografiye yönlendirilmesi mümkün olabilir. Böylece teknoloji, doktorun kararını ortadan kaldırmak yerine mevcut sağlık sistemi içindeki önceliklendirmeyi değiştirebilir.

Asıl Potansiyel Tarama

Araştırmacıların üzerinde durduğu daha iddialı kullanım alanı ise hastanın kalp hastalığı şüphesiyle EKG‘ye gönderilmediği durumlar.

Örneğin bir kişi başka bir nedenle hastaneye geldiğinde rutin EKG‘si çekilmiş olabilir. Doktor bu incelemeyi öncelikle ritim bozukluğu veya başka bir nedenle değerlendirebilir. Yapay zekâ ise aynı kaydı ikinci kez, farklı bir amaçla inceleyerek kalp yetmezliği ya da kapak hastalığı açısından riskli bir örüntü bulunup bulunmadığını belirleyebilir.

Imperial College London ekibi, gelecekte hastanede çekilen tüm EKG‘lerin sistem tarafından otomatik olarak taranmasının mümkün olabileceğini düşünüyor. Böyle bir uygulamada hastanın başlangıçta kalp yetmezliğinden şüphelenilmesine bile gerek kalmadan, risk taşıyan kişiler belirlenebilir. Bu da özellikle belirti vermeden ilerleyen ya da henüz fark edilmemiş hastalıkların daha erken ortaya çıkarılması açısından önem taşıyor.

Gerçek Hastane Testi Başladı

Burada araştırmanın henüz tamamlanmış bir klinik ürün olmadığının altını çizmek gerekiyor. Sistem şu anda İngiltere’de gerçek sağlık hizmeti ortamında da sınanıyor.

British Heart Foundation‘ın eylül ayındaki açıklamasına göre yapay zekâ, Londra ve Bristol’de 590 NHS hastasının EKG’leri üzerinde test ediliyor. Bu çalışma, kontrollü veri kümelerinde elde edilen sonuçların gerçek hastane ortamında ne ölçüde korunacağını görmek açısından önemli. Araştırmacılar, teknolojinin rutin hasta kullanımına geçmesinin yaklaşık iki yıl uzaklıkta olabileceğini belirtiyor.

Bu aşama özellikle önemli çünkü yapay zekâ modellerinin laboratuvar veya belirli hastane verileri üzerinde gösterdiği performansın farklı sağlık sistemlerinde ve daha geniş hasta gruplarında aynı kalacağı garanti değil. Hastaların yaşları, hastalıkların görülme sıklığı, cihazların kullandığı kayıt biçimleri ve sağlık hizmetlerinin işleyişi sonuçları etkileyebilir.

Dolayısıyla ABD’deki yaklaşık 67 bin kişilik değerlendirmede elde edilen sonuçlar umut verici olsa da, İngiltere’deki gerçek yaşam çalışmasının sonuçları teknolojinin ne ölçüde genellenebileceği konusunda daha fazla bilgi verecek.

EKG Yeni Bir İşleve Kavuşabilir

Bu araştırmanın dikkat çekici yanı, yapay zekânın sağlık hizmetlerinde mutlaka yeni ve pahalı bir test üretmek zorunda olmadığını göstermesi. EKG zaten son derece yaygın, hızlı ve görece düşük maliyetli bir inceleme. British Heart Foundation, dünya genelinde yılda yaklaşık bir milyar EKG çekildiğini belirtiyor. Yapay zekâ bu mevcut testin içinde daha önce kullanılmayan bilgiyi ortaya çıkarabilirse, sağlık sistemlerinin yeni bir tarama programı kurmadan önemli miktarda veriden yararlanması mümkün olabilir.

Haziran ayında Imperial College London bünyesinden kurulan Cardiovolt.ai adlı şirket de bu araştırma çizgisini hastanelerde kullanılabilecek ürünlere dönüştürmeyi amaçlıyor. Şirketin ilk odak alanları arasında kalp yetmezliği ve kalp kapak hastalıklarının EKG üzerinden saptanması bulunuyor. Araştırmacılar ayrıca gelecekte teknolojiyi daha küçük ve taşınabilir EKG cihazlarına aktarmayı hedefliyor.

Bu gerçekleşirse yapay zekâ destekli EKG yalnızca hastanelerdeki büyük cihazların bulunduğu bir test olmaktan çıkıp, daha küçük sağlık birimlerinde hatta bazı durumlarda taşınabilir sistemlerde kullanılabilecek bir erken uyarı aracına dönüşebilir.

Heyecan Verici Ama Erken Aşamada

Imperial College London ekibinin çalışması, kalp hastalıklarının tanısında yeni bir kapı açma potansiyeli taşıyor. Fakat bugünkü aşamada bunu “EKG ile kalp hastalığını iki saniyede teşhis eden yapay zekâ” şeklinde tanımlamak doğru olmaz.

Daha doğru ifade şu: Yapay zekâ, normalde kalbin elektriksel aktivitesini değerlendirmek için kullanılan EKG‘den, insan gözünün rutin incelemeyle fark edemeyebileceği ek bilgiler çıkarabiliyor ve bu bilgilerle bazı kalp hastalıkları açısından yüksek risk taşıyan kişileri belirleyebiliyor.

Eğer devam eden NHS çalışmaları da olumlu sonuç verirse, bunun en önemli etkisi yeni bir teşhis yönteminin ortaya çıkmasından çok, zaten her gün yapılan milyonlarca EKG’nin daha verimli kullanılması olabilir. Doktorun yerini almak yerine hastanın hangi sırayla ileri incelemeye gönderileceğine yardımcı olan bu yaklaşım, özellikle uzun ekokardiyografi bekleme sürelerinin bulunduğu sağlık sistemlerinde önemli bir araç haline gelebilir.

Şimdilik sonuçların en dikkat çekici tarafı ise oldukça basit: Kalbin elektriksel sinyalleri, bugüne kadar doktorların gördüğünden daha fazla bilgi taşıyor olabilir ve yapay zekâ bu gizli bilgiyi saniyeler içinde ortaya çıkarmaya başlamış durumda.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…