Bilim insanları yeni bir çalışmada, uyku sırasında yapılan bir testin kalp hastalığı riskini yıllar öncesinden belirlemeye yardımcı olabileceğini gösterdi.
Polisomnografi, uykusuzluk ve obstrüktif uyku apnesi gibi rahatsızlıkları teşhis etmek için uyku sırasında yapılan standart bir test.
fazla oku
Bu bölüm, konuyla ilgili referans noktalarını içerir. (Related Nodes field)
Bu testler sırasında EKG kayıtları alınsa da genellikle derinlemesine analiz edilmez.
Bilim insanları yeni çalışmada, bu kayıtların düzensiz kalp atışları, kalp krizi ve felç gibi kalple ilgili rahatsızlıkların 10 yıllık riskini öngörmek için kullanılıp kullanılamayacağını araştırmak istedi.
Araştırmacılar, bir yapay zeka modeli kullanarak hastaların uyku çalışmalarından elde edilen EKG verilerini inceledi.
Yapay zeka modeli, ABD'nin Boston kentindeki Massachusetts Genel Hastanesi'nden 15 binden fazla hastanın bilgisini içeren veri setiyle eğitildi.
Bilim insanları hakemli dergi Sleep'te yayımlanan çalışmada metodolojiyi, "Uyku evresi bilgileriyle birlikte gece EKG'lerine uygulanan derin öğrenme, kalp anormalliklerini tespit ediyor" diye açıklıyor.
Bu tür bir tahmini polisomnografiye entegre etmek, teşhis sürecini iyileştirebilir ve klinik aşamada kişiselleştirilmiş karar verme sürecini destekleyebilir.
Yapay zeka modeli daha sonra Atlanta'daki Emory Üniversitesi Hastanesi'nden 9 bin 800'den fazla hastayı ve Boston'daki Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'nden 12 bin 500'den fazla hastayı içeren iki veri setini inceledi.
Bilim insanları, modelin kişileri uzun vadeli kardiyovasküler risk düzeylerine göre farklı gruplara ayırabildiğini saptadı.
Yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi, diyabet ve hipertansiyon gibi diğer risk faktörleri dikkate alındığında bile model, ilerleyen yaşlarda kalp krizi ve düzensiz kalp ritimlerini öngörme becerisini korudu.
Bilim insanları bu nedenle uyku çalışmalarındaki EKG verilerinden kalp hastalığı sonuçlarının tahmin edilebileceğini ve bunun umut verici bir yaklaşım olduğunu belirtiyor.
Bilim insanları, "Büyük ölçekli uyku çalışması verilerini kullanan model, çalışmadan sonraki 10 yıla kadar atriyal fibrilasyon (düzensiz kalp ritmi), felç, miyokard enfarktüsü, kalp yetmezliği ve ölüm riskini öngörebiliyor" diye yazıyor.
Uyku bozukluklarıyla kardiyovasküler hastalıklar arasındaki yakın ilişki düşünülürse bu araştırma, uyku çalışması popülasyonlarında risk tahmini için büyük ölçüde keşfedilmemiş bir fırsatı ele alıyor.
Araştırmacılar, sadece bir gecelik uykuyu değerlendirerek kalp hastalıklarını öngörebilen bu yöntemin, düşük maliyetli ve basit bantlar sayesinde son derece erişilebilir hale geldiğini söylüyor.
Emory Üniversitesi'nden çalışmanın yazarı Gari Clifford, "Derin öğrenme modelimizden elde edilen puan, kalp hastalıklarıyla ilgili sonuçların öngörülmesinde, bilinen risk faktörlerinin ötesinde bir gelişme sergiledi" diyor.
Bu puanları uyku çalışmalarına dahil etmek, kardiyovasküler hastalıkların erken teşhisini iyileştirme, en yüksek risk altındaki kişileri belirleme ve hasta bakımında daha proaktif davranma açısından büyük bir potansiyele sahip.
*İçerik orijinal haline bağlı kalınarak çevrilmiştir. Independent Türkçe'nin editöryal politikasını yansıtmayabilir.
Independent Türkçe için çeviren: Büşra Ağaç
© The Independent
