Yapım Aşamasında Bir On Yıl
Amerika Birleşik Devletleri'nde her yıl 300.000'den fazla kişi ani kalp durması nedeniyle ölüyor; bu durum, kalbin elektrik sisteminin uyarı vermeden arızalanmasıyla ortaya çıkan bir durum. Tıbbi acil durum, hem yüksek riskli yaşlı yetişkinleri hem de kalp sorunu geçmişi olmayan sağlıklı görünen genç sporcuları öldürebilir. Kalbi tekrar ritmine döndüren dahili defibrilatörler hayat kurtarabilirken, gerçekte kimin buna ihtiyacı olduğunu bulmak yüksek riskli bir tahmin oyunu olmaya devam ediyor. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Şimdi, UC Berkeley liderliğindeki bir araştırma ekibi, elektrokardiyogramlarda (EKG'ler) daha önce fark edilmeyen ve yüksek riskli hastaları kalpleri durmadan tespit edebilen bir sinyal keşfetti. Nature dergisinde 24 Haziran 2026'da yayınlanan çalışma, doktorların kimin hayat kurtarıcı implanta ihtiyacı olduğunu belirleme şeklini değiştirebilir.
UC Berkeley Halk Sağlığı Okulu'nda doçent ve çalışmanın baş yazarı olan Ziad Obermeyer, bir üniversite basın bülteninde "Tıbbi kararlar gerçekten zor ve sanırım yapay zekanın benim için bu kadar heyecan verici olmasının nedeni bu" dedi. "Sadece daha iyi kararlar vermekle kalmıyoruz, aynı zamanda bu hastaların kalpleri durmadan önce gerçekte neler olduğunu da anlamaya başlıyoruz."
440.000 EKG'ye ilişkin eğitim
Araştırmacılar, İsveç'ten gelen 440.000'den fazla EKG'yi ölüm sertifikalarından alınan bilgilerle eşleştirerek, kalbin elektrik akımlarının ürettiği ani artışları ve dalga biçimlerini analiz etmek için bir yapay zeka modeli eğitti. Model taramalarını sağlıklı insanlardan, risk altındaki hastalardan ve daha sonra kalp krizi geçiren kişilerden aldılar; ta ki aniden ölen insanlara özgü dalga biçimi modellerini tanıyana kadar.
Ekip daha sonra algoritmayı hem Amerika Birleşik Devletleri'nden hem de Tayvan'dan binlerce ek hasta dosyası üzerinde birkaç yıl boyunca doğruladı. Üniversiteye göre, İsveç'in birleşik sağlık sisteminden alınan altı yıllık taramalardan, San Diego'daki bir hastane sisteminden alınan iki yıllık kimliksiz EKG'lerden ve Taipei'den ayrı bir veri setinden yararlanılarak tek başına veri derlemesi kabaca on yıl sürdü.
UCSF-UC Berkeley ortak Hesaplamalı Hassas Sağlık programının bir parçası olan Obermeyer, "İyi yapay zeka, iyi verilerle başlar" dedi. "Maalesef bu çalışma için kullandığımız verilere benzer verilere erişim inanılmaz derecede zor. Bugün klinik yapay zekanın bu kadar az kullanılmasının büyük bir nedeni de bu."
Standart Testlerden Daha İyi Performans
Sonuçlar mevcut tarama yöntemlerine göre anlamlı bir sıçramayı temsil ediyor. Risk altındaki hastaları belirlemek için en yaygın kullanılan teknik, ejeksiyon fraksiyonu olarak bilinen, kalbin her atışta ne kadar kan çıkardığını ölçer. Bu testler, yıllık %4,6 ani kalp ölümü oranına sahip yüksek riskli bir grubu tanımlamaktadır.
Yapay zeka sistemi ise tam tersine, yıllık yüzde 7'lik bir oranla yüksek riskli bir grubu izole ediyor; gerçek risk altında olan ancak mevcut standartlara göre düşük riskli görünen daha büyük bir hasta havuzunu işaretliyor. Bu hastaların büyük çoğunluğu mevcut protokoller kapsamında daha ileri değerlendirme için asla yönlendirilmeyecekti.
Kalp krizi kan akışının kısıtlanmasından kaynaklanırken, kalpteki elektrik akımının aniden durmasıyla kalp krizi meydana gelir. CPR ve otomatik harici defibrilatörden kaynaklanan şok hayat kurtarabilir, ancak hastane dışında ani kalp krizi geçirenlerin yaklaşık %90'ı birkaç dakika içinde ölür. Olayın hızı ve öngörülemezliği, önlemeyi olağanüstü derecede zorlaştırıyor.
Defibrilatör İkilemi
Obermeyer, ani kalp ölümünün ironisinin, tedavinin zaten mevcut olması olduğunu; doktorların buna kimin ihtiyacı olduğunu güvenilir bir şekilde zamanında belirleyemediklerini belirtti. İmplante edilebilir kardiyoverter-defibrilatörler (ICD'ler), kalp ritimlerini izleyen ve tehlikeli modeller tespit edildiğinde şok veren, göğse yerleştirilen küçük cihazlardır.
Sorun iki yönlüdür. Birincisi, standart ejeksiyon fraksiyonu testi, hastaların daha kapsamlı bir tıbbi değerlendirmeden geçmesini gerektirir; bu, nihai kurbanların büyük çoğunluğunun ihtiyaç duyduklarını asla bilmedikleri bir şeydir. İkincisi, mevcut testlerle işaretlenen hastalara yerleştirilen implantların üçte ikisi aslında hiçbir zaman ateşlenmiyor, bu da hastaların asla karşılaşmayacakları bir acil durumu önlemek için invaziv, maliyetli prosedürlere maruz kaldıkları anlamına geliyor.
Obermeyer, "Eğer zamanında bilseydik, bu insanların bir kısmındaki ölümleri önleyebilirdik" dedi. "Ani kalp ölümü nedeniyle ölen insanlardan dolayı çok sayıda hayat kaybediliyor ve bunları bulmak için daha iyi yapay zeka araçlarına sahip olsaydık bu önlenebilirdi."
Sırada Ne Var?
Projenin bir sonraki aşaması çoktan başladı. Obermeyer, algoritmayı hastane EKG veritabanlarına dağıtmak için İsveç, Tayvan ve ABD'deki sağlık sistemleriyle çalışıyor. Taramalar için sistem yüksek riskli olarak işaretliyor, doktorlar hastaları bilgilendirecek ve onlara kalplerini sürekli izleyen bir yama takma seçeneği sunacak. Bu izleme verileri, araştırmacıların, kalpteki sinyalleri üreten fizyolojik mekanizmayı daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir ve sonuçta, potansiyel olarak hayat kurtarıcı bir dahili defibrilatörün yerleştirilmesine yol açabilir.
Çalışma aynı zamanda yapay zeka aracının gerçekte neyi tespit ettiğine dair yeni araştırmalara da kapı açıyor. Odaklandığı dalga şekli kalıpları, aniden ve ölümcül şekilde yanlış ateşleyen kalple ilgili görünüyor, ancak kesin fizyolojik mekanizma belirsizliğini koruyor; ekibin sürekli izlemenin cevaplamaya yardımcı olacağını umduğu bir soru.
Obermeyer ayrıca, kendi risklerini değerlendirmek isteyen kişilerin temel bilgileri ve bir e-posta adresini gönderebilecekleri bir web sitesi de oluşturdu; bu, araç daha yaygın hale geldiğinde araştırma ekibinin EKG analizi için kendileriyle iletişime geçmesine olanak tanıdı. Proje, yapay zeka ve tıbbi araştırmaların kesişiminde faaliyet gösteren, Obermeyer'in kurucu ortağı olduğu iki kuruluşun (Dandelion Health ve Nightingale Open Science) çalışmalarından yararlanıyor.
Çalışma, acil klinik sonuçlarının ötesinde, tıpta yapay zeka hakkında daha geniş bir noktanın altını çiziyor: Teknolojinin en büyük değeri doktorların yerini alması değil, insan gözüyle görülmeyen kalıpları ortaya çıkarmasında yatıyor olabilir; bu kalıplar bir kez anlaşıldığında her yıl binlerce hayat kurtarabilecek kalıplar.
Obermeyer, "Bu araçlardan bilim yapmanın yeni bir yolu da çıkacak" dedi ve "bunun nasıl olmaya başladığını düşünmek eğlenceli."
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
