kalp krizi kavramı

Yeni bir yapay zeka puanı, dünya çapında sağlık profesyonelleri tarafından kullanılan belirlenmiş puanlardan 10 yıl içinde koroner arter hastalığı şüphesi olan veya bilinen hastaların ölme olasılığına ilişkin daha doğru bir tahmin sağlar. bu araştırma bugün Avrupa Kardiyoloji Derneği’nin (ESC) bilimsel bir kongresi olan EuroEcho 2021’de sunulmaktadır.[1]

Klinik verilere dayalı geleneksel yöntemlerin aksine, yeni skor, stres kardiyovasküler manyetik rezonans (CMR) ile ölçülen kalple ilgili görüntüleme bilgilerini de içerir. “Stres”, hastalara manyetik rezonans görüntüleme tarayıcısındayken egzersizin kalp üzerindeki etkisini taklit edecek bir ilaç verilmesi gerçeğini ifade eder.

Baltimore, ABD’deki Johns Hopkins Hastanesi’nden çalışma yazarı Dr. Theo Pezel, “Bu, klinik parametreler ve stres CMR’si ile makine öğreniminin ölüm riskini çok doğru bir şekilde tahmin edebildiğini gösteren ilk çalışmadır” dedi. “Bulgular, göğüs ağrısı, nefes darlığı veya kardiyovasküler hastalık için risk faktörleri olan hastaların bir stres CMR muayenesinden geçmeleri ve puanlarını hesaplamaları gerektiğini gösteriyor. Bu, en çok ihtiyacı olanlara egzersiz, diyet ve benzeri konularda daha yoğun takip ve tavsiye vermemizi sağlayacaktır.”

Risk sınıflandırması, kalp krizi, felç ve ani kardiyak ölümü önlemeyi amaçlayan yönetimi uyarlamak için kardiyovasküler hastalığı olan veya yüksek risk altındaki hastalarda yaygın olarak kullanılır. Geleneksel hesap makineleri, yaş, cinsiyet, sigara içme durumu, kan basıncı ve kolesterol gibi sınırlı miktarda klinik bilgi kullanır. Bu çalışma incelenen kesinlik Koroner arter hastalığı şüphesi olan veya bilinen hastalarda 10 yıllık tüm nedenlere bağlı ölümleri tahmin etmek için stres CMR’sini ve klinik verileri kullanan makine öğrenimi ve performansını mevcut puanlarla karşılaştırdı.

Dr. Pezel şöyle açıkladı: “Klinisyenler için hastalardan topladığımız bazı bilgiler risk sınıflandırmasıyla alakalı görünmeyebilir. Ancak makine öğrenimi, çok sayıda değişkeni aynı anda analiz edebilir ve varlığından haberdar olmadığımız ilişkileri bularak risk tahminini iyileştirebilir.”

Çalışmaya 2008 ve 2018 yılları arasında göğüs ağrısı, egzersiz sırasında nefes darlığı veya yüksek kardiyovasküler hastalık riski nedeniyle Paris’teki bir merkeze stres KMR’si için başvuran ancak semptomu olmayan 31.752 hasta dahil edildi. Yüksek risk, hipertansiyon, diyabet, dislipidemi ve halen sigara içmek gibi en az iki risk faktörüne sahip olmak olarak tanımlandı. Ortalama yaş 64 idi ve %66’sı erkekti. 23 klinik ve 11 CMR parametresi hakkında bilgi toplandı. Hastalar, Fransa’daki ulusal ölüm sicilinden elde edilen tüm nedenlere bağlı ölüm için medyan altı yıl boyunca takip edildi. Takip süresi boyunca 2.679 (%8.4) hasta öldü.

Makine öğrenmesi iki adımda gerçekleştirilmiştir. İlk olarak, klinik ve CMR parametrelerinden hangisinin ölümü öngörebileceğini ve hangilerinin yapamayacağını seçmek için kullanıldı. İkinci olarak, en iyi tahmini oluşturmak için her birine farklı vurgu atanarak, birinci adımda tanımlanan önemli parametrelere dayalı bir algoritma oluşturmak için makine öğrenimi kullanıldı. Hastalara daha sonra 10 yıl içinde ölüm olasılığı için 0 (düşük risk) ile 10 (yüksek risk) arasında bir puan verildi.

Makine öğrenimi puanı, hangi hastaların hayatta veya ölü olacağını %76 doğrulukla tahmin edebildi (istatistiksel olarak, eğrinin altındaki alan 0,76 idi). Dr. Pezel, “Bu, yaklaşık dört hastadan üçünde skorun doğru tahminde bulunduğu anlamına geliyor” dedi.

Aynı verileri kullanan araştırmacılar, belirlenmiş puanları kullanarak 10 yıllık tüm nedenlere bağlı ölüm riskini hesapladılar (Sistematik Koroner Risk Değerlendirmesi). [SCORE], QRISK3 ve Framingham Risk Skoru [FRS]) ve klinik ve CMR verilerini içeren önceden türetilmiş bir puan (klinik-stres CMR [C-CMR-10])[2] – hiçbiri makine öğrenimini kullanmadı. Makine öğrenimi puanı, diğer puanlara kıyasla 10 yıllık tüm nedenlere bağlı ölüm tahmini için eğrinin altında önemli ölçüde daha yüksek bir alana sahipti: SCORE = 0.66, QRISK3 = 0.64, FRS = 0.63 ve C-CMR-10 = 0.68.

Dr. Pezel şunları söyledi: “Stres CMR, radyasyon kullanmayan güvenli bir tekniktir. Bulgularımız, bu görüntüleme bilgilerinin yapay zeka tarafından üretilen bir algoritmada klinik verilerle birleştirilmesinin, kardiyovasküler semptomları veya risk faktörleri olan hastalarda kardiyovasküler hastalıkları ve ani kalp ölümlerini önlemeye yardımcı olmak için yararlı bir araç olabileceğini düşündürmektedir.

Referanslar ve notlar

  1. ‘Şüpheli veya bilinen KAH olan hastalarda ölüm tahmini için stres CMR’sini kullanan makine öğrenimi puanı’, 11 Aralık’ta 09:50 CET’de Oda 3’te gerçekleşecek olan ‘Genç Araştırmacı Ödülü – Klinik Bilim’ oturumunda sunulacaktır.
  2. Marcos-Garces V, Gavara J, Monmeneu JV, ve diğerleri. Bilinen veya şüphelenilen kronik koroner sendromu olan hastalarda uzun vadeli tüm nedenlere bağlı mortaliteyi tahmin etmek için yeni bir klinik ve stres kardiyak manyetik rezonans (C-CMR-10) skoru. J Clin Med. 2020;9:1957.





#Yapay #Zeka #Şüpheli #veya #Bilinen #Kalp #Hastalığı #Olan #Hastalarda #Ölüm #Riskini #Doğru #Bir #Şekilde #Tahmin #Ediyor