Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü
Üye Olun / Giriş Yapın Medikaynak Icon
Artboard
Medikaynak Rxmediapharma

Cedars-Sinai bilim insanları koroner plak oluşumunu ölçmek ve kişinin kalp krizi riskini öngörebilmek için bir yapay zeka algoritması geliştirdiler. Lancet Digital Health'te açıklanan yapay zeka programı, kalbe kan sağlayan arterlerdeki plak miktarına ve bileşimine dayanarak hangi hastaların beş yıl içinde kalp krizi geçireceğini doğru bir şekilde tahmin etmiştir.. Plak birikmesi arterlerin daralmasına neden olarak kanın kalbe ulaşmasını zorlaştırır ve kalp krizi olasılığını artırır. Koroner bilgisayarlı tomografi anjiyografi (KBTA) kalbin ve arterlerin 3 boyutlu görüntülerini alır ve doktorlara hastanın arterlerinin ne kadar daraldığına dair bir fikir verebilmektedir. Bununla birlikte, şimdiye kadar, KBTA görüntülerinde görülen plağı ölçmenin basit, otomatik ve hızlı bir yolu bulunamamıştır.

Cedars-Sinai'deki Biyomedikal Görüntüleme Araştırma Enstitüsü'ndeki kantitatif görüntü analiz laboratuvarı müdürü ve çalışmanın kıdemli yazarı Damini Dey, "Koroner plak genellikle ölçülmez çünkü bunu yapmanın tam otomatik leşmiş bir yolu yoktur. Ölçüldüğünde, bir uzmanın en az 25 ila 30 dakikasını alan bir süreç ancak şimdi bu programı KBTA görüntülerinden plağı beş ila altı saniye içinde ölçmek için kullanabiliriz." demiştir.

Dey ve meslektaşları, Avustralya, Almanya, Japonya, İskoçya ve Amerika Birleşik Devletleri’nde 11 bölgede koroner BTA yapılan 1.196 kişinin KBTA görüntülerini değerlendirdi. Araştırmacılar, eğitimli doktorlar tarafından değerlendirilen 921 kişinin koroner BTA görüntülerini esas alarak yapay zeka algoritması plağı ölçmek için eğitilmiştir.

Algoritma, önce koroner arterleri 3 boyutlu görüntülerde belirledikten sonra koroner arterlerdeki kan ve plak birikintilerini tanımlayarak çalışır. Araştırmacılar, aletin ölçümlerinin koroner BTA'larda görülen plak miktarlarına karşılık geldiğini buldular. Ayrıca, koroner arter plağı ve daralmasının değerlendirilmesinde son derece doğru olduğu düşünülen iki invaziv test olan intravasküler ultrason ve kateter bazlı koroner anjiyografi ile çekilen görüntülerle sonuçları eşleştirmişlerdir.

Son olarak, araştırmacılar, BTA görüntülerinden yapay zeka algoritması tarafından yapılan ölçümlerin, SCOTHEART adlı çok merkezli bir çalışmanın parçası olan 1.611 kişi için beş yıl içinde kalp krizi riskini doğru bir şekilde öngördüğünü keşfetti. Cedars-Sinai'de Biyomedikal Bilimler profesörü olan Dey, "Daha fazla çalışmaya ihtiyaç var, ancak bir kişinin bu standart testle gösterilen plak miktarına ve bileşimine dayanarak kalp krizi geçirip geçirmeyeceğini ve ne kadar sürede olacağını tahmin edebilmemiz mümkün" dedi. Dey ve meslektaşları, yapay zeka algoritmalarının koroner BTA olan hastalarda plak birikintilerini ne kadar iyi ölçtüğünü incelemeye devam etmektedir

Medikaynak Referanslar

Andrew Lin, Nipun Manral, Priscilla McElhinney, Aditya Killekar, Hidenari Matsumoto, Jacek Kwiecinski, Konrad Pieszko, Aryabod Razipour, Kajetan Grodecki, Caroline Park, Yuka Otaki, Mhairi Doris, Alan C Kwan, Donghee Han, Keiichiro Kuronuma, Guadalupe Flores Tomasino, Evangelos Tzolos, Aakash Shanbhag, Markus Goeller, Mohamed Marwan, Heidi Gransar, Balaji K Tamarappoo, Sebastien Cadet, Stephan Achenbach, Stephen J Nicholls, Dennis T Wong, Daniel S Berman, Marc Dweck, David E Newby, Michelle C Williams, Piotr J Slomka, Damini Dey. Deep learning-enabled coronary CT angiography for plaque and stenosis quantification and cardiac risk prediction: an international multicentre study. The Lancet Digital Health, 2022; 4 (4): e256 DOI: 10.1016/S2589 7500(22)00022-X
 

+ Tüm Referansları Göster
  1. Benzer İçerikler