Yürekten Konuşmak: Sesimiz Kalp Sağlığımızı Gösterebilir Mi?

Bilgisayar algoritması koroner arter hastalığını ve ilgili olayları tahmin etmek için ses kayıtlarını kullanıyor. Amerikan Kardiyoloji Koleji 71. Yıllık Bilimsel Oturumunda sunulan bir çalışmada, yapay zeka (YZ) tabanlı bir bilgisayar algoritmasının bir kişinin yalnızca ses kayıtlarına dayanarak tıkanmış arterlerle ilgili kalp sorunları yaşama olasılığını doğru bir şekilde tahmin ettiği bildirildi.

Araştırmacılar, ses biyolojik gösterge puanı yüksek olan kişilerin puanı düşük olanlara kişilere göre koroner arter hastalığı (KAH) olasılığının 2,6 kat ve tıbbi testlerde koroner arter tıkanıklığını görülme olasılığının 3 kat daha fazla olduğunu bulmuştur.

Bu teknoloji klinikte henüz kullanılacak durumda olmasa da bu bulgu ses analizinin KAH açısından yakından izlemesi gereken hastaları belirlemede güçlü bir tarama aracı olabileceğini gösteriyor. Araştırmacılar bu yaklaşımın özellikle uzaktan sağlık hizmeti sunumu ve tele tıp için yararlı olabileceğini söylemiştir.

Mayo Clinic kardiyoloji uzmanı ve çalışmanın baş yazarı Jaskanwal Deep Singh Sara ‘Tele tıp invaziv olmayan, uygun maliyetli, verimli bir yöntem olup pandemi sırasında giderek daha önemli hale gelmiştir. Ses analizi teknolojisinin doktorların yerini almasını önermiyoruz ancak ses teknolojisinin mevcut stratejilere ek olarak kullanılmasının büyük bir fırsat olduğunu düşünüyoruz’ deemiştir.

Çalışma ilk taramadan sonra prospektif olarak izlenen hastalarda KAH sonuçları tahmininde ilk kez ses analizinin kullanılmasını temsil etmektedir. Önceki çalışmalar, KAH ve kalp yetmezliği ile ilişkili ses göstergelerini retrospektif olarak incelemiştir. Diğer araştırma grupları Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı ve COVID-19 dahil olmak üzere bir dizi hastalıkta benzer teknolojinin kullanımını araştırmıştır.

Bu çalışma için araştırmacılar koroner anjiyogram için sevk edilen 108 hastadan Vocalis Health akıllı telefon uygulamasını kullanarak 30 saniyelik üç ses örneği kaydetmesini istedi. İlk örnek için katılımcılar hazırlanmış bir metin okudu, ikinci örnek için olumlu ve üçüncü örnek için olumsuz bir deneyim hakkında konuşmaları istenmiştir.

Vocalis Health algoritması daha sonra katılımcıların ses örneklerini analiz etti. YZ tabanlı sistem İsrail'de toplanan 10.000'den fazla ses örneğinden oluşan bir eğitim setine dayalı olarak frekans, genlik, perde ve kadans gibi 80'den fazla ses kaydı özelliğini analiz etmek için eğitilmişti. Daha önceki çalışmalarda araştırmacılar KAH ile ilişkili altı özellik tanımlamıştı. Bu çalışma için araştırmacılar bu özellikleri tek bir puanda birleştirdi. Hastaların üçte biri yüksek puanlı ve üçte ikisi düşük puanlı olarak kategorize edilmiştir.

Çalışma katılımcıları iki yıl boyunca izlendi. Ses biyolojik gösterge puanı yüksek olanların %58,3'ü göğüs ağrısı veya akut koroner sendrom nedeniyle hastaneye gitti. Ses biyolojik gösterge puanı yüksek olanlara KAH tanısı konma olasılığı daha yüksek olmuştur.

Sara ‘Sesin otonom sinir sisteminin nasıl çalıştığı hakkında ipuçları sağlaması ve buna bağlı olarak kardiyovasküler sağlık hakkında fikir vermesi olası. Bu yaklaşımın dil, ülke, kültür ve sağlık hizmetleri ortamı açısından genelleştirilebilir ve ölçeklenebilir olup olmadığını belirlemek için daha fazla teste ihtiyaç var. Kesinlikle heyecan verici bir alan ancak hala yapılacak çok iş var. Sahip olduğumuz verilerin sınırlarını bilmemiz ve çeşitli popülasyonlarda bunun gibi prospektif çalışma yapmamız gerekiyor’ demiştir.