Tıp, günümüzde her ne kadar ciddi derecede gelişmiş ve gelişmeye de devam ediyor olsa da bazı şeylerin önüne geçmek halen mümkün değil. Bu şeylerin en başındaysa ani kalp durması yer alıyor. Yapılan araştırmalar, günümüzde hayatını kaybeden her 5 insandan birinin ani kalp durması ve kalp krizi nedeniyle hayatını kaybettiğini ortaya koyuyor.
Birçok insan ise ani kalp durması riskine sahip olup olmadığının farkında değil. İşte bilim insanları, kişilerin ani kalp krizi riski altında olup olmadığını öğrenmesini ve ona göre önlem alınmasını sağlayacak yeni bir algoritma geliştirdi. John Hopkins Üniversitesi’nden bilim insanları tarafından geliştirilen algoritma, derin öğrenme teknolojisinden faydalanıyor.
10 yıl içinde kalp krizi riski olup olmadığını ve kalbin tam olarak ne zaman durabileceğini tahmin edebiliyor:
‘Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk (Kardiyak Aritmi Hayatta Kalma Çalışması – SSCAR) ismiyle yayımlanan algoritma, kalp hastalığı olan her hasta için kişiselleştirilmiş bir hayatta kalma değerlendirmesi oluşturan sinir ağlarını kullanıyor. Dünyada bir ilk olan bu algoritma, risk ölçümleriyle 10 yıl içinde ani kalp durması ve kalp krizi yaşanması ihtimalini hesaplıyor ve bunun yaşanacağı en muhtemel zamanı da ‘yüksek doğrulukla’ sunuyor.
Algoritma, Üniversite hastanesinde gerçek hasarlı kalplerin hasar dağılımının görülebildiği görüntüleri algoritmayı eğitmek için kullandı. Yüksek kontrastla algoritmaya sunulan görüntüler, algoritmanın çıplak gözle görülemeyen detayları görmesinin önünü açtı. Algoritma, hafızasına kattığı görüntüleri kendisine sunulan görüntülerle karşılaştırarak tahminlerini gerçekleştiriyor.
Algoritmanın tahminleri, yapılan her testte doktorların tahminlerinden daha doğru sonuç üretmeyi başardı. Bununla birlikte ABD’deki 60 sağlık merkezinden bağımsız hasta gruplarının farklı kardiyak geçmişleri ve farklı görüntüleme verileriyle yapılan testler de yüksek doğrulukta sonuç verdi. Yeni algoritma, sağlık sektöründe yapay zekanın sahip olacağı rolün de en önemli adımlarından birisi oldu.
