Yapay zeka sayesinde PCI işlemi oluşacak riskler öngörülebilir

Eğer atardamar tıkanıklığınız varsa, bunu temizlemek için PCI (Perkütan Koroner Girişim) adı verilen bir prosedüre ihtiyacınız olabilir. İşlem, kalbinize giden kan akışını iyileştirmek için damarlarınıza küçük bir balon veya stent adı verilen metal bir ağ tüpü yerleştirmeyi içerir.

Ancak PCI risklidir. Kanama, böbrek hasarı hatta ölümle sonuçlanabilir.

Michigan Medicine’da bir araştırma ekibi, PCI operasyonunda hastanın tedaviden nasıl sonuçlanacağını öngören bir yapay zeka geliştirdi. PCI sonrası ölüm veya komplikasyon olasılığını yüksek bir doğrulukla tahmin ediyor. XGBoost adı verilen makine, yaş, kan basıncı ve kolesterol gibi 20’den fazla faktörden elde edilen verileri kullanıyor.

XGBoost nasıl çalışır ve ne gibi faydaları vardır?

Araştırmacılar, yapay zekayı 2018-2021 yılları arasında Michigan’da PCI uygulanan 100.000’den fazla hasta üzerinde test etti. Yapay zeka, ölüm, kanama ve kan nakli gibi sonuçları tahmin etmede mevcut diğer cihazlardan daha iyi olduğu fark edildi ve sonuçlar Avrupa Kalp Dergisi’nde yayınlandı.

Yapay zekanın bulunduğu cihaz aynı zamanda hasta dostudur. Cihazın anlaması ve kullanılması kolay hale getirilmesi için PCI geçiren bir grup hastadan oluşan PCI Hasta Danışma Konseyi ile işbirliği yapıldı. Cihaz bir web/mobil uygulama olarak mevcuttur, böylece istediğiniz zaman istediğiniz yerden erişebilirsiniz.

University of Miami Health’in geçici tıbbi sorumlusu, Medicine Bachelor ve Surgery Bachelor’dan kıdemli yazar Hitinder Grum, “Öngörü modelini PCI Hasta Danışma Konseyi’nden alınan hasta geri bildirimleriyle birleştirip makine öğrenimini bu hasta odaklı kişiselleştirilmiş risk tahmin aracına dönüştürdük” dedi.

Araştırmacılar, cihazın PCI’nin kalitesini ve güvenliğini artıracağını ve sonuç olarak hayat kurtaracağını umuyor.

Çalışmanın baş yazarı ve kardiyoloji uzmanı David E. Hamilton, “Bu yapay zeka aracı, PCI sonrasında geniş bir dizi sonucu tanıyabilir ve bakım sağlayıcıları ile hastalarla birlikte en iyi tedavi yolunu belirlemek için kullanılabilir” dedi. Michigan Medicine’de bir yoğun bakım görevlisi.

Editör: Oğuz Yılmaz – 17.01.2024