Mevcut usullere nazaran iki kattan fazla hastada kalp krizi geçirme mümkünlüğünü ortadan kaldıran bu algoritma ile acil servislerdeki yoğunluğun önüne geçilmesi planlanıyor.
İskoçya’daki Edinburgh Üniversitesi tarafından yürütülen yeni çalışma, mevcut test teknikleriyle karşılaştırıldığında, yüzde 99,6 doğrulukla hasta sayısının iki katından fazlasındaki kalp krizi riskini gösteriyor.
Kalp krizi teşhisi için mevcut altın standart, kandaki protein troponin seviyelerinin ölçülmesini içerir. Lakin her hasta için tıpkı eşik bedeli kullanılır, yani troponin seviyelerini etkileyen yaş, cinsiyet ve öteki sıhhat problemleri üzere faktörler dikkate alınmaz bu da kalp krizi teşhislerinin ne kadar hakikat olduğunu tesirler.
YANLIŞ TEŞHİSİ ÖNLÜYOR
Önceki araştırmalar, bayanların yanlış birinci teşhis alma mümkünlüğünün yüzde 50 daha yüksek olduğunu ve yanlış teşhis konulan bireylerin 30 gün sonra ölme riskinin yüzde 70 daha yüksek olduğunu gösterdi.
Ekip, kalp krizi kuşkusuyla hastaneye gelen İskoçya’daki 10.038 hastanın dataları kullanılarak geliştirilen CoDE-ACS isimli yeni algoritmanın bunu önlemek için bir fırsat olduğunu söyledi.
Algoritma, bir kişinin kalp krizi geçirme mümkünlüğünü iddia etmek için yaş, cinsiyet, EKG bulguları ve tıbbi geçmiş üzere rutin olarak toplanan hasta bilgilerini ve ayrıyeten troponin seviyelerini kullanıyor.
Araştırmayı yürüten Profesör Nicholas Mills, “Kalp krizi nedeniyle akut göğüs ağrısı çeken hastalarda erken teşhis ve tedavi hayat kurtarıyor” açıklamasını yaptı.
Kaynak: Sözcü
10 bin kişi incelendi: Kalp krizini teşhis edebilecek yapay zeka algoritması yazısı ilk önce üzerinde ortaya çıktı.
