Sağlıkta Yapay Zeka ve Uygulamaları


Demir M.

AKADEMİSYEN YAYINEVİ, Ankara, 2021

  • Publication Type: Book / Research Book
  • Publication Date: 2021
  • Publisher: AKADEMİSYEN YAYINEVİ
  • City: Ankara

Abstract

Hızla ilerleyen teknolojiyle, son zamanlarda hayatımızın birçok alanında kullanıma girmiş ve giderek gelişmekte olan yapay zeka, tıp alanında da birçok branşta yer edinmeye başlamıştır. Bu bölümde, kalp hastalıklarının tanı ve takibinde sık kullanılan tetkiklerden olan elektrokardiyografinin değerlendirilmesinde yapay zekanın yerinden bahsedilecektir. Elektrokardiyografi (EKG) 1901 yılında Willem Einthoven tarafından keşfedilmiş ve o tarihten sonra zaman içerisinde geliştirilerek günümüzdeki halini almıştır. Kullanımı giderek artan EKG, gerek acil gerekse elektif kardiyak hastalıkların tanısında, takibinde ve tedavi algoritmalarında başlıca rolü üstlenmektedir (1) (Figür 1). Yıllık yaklaşık 100 milyonun üzerinde EKG değerlendirilen ABD’de, bunların yaklaşık %17sini acil servisler oluşturmaktadır (2). Dünya genelinde mortalitenin önde gelen sebebi olan kardiyovasküler hastalıkların değerlendirilmesinde EKG halen tanısal önemini korumaktadır. Son 15 yılda artan dijital veri tabanları ve elektronik hasta kayıtları aracılığıyla oluşturulan, hasta ve asemptomatik bireylere ait medikal veri depolarının varlığı ve yüksek performanslı bilgi işlem ve grafik işlem birimlerinin geliştirilmesiyle sağlık alanında yapay zekada sıçrama yaşandı. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamaları, tarama, hastalık tespiti ve sınıflandırması, hasta risk sınıflandırması ve optimal tedavi seçimi dahil olmak üzere birçok alanda kullanıma açıktır (3). Yaklaşık son 20 yıldır yapay zeka, EKG değerlendirmelerinde daha yüzeysel olarak kullanılmıştır. Fakat gün geçtikçe algoritmaların artmasıyla, yeni çalışmalarda kullanılan yapay sinir ağlarının, atriyal fibrilasyon, ventriküler aritmiler veya bireysel kalp atışı sınıfları gibi belirli sayıda EKG ritmleri için daha yüksek performans gösterdiği izlenmiştir. Bu alanda yapılan çalışmalar elektrokardiyografileri değerlendirmek için yapay zekanın kullanılabileceğini göstermektedir.