Yakın zamanda yapılan bir çalışmaya göre, evet.

Bilim adamları, göz kliniğinde yapılan rutin bir muayene sırasında alınan göz taramalarını analiz edebilen ve yüksek kalp krizi riski taşıyan hastaları tanımlayabilen bir yapay zeka (AI) sistemi geliştirdi.

Retinadaki küçük kan damarlarındaki değişikliklerin kalple ilgili sorunlar da dahil olmak üzere daha geniş damar hastalıklarının göstergesi olduğu bilinen bir gerçektir.

Leeds Üniversitesi tarafından yürütülen araştırmada, yapay zeka sistemini retina taramalarını otomatik olarak okuyacak ve gelecek yıl içinde kalp krizi geçirme olasılığı olan kişileri tespit edecek şekilde eğitmek için derin öğrenme teknikleri kullanıldı.

Derin öğrenme, bilgisayarların verilerdeki kalıpları tanımlamasını ve tahminlerde bulunmasını sağlayan karmaşık bir algoritmalar dizisidir.

Nature Machine Intelligence dergisinde yazan araştırmacılar, yapay zeka sisteminin %70 ile %80 arasında bir doğruluğa sahip olduğunu ve derinlemesine kardiyovasküler araştırma için ikinci bir sevk mekanizması olarak kullanılabileceğini bildiriyor.

Retina taramalarının analizinde derin öğrenmenin kullanılması, hastaların kalp hastalığı belirtileri için düzenli olarak taranma biçiminde devrim yaratabilir.

Kalp krizleri de dahil olmak üzere kardiyovasküler hastalıklar, dünya çapında erken ölümün önde gelen nedenidir. Bu, dünya çapında kronik sağlık sorunlarına ve ekonomik problemlere neden olur. Bu teknik, kalp hastalığı taramasında devrim yapma olasılığını açıyor. Retina taramaları nispeten ucuz ve birçok göz muayenesi uygulamasında rutin olarak kullanılıyor. Otomatik taramanın bir sonucu olarak, hastalanma riski yüksek olan hastalar uzmana sevk edilebilir.

Derin öğrenme

Derin öğrenme süreci sırasında, AI sistemi 5.000'den fazla kişiden retina taramalarını ve kalp taramalarını analiz etti. AI sistemi, retinadaki patoloji ile hastanın kalbindeki değişiklikler arasındaki ilişkileri belirledi.

Görüntü kalıpları öğrenildikten sonra, AI sistemi, kalbin dört odasından biri olan sol ventrikülün boyutunu ve pompalama verimliliğini yalnızca retina taramalarından tahmin edebilir. Genişlemiş bir ventrikül, artan kalp hastalığı riski ile bağlantılıdır.

Yapay zeka sistemi; sol ventrikülün tahmini boyutu ve pompalama verimliliği ile hasta yaşı ve cinsiyeti hakkındaki temel demografik verilerle birleştirilmiş bilgilerle, sonraki 12 ay boyunca kalp krizi riskleri hakkında bir tahminde bulunabilir.

Halihazırda, bir hastanın sol ventrikülünün boyutu ve pompalama verimliliği ile ilgili ayrıntılar, ancak ekokardiyografi veya kalbin manyetik rezonans görüntülemesi gibi tanı testleri varsa belirlenebilir. Bu tanı testleri pahalı olabilir ve genellikle yalnızca hastane ortamında kullanılabilir, bu da sağlık hizmetleri sistemlerine daha az sahip ülkelerdeki insanlar için onları erişilemez hale getirir veya gelişmiş ülkelerde sağlık bakım maliyetlerini ve bekleme sürelerini gereksiz yere artırır.