Yeni geliştirilen bir yapay zeka aracı, rutin kemik taramaları yoluyla yaşlı bireylerde arteriyel kalsifikasyonu tespit ederek gizli kalp krizi ve düşme riskini hızla ortaya çıkarabiliyor. Bu sayede, genellikle göz ardı edilen ancak kritik öneme sahip sağlık sorunları erken dönemde belirlenebiliyor.
Automated abdominal aortic calcification and major adverse cardiovascular events in people undergoing osteoporosis screening: the Manitoba Bone Mineral Density Registry
Edith Cowan Üniversitesi (ECU) ve Manitoba Üniversitesi’nden araştırmacılar, kemik yoğunluğu taramaları sırasında elde edilen vertebral kırık değerlendirme (VFA) görüntülerini analiz eden bir makine öğrenimi algoritması geliştirdi. Bu sistem, abdominal aort kalsifikasyonu (AAC) varlığını ve şiddetini otomatik olarak değerlendirerek kalp krizi riskini ortaya koyuyor.
Bu yeni sistemin en büyük avantajı, değerlendirme süresini büyük ölçüde azaltması. Eğitimli bir uzmanın bir görüntüyü analiz etmesi 5-6 dakika sürerken, algoritma aynı işlemi saniyeler içinde gerçekleştirebiliyor.
ECU’dan Dr. Cassandra Smith’in yürüttüğü çalışmada, rutin taramaya giren bireylerin %58’inin orta ya da yüksek seviyede AAC’ye sahip olduğu belirlendi. Dört kişiden biri bu ciddi durumu bilmeden günlük yaşamına devam ediyor. Bu da onları kalp krizi ve felç açısından yüksek risk grubuna sokuyor.
Dr. Smith, kadınların kalp damar hastalıkları açısından yeterince taranmadığını ve tedavi edilmediğini belirtiyor. Yapılan bu çalışma, düşük radyasyon içeren kemik yoğunluğu cihazlarının kalp sağlığı için de kullanılabileceğini gösteriyor. AAC genellikle belirti vermediği için özel tarama yapılmadığı sürece fark edilmiyor. Yapay zekâ destekli analiz sayesinde erken tanı imkânı artıyor.
Ayrıca araştırmaya göre, yüksek AAC puanına sahip bireylerde düşmeye bağlı kırık ve hastaneye yatış oranları da artıyor. Dr. Marc Sim, damar kalsifikasyonunun yalnızca kalp krizi değil, aynı zamanda düşme ve kırık riskini de artırdığını belirtiyor. Bu, damar sağlığının düşme riskleri üzerinde tahmin edilenden daha büyük bir etkisi olduğunu gösteriyor.
Bu yapay zekâ algoritması sayesinde kemik yoğunluğu taramaları, hem kalp damar sağlığı hem de ortopedik risklerin erken tespiti açısından çok daha işlevsel hale geliyor.
