Yapay zeka, kardiyovasküler hastalıkları dışkıya bakarak teşhis edebilir mi?

Kardiyovasküler hastalıkları teşhis etmek üzere makineleri dışkıyı “okumak” için eğitmek bir bilim kurgu hikayesi mi? Yeni bir çalışma, bu yenilikçi yaklaşımın mevcut testler kadar etkili ve en önemlisi, çok daha az zaman alıcı olduğunu ortaya koyuyor.

Yayın 18 Ocak 2021
Güncelleme 30 Mart 2022

Bu makale hakkında

Yayın 18 Ocak 2021
Güncelleme 30 Mart 2022

Kardiyovasküler hastalıklar, dünyanın önde gelen ölüm nedenidir. Ölüm sayısının 2030 yılına kadar 23,6 milyona erişmesi bekleniyor. Teşhis, şimdilik uzun ve pahalı bir dizi incelemeyle (klinik testler, elektrokardiyogram, göğüs röntgeni, ekokardiyogram) yapılıyor. Oysa bağırsak mikrobiyotasındaki bir değişiklik (disbiyoz), yüksek tansiyon, kalp yetmezliği ve ateroskleroz dahil bu hastalıkların birçoğuyla ilişkilidir. Öyleyse neden yapay zekaya güvenip mikrobiyota bileşimini temel alan bir teşhis testi tasarlanmasın?

Dışkıda kardiyovasküler hastalık “imzaları”!

Özdevimli öğrenme (veya “makine öğrenimi”), bir bilgisayara veri sağlayarak sorunları nasıl çözeceğini öğretmeyi hedefleyen bir yapay zeka çalışma alanıdır. Tıbbi alanda çeşitli hastalıkları (kanser, diyabet, iltihaplı bağırsak hastalıkları) teşhis etmek ve öngörmek için başarıyla kullanılmıştır. Araştırmacılar, kardiyovasküler hastalıkların teşhisinde yararlılığını denetlemek için 478 hasta ve 473 sağlıklı bireyden elde edilen dışkıyı karşılaştırarak bu hastalıkların karakteristik "imzalarını" belirlemeye çalıştılar. İki grup arasında 39 bakterinin bağırsaktaki miktarının çok farklı olduğunu gözlemlediler.

Güçlü teşhis kapasitesi

Araştırmacılar, bağırsak mikrobiyotasındaki 25 bakteri ailesini hedefleyerek, 2 grubu %70 doğrulukla ayırt etmeyi mümkün kılacak özel bir algoritma belirlediler. Geleneksel yaklaşım ise hastaların %76'sını teşhis ediyor fakat çok sayıda klinik veri (yaş, cinsiyet, sigara, kan basıncı, kolesterol seviyesi, vb.) gerektiriyor. Yazarlara göre, kardiyovasküler hastalığa özgü bağırsak disbiyozunun makine tarafından öğrenimi, rutin değerlendirmede tanı için büyük bir potansiyel sunmaktadır.

Old sources

Kaynaklar:

Aryal S, Alimadadi A, Manandhar I, et al. Machine Learning Strategy for Gut Microbiome-Based Diagnostic Screening of Cardiovascular Disease. Hypertension. 2020 Nov;76(5):1555-1562.

en_view en_sources

    Ayrıca okuyun