© Nasıl Haber 2018- 2024

Kalp yetersizliğinde yapay zekayla erken tanı konulmasını sağlayan proje tanıtıldı

Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesinin AstraZeneca Türkiye’nin desteğiyle uyguladığı ”Kalp Yetersizliği Tanısında Yapay Zeka ile Dijital Dönüşüm” projesinin sonuçları açıklandı Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik: ”İlk taranan 5 bin 623 hastanın sonuçlarına göre, yapay zeka, 119 hastanın röntgenleri tanımladığımız bulgularının olduğunu bize söyledi” ”Bunlardan ulaşabildiğimiz 57 hastayı, hastaneye çağırarak tanı yöntemlerinden geçirdik. Bu hastaların 49’unda gerçekten kalp yetersizliği olduğunu gördük ve tanı koyarak tedaviye başladık”

İSTANBUL (AA) Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesinin AstraZeneca Türkiye'nin desteğiyle hayata geçirdiği "Kalp Yetersizliği Tanısında Yapay Zeka ile Dijital Dönüşüm" projesiyle kalp yetersizliğinde erken tanı konulabileceği belirtildi.

Levent'te bir otelde düzenlenen basın toplantısında, kalp yetersizliğinin erken tanısında kullanılan yenilikçi tanı projesinin sonuçları kamuoyuna açıklandı.

Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, projenin sağlıkta çığır açacak bir gelişme olduğunu söyledi.

Projenin yerli ve milli bakış açısı altında öncülük edecek konumda olduğunu dile getiren Çamsarı, "Biz bunları bir adım daha öteye götürerek, erken teşhis ve tedavi konusunda ne yapılabileceğine örnek oluşturabilecek ve kalp yetmezliği örneğiyle hastaların erken teşhis tedavisiyle hem ömür uzatılması hem de hayat kalitesinde artış sağlayacak bir çalışmaya başladık. Sağlık çok geniş bir alan. Bu konunun, bu bakış açısının çok daha ayrıntılandırılarak bütün tıp alanında kullanılabileceğini göstermek istedik." dedi.

Geçen yıl Ocak ayında yürütmeye başladığı projeye ilişkin bilgi veren Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik de yaklaşık 10 bin hastanın akciğer röntgenlerinin yapay zeka ile tarandığını söyledi.

Toplumda oldukça yüksek oranda görülen ve sinsi bir hastalık olan kalp yetersizliğinde tanısı konulmamış hastaları tarayıp belirtilerin olduğu hastaları bularak bir an önce tanı konulmasını amaçladıklarını anlatan Çelik, bunun hem hekimlere hem de hastalara mesaj veren önemli bir proje olduğunu ifade etti.

Prof. Dr. Çelik, proje kapsamında yaklaşık 1 yıl süreyle herhangi bir nedenden dolayı Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesine başvuran yaklaşık 10 bin hastaya ait akciğer röntgen filmlerinin yapay zeka ile tarandığını belirterek, "İlk taranan 5 bin 623 hastanın sonuçlarına göre, yapay zeka, 119 hastanın röntgenleri tanımladığımız bulgularının olduğunu bize söyledi. Bunlardan ulaşabildiğimiz 57 hastayı, hastaneye çağırarak tanı yöntemlerinden geçirdik. Bu hastaların 49'unda gerçekten kalp yetersizliği olduğunu gördük ve tanı koyarak tedaviye başladık." diye konuştu.

"Kitleyi bize erken dönemde gösterebiliyor"

Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş, yapay zekanın tıpta birçok alanda olduğu gibi radyolojide de kullanıldığını dile getirdi.

Savaş, bu programın özellikle radyolojide erken kanseri saptama amaçlı kullanıldığına dikkati çekerek şöyle devam etti:

"Kitleyi bize erken dönemde gösterebiliyor. Sadece akciğer değil, kalp hastalıklarında kendi damarları, koroner arterlerdeki tıkanıklığı gösteriyor ya da kalbin büyümesini, kalbe bağlı yetmezliği ve bunun akciğerlerdeki bulgularını bizlere erken dönemde gösteriyor. Beyin, meme ve prostat başta olmak üzere tüm kanserlerin erken saptanmasında önemli bir rolü var. Bu tür programlar hem görmeyi kolaylaştırıyor hem de iyi kötühuylu ayrımında size yardımcı oluyor."

AstraZeneca Orta Doğu ve Afrika Bölgesi Medikal Direktörü Dr. Viraj Rajadhyaksha da yapay zekanın tıp alanında birçok fayda sağladığını, bu projenin de teknolojinin avantajlarından biri olduğunu ifade etti.

Rajadhyaksha, "Hastalıklarla mücadelede bilim ve sağlık çalışanlarının iş birliğinin ne kadar etkili sonuçlar yaratabileceğine ilk tanıklık edilen bir çalışma gerçekleştirdik. Kalp yetersizliği hastalarında erken teşhis, tedavinin planlanmasında ve hastalığın seyrinin öngörülmesinde oldukça önemli." dedi.



İlginizi Çekebilir

TÜM HABERLER