Sağlıkta yapay zeka ile dijital dönüşüm!

Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi’nin AstraZeneca Türkiye’nin koşulsuz desteği ile hayata geçirdiği “Sağlıkta Yapay Zekâ ile Dijital Dönüşüm” projesinde yapay zekâ teknolojisinin kalp yetersizliğinin erken tanısında kullanıldığı yenilikçi bir tanı protokolü uygulandı. Yaklaşık 1 yıl süreyle herhangi bir nedenle Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi’ne başvuran hastalara ait röntgen filmleri, üniversite tarafından hastalara ilişkin kişisel bilgilerden arındırılmış şekilde, yapay zekâ tabanlı bir platforma gönderilerek analiz edildi ve dikkat çekici sonuçlar elde edildi.

Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi’nin AstraZeneca Türkiye’nin koşulsuz desteğiyle hayata geçirdiği, kalp yetersizliğinin erken tanısında yapay zekâ teknolojisi kullanılan “Sağlıkta Yapay Zekâ ile Dijital Dönüşüm” yenilikçi tanı protokolünün sonuçları paydaşların katıldığı basın toplantısı ile duyuruldu. Toplantıda, Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı, Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik, Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş ve AstraZeneca Orta Doğu ve Afrika Bölge Medikal Direktörü Dr. Viraj Rajadhyaksha araştırma bulgularını kamuoyu ile paylaştı.

2021 yılının ocak ayında Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik tarafından başlatılan ve yürütülen proje kapsamında herhangi bir nedenle Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi’ne başvuran hastalara ait röntgen filmleri, hastalara ilişkin kişisel bilgilerden arındırıldı ve hastanenin ana sunucusundan bağımsız bir şekilde özel bir platforma yüklendi. AstraZeneca’nın Gelişmekte Olan Pazarlar Sağlık İnovasyon Merkezleri Programı kapsamında iş birliği yaptığı yapay zekâ çözümleri tedarikçisi Qure AI, kişisel bilgilerden arındırılan röntgenleri geriye dönük tarayarak analiz etti ve kalp büyümesi ve akciğer etrafında sıvı toplanması (kardiyomegali anormalikler ve plevral efüzyon) dâhil olası/şüpheli röntgenleri eş zamanlı olarak tespit etti. Kardiyologlar bu olası/şüpheli röntgenleri değerlendirdi ve anormallikleri olan hastaları ileri analiz (ekokardiyografi, BNP-ProBNP düzeylerinin tespiti vb.) ve kesin tanı için tekrar çağırdı. Yapay zekâ teknolojisi kullanılarak uygulanan bu yöntemin; tüberküloz, akciğer nodülleri ve boşluklar gibi 29 farklı parametreyi taraması nedeniyle kalp yetersizliği ile ilgili anormalliklerin tespitinin yanı sıra akciğer kanseri ve tüberküloz gibi farklı hastalıkların erken tespitinde de faydalı olacağı tahmin ediliyor.

Geçtiğimiz hafta sonu Amerikan Kardiyoloji Derneği Kongresi’nde (ACC 2022) bu projenin çıktılarını paylaşan Prof. Dr. Ahmet Çelik, “Yaklaşık 10.000 hastanın akciğer röntgenlerinin yapay zekâ ile tarandığı bu projenin başlangıcında yapay zekâ tanı sonuçları Mersin Üniversitesi Radyoloji Anabilim Dalı tarafından teyit edildi. Yapay zekâ ile ilk taranan 5 bin 623 hastanın röntgenlerinden 119 tanesinde, kalp yetersizliği hastalarının bir kısmında gözlemlenen, akciğerde sıvı ve kalp gölgesinde büyüme birlikteliği tespit ettik. İleri tetkik ve kesin tanı için Mersin Üniversitesi Hastanesi Kardiyoloji bölümüne davet edilen 119 hastanın 57’sine ulaştık. Yapılan NT-proBNP ve Ekokardiyografi gibi ileri analiz ve kesin tanı tetkikleri sonucunda, 57 hastadan 49’una kalp yetersizliği rehberlerinin tanı kriterlerine uygun olarak kalp yetersizliği kesin tanısı konuldu. Yapay zekâ yardımıyla kalp yetersizliğinin erken tanısına yönelik yapılan bu çalışmada yapay zekânın akciğer röntgenlerine bakılarak kalp yetersizliğini tahmin etme gücü yüzde 89,1 duyarlılık, yüzde 86,4 seçicilik oranı ile gerçekleşti. Bundan daha da önemlisi ise kalp yetersizliği tanısı koyulan 49 hastadan 32 tanesinde (yüzde 65,3) Düşük Ejeksiyon Fraksiyonlu Olmayan Kalp Yetersizliği olarak adlandırılan ve tanısı güç olan kalp yetersizliği tespit edilmesi oldu” dedi.

Tıbbi görüntüleme yapay zekâ uygulamaları için dünya pazarının 2025 yılına kadar 1,2 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor

Türk Toraks Radyolojisi Derneği Yönetim Kurulu Başkanı Prof. Dr. Recep Savaş konuşmasında tıp dünyasında yapay zekâ kullanımı ile ilgili şu bilgileri paylaştı: “Yapay zekâ, öğrenme ve problem çözme gibi insan bilişsel işlevlerini taklit edebilecek akıllı uygulamalar ve makineler oluşturma hedefini takip eden bir bilim alanıdır. Algoritmalar ve yazılımlar kullanarak karmaşık verilerin analizinde, yorumlanmasında ve anlaşılmasında insan bilişini taklit edebilen yapay zekâ, şu anda çeşitli sağlık ortamlarında başarıyla uygulanmaktadır. Nitekim Signify Research tarafından hazırlanan bir rapora göre, tıbbi görüntüleme yapay zekâ uygulamaları için dünya pazarının 2025 yılına kadar yaklaşık 1,2 milyar dolara ulaşacağı ve bileşik yıllık büyüme oranının yüzde 26 olduğu tahmin ediliyor. Tıbbi görüntüleme yapay zekâ pazarının çoğunluğunu (yüzde 85) ise kardiyoloji, nöroloji, meme ve pulmonoloji olmak üzere dört klinik uygulama branşı oluşturmaktadır. Bu dört klinik uygulamanın 2025 yılında toplam gelirin yüzde 82’sine halen hâkim olacağı tahmin edilmektedir.² Ayrıca çalışmalar, akciğer nodüllerini tespit etmek için eğitilmiş bir yapay zekâ algoritmasının göğüs radyografilerinde akciğer kanseri tespitini iyileştirmeye yardımcı olabileceğini göstermektedir. Akciğer kanserlerinin sadece yüzde 16’sının erken evrede teşhis edildiği ve çoğu hastaya ileri evrede hastalık teşhisi ortaya konduğu düşünüldüğünde, hastalığı erken evrelerde tespit edebilen tarama testleri geliştirmek akciğer kanseri bakımında uzun vadeli bir hedef olmuştur.³Ulusal Akciğer Tarama Denemesi’nde 5 bin 485 katılımcının verilerinin tanısal çalışmasında, nodül tespiti için bir yapay zekâ algoritmasının duyarlılığı ve özgüllüğü sırasıyla yüzde 86 ve yüzde 85 idi. Kanser tespiti için aynı yapay zekâ algoritması uygulandığında kötü huylu akciğer nodüllerinin tespiti için duyarlılık yüzde 94, özgüllük yüzde 83, pozitif tahmin değeri yüzde 3 ve negatif tahmin değeri yüzde 100 idi.^4″   

Projeyi ulusal çapta yaygınlaştırmayı ve çekilen her akciğer röntgeninde uygulamayı amaçlıyoruz

Mersin Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Ahmet Çamsarı da konuşmasında, “Fakültemizde geleneksel uygulamalı tıp eğitiminin yanı sıra dünyadaki değişim ve gelişmelere uygun olarak kanıta dayalı tıp ve topluma dayalı tıp uygulamaları, mesleki beceriler, iletişim becerileri ve probleme dayalı öğrenim oturumları şeklindeki aktif eğitim çalışmalarını da içeren sistem temelli entegre eğitim programı sürdürülmektedir. Mersin Üniversitesi olarak teknolojik gelişmeleri yakından takip ediyor ve bu alanda gerçekleştirilen AR-GE çalışmalarını da destekliyoruz. Bugün burada gerçekleştirdiğimiz toplantıda duyduğumuz sonuçlar bizler için de oldukça gurur verici. Bu projede hedeflediğimiz en büyük başarımız, erken tedavi imkânıyla hastaların yaşam kalitesini yükseltmek ve ömürlerinin uzamasını sağlamaktı. Diğer taraftan bu proje sayesinde artık kalp yetersizliği hastalarının erken dönemde teşhis edilmesi ile kalp yetersizliği nedenli hastaneye yatışlarda azalma da sağlanabilecek. Projemiz, ülkemizde ve hatta dünyada kalp yetersizliği şüphesi taşıyan ve tanı konmamış olan hastaların erken tanısında yapay zekânın kullanıldığı ilk projelerden biri olacak. Alınan sonuçlar doğrultusunda projeyi ulusal çapta da yaygınlaştırmayı ve çekilen her akciğer röntgeninde uygulamayı amaçlıyoruz. Yine radyolojik anlamda onkoloji gibi diğer alanlarda da bu sistemlerin kullanılabileceğini ve hastaların hayatına dokunan yapay zekâ projelerinin hayata geçirilebileceğini umuyoruz” dedi.

2030 yılına kadar kalp yetersizliğinde yüzde 46 artış yaşanacağı öngörülüyor

Mersin Üniversitesi Kardiyoloji Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Ahmet Çelik, konuşmasında projenin çıktılarını paylaşmasının yanı sıra kalp yetersizliği ile ilgili de şunları söyledi: “Kalp yetersizliği, Türkiye’de ve dünyada önemli bir sağlık sorunu olmayı sürdürüyor.⁵ Kalp sebepli ölümlerin öncelikli nedeni olarak kalp damar tıkanıklıkları düşünülse de olguların önemli bir kısmında ölüme damar tıkanıklığı değil, kalp yetersizliği gibi kalbin fonksiyon bozukluklarıyla seyreden hastalıklar neden oluyor.⁶ 2030 yılına kadar kalp yetersizliğinde yüzde 46 oranında bir artış yaşanacağı öngörülüyor.⁵ 40 yaş sonrası yaşam boyu kalp yetersizliği gelişme riski yüzde 20 olarak tahmin edilmektedir. Bu da 40 yaşı aşkın bireylerin beşte birinde kalp yetersizliği gelişebileceği anlamına geliyor.^5,7 2008 yılında yapılan HAPPY çalışmasına göre Türkiye’de 35 yaş üzeri erişkin popülasyon da aşikâr kalp yetersizliği oranının %2,9 olduğu belirtiliyor.⁸ Türkiye’nin daha genç bir nüfusa sahip olmasına rağmen, Batı toplumlarına kıyasla bu rakamın daha yüksek olması ve Türkiye’de kalp yetersizliğinin 10 yaş daha erken görülmeye başlandığı dikkat çekiyor.⁵ Belirtilerinin çoğunun ayırt edici olmamasından ve sınırlı tanısal değer taşımasından dolayı Kalp Yetersizliği tanısı oldukça güçleşebilmektedir.⁹ Ülkemizde tanı konulamamış, henüz belirtileri ortaya çıkmamış (asemptomatik) kalp yetersizliği sıklığı % 4,8’dir.⁸ Geçmişe dönük tarama yöntemiyle gerçekleştirdiğimiz bu proje ile kalp yetersizliği tanısı konmamış bir hastayı erken teşhis etmemiz ve tedaviye erken başlamamız mümkün olabilecek. Erken tanı ve erken tedavi imkânına sahip olursak kalp yetersizliği hastalarının yaşam kalitesini yükseltmeyi ve hastalığın seyrini yavaşlatabilmeyi başarabiliriz. Bununla birlikte kalp yetersizliği hastalarının tedavisinde hastaneye yatmaları en büyük maliyeti oluşturmaktadır. Bu proje ile kalp yetersizliği hastalarının yapay zekâ yardımıyla erken dönemde teşhis edilmesi sayesinde, erken tedaviye başlanarak kalp yetersizliği nedenli hastaneye yatışlarda da azalma sağlanabilecektir.”

Sonuçlar, dünyada kalp yetersizliği için ilk kez bir erken teşhis aracı oluşturma potansiyeline sahip

AstraZeneca Orta Doğu ve Afrika Bölgesi Medikal Direktörü Dr. Viraj Rajadhyaksha yaptığı açıklamada şunları söyledi: “Hastalıklarla mücadelede bilim ve sağlık çalışanlarının iş birliğinin ne kadar etkili sonuçlar yaratabileceğine ilk elden tanıklık edilen bir çalışma gerçekleştirdik. Kalp yetersizliği hastalarında erken teşhis, tedavinin planlanmasında ve hastalığın seyrinin öngörülmesinde oldukça önemlidir. Bu hastalarda hastaneye yatışları önlemek, hastalık maliyetini azaltmak ve ölümleri önlemek için erken tedaviye başlamak da hayati önem taşımaktadır. Tıpkı bugün Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi ile yapmış olduğumuz bu değerli projede olduğu gibi. Bu proje, birçok nedenden dolayı farklı birimlere giden hastalarda ileri düzey yapay zekâ ve makine öğrenmesi yaklaşımlarını uygulayarak, erken teşhis konulan hastaların hayatlarına dokunmaya ve doğru tedavilerle çok daha erken tanışmalarına olanak sağlayacaktır. Araştırmadan ortaya çıkan sonuçlar, dünyada kalp yetersizliği için ilk kez bir erken teşhis aracı oluşturma potansiyeline sahip. Hala dünya çapında kanserden ölümlerin bir numaralı nedeni olan ve 2 milyondan fazla kişiyi etkileyen akciğer kanseri gibi yaşamı değiştiren olası hastalıklar erken teşhis sayesinde önlenebilir.¹ AstraZeneca Türkiye olarak Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi’ne koşulsuz desteğimizle sağladığımız bu projede olduğu gibi yapay zekâ ve veri kaynaklarından en iyi şekilde yararlanmak için çalışmalarımızı sürdüreceğiz. Tüm bu çalışmalarımız sayesinde hastaların hayatlarını kolaylaştıracak ve yaşamlarında fark yaratacak çözümler sunmaya devam edeceğiz.”

Referanslar:

1. Ferlay J, Colombet M, Soerjomataram I, Parkin DM, Piñeros M, Znaor A, Bray F. Cancer statistics for the year 2020: An overview. Int J Cancer. 2021 Apr 5. doi: 10.1002/ijc.33588. Epub ahead of print. PMID: 33818764.
2. https://www.auntminnie.com/index.aspx?sec=ser&sub=def&pag=dis&ItemID=133055
3. Cui, S., Ming, S., Lin, Y. et al. Development and clinical application of deep learning model for lung nodules screening on CT images. Sci Rep 10, 13657 (2020)
4. Yoo H, Kim KH, Singh R, Digumarthy SR, Kalra MK. Validation of a Deep Learning Algorithm for the Detection of Malignant Pulmonary Nodules in Chest Radiographs. JAMA Netw Open. 2020 Sep 1;3(9):e2017135.
5. Türk Kardiyoloji Derneği TKD TÜRKİYE’DE KALP YETERSİZLİĞİ YOL HARİTASI Kalp yetersizliğinin ve buna bağlı ölümlerin önlenmesi amacıyla geliştirilebilecek politikalara ilişkin öneriler
6. Glovaci D, et al. Curr Cardiol Rep. 2019;21(4):21
7. Go AS, Mozaffarian D, Roger VL, Benjamin EJ, Berry JD, Blaha MJ et al. Heart disease and stroke statistics – 2014 update. Circulation 2014; 129: e28-e292
8. Değertekin M, Erol Ç, Ergene O, et al. Heart failure prevalence and predictors in Turkey: HAPPY study. Arch Turk Soc Cardiol 2012;40:298-308
9. McMurray JJV, Adamopoulos S, Anker SD, et al. Akut ve kronik kalp yetersizliği tanı ve tedavisine yönelik 2012 ESC kılavuzu, Türk Kardiyol Dern Arş 2012, Suppl.3.