65 yaşın üzerindeki yetişkinlerin neredeyse %10'luk bir kısmı konjestif kalp yetmezliklerinin ( CHF ) bir çeşidine yakalanıyor. Konjestif kalp yetmezliklerine sebep olan birçok etken bulunuyor ancak rahatsızlığın temelini kalbin kendisine gelen kanı vücuda etkin bir biçimde pompalayamaması yani başka bir deyişle kalbin pompa fonksiyonlarının bozulması oluşturuyor.
Hastalığın tanısında radyolojik yöntemler, kan testleri ve ultrason görüntülemeleri klinisyenlere yardımcı olsa da konjestif kalp yetmezliğinin en yaygın tanısı electrocardiogram ( ECG ) yani EKG ile konuluyor. Bilim insanları CHF tanısını tek bir kalp atışından doğrulayabilecek CNN adlı yeni bir yöntem üzerinde çalışıyor.
CNN modeli, hem konjestif kalp yetmezliğine sahip insanların hem de sağlıklı insanların verileri ile eğitiliyor. EKG verileri halka açık alanlardan alınan geniş veri topluluklarından oluşuyor. Eğitilen modelin yapılan testlerde %100 oranında başarı sağladığı belirtiliyor. Ayrıca yeni modelin sadece tek bir kalp atışından yararlanarak kalp yetmezliğini belirleyebildiği bildiriliyor.
Sistem şu anda yalnızca ağır CHF hastaları ve sağlıklı kişilerden alınmış verilerle eğitildi. Sistemin hafif CHF hastalarında doğru tanı koyup koymayacağı henüz tam olarak bilinmemekle birlikte sistemin klinik uygulamalar öncesinde daha geniş veri ağlarıyla eğitilmesi planlanıyor.
Bunlarla birlikte yeni yöntem, yapay zekanın klinik verileri değerlendirmesi açısından birçok gelişmenin kapılarını aralayacak gibi görünüyor.
