Geisinger Sağlık Hizmetleri kurumunda çalışan araştırmacılar, kalbin ekokardiyogram videoları kullanılarak geliştirilen bir bilgisayar algoritmasının bir yıl içerisindeki ölüm olasılığını tahmin edebildiğini keşfetmişler.
Makine öğrenimi veya yapay zeka şeklinde bilinen teknolojinin bir örneği olan bu algoritma, klinik olarak kullanılan ve içlerinde havuz topluluk denklemleri ile Seattle Kalp Yetmezliği puanının da yer aldığı diğer tahmin yöntemlerini geride bırakıyor. Çalışmanın sonuçları Nature Biomedical Engineering bülteninde yayımlandı.
Çalışmanın ortak yazarı ve Geisinger Üniversitesi Çevirisel Veri Bilimi & Enformatik Bölümü’nde yardımcı profesör olan Chris Haggerty şöyle aktarıyor: “Makine öğreniminin, tıbbi görüntüler ve videolar gibi yapılandırılmamış veri kümelerinin çok çeşitli klinik tahmin modellerinde iyileştirmesi amacıyla kullanabileceğini keşfetmekten heyecan duyuyoruz.”
Elektronik kalp kaydının veri bakımından en zengin bileşenlerden biri haline gelen görüntüleme, çoğu tıbbi uzmanlık alanındaki tedavi kararlarının verilmesinde büyük önem taşıyor. Örneğin kalpte çekilen tek bir ultrason, yaklaşık 3.000 görüntü veriyor ve kalp doktorlarının söz konusu görüntüleri diğer çok sayıdaki teşhis verisi bağlamında yorumlaması için fazla zamanları olmuyor. Bu durum, verileri yönetip analiz etmek ve nihayetinde hekimlere akıllı bilgisayar yardımı sağlamak amacıyla makine öğrenimi gibi teknolojilerin geliştirilmesi için önemli bir fırsat yaratıyor.
Geisinger Sağlık Hizmetleri. Ç: O.
