Makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka dalı, hastane dışında gelişen ani kalp durması (kalbin atmayı birden bırakması) tehlikesini zamanlama ve hava durumu verilerini kullanarak tahmin ediyor.
Bilgisayar algoritmaları üzerinde yapılan çalışmaları kapsayan makine öğrenimi, sistemlerin verilerden bir şeyler öğrenebileceği ve kalıpları belirleyerek verilecek kararlara asgari mühadaleyle bilgi sağlayabileceği fikrine dayanıyor.
Bulgular, ani kalp durması tehlikesinin Pazar ve Pazartesi günlerinde, bayram tatillerinde ve sıcaklıklar gün içerisinde veya bazı günler arasında aniden düştüğü zaman en yüksek olduğunu gösteriyor.
Araştırmacıların öne sürdüğü üzere bu bilgiler, vatandaşların karşı karşıya tehlikeleri azaltmak ve hayatta kalma şanslarını artırmak amacıyla erken bir uyarı sistemi şeklinde kullanılabilir. Ayrıca, acil tıp hizmetlerinin bu tür olaylara karşı daha hazır olması da sağlanabilir.
Dünya çapında yaygın görülen bir durum olan hastane dışı ani kalp durması, genelde düşük hayatta kalma oranlarıyla ilişkilendiriliyor. Hakim hava durumu koşulları ise tehlikeyi etkiliyor.
Fakat meteorolojik verilerin kapsamlı ve karmaşık olduğunu söyleyen Japon araştırmacılar, makine öğreniminin geleneksel tek boyutlu istatistik yaklaşımlarıyla belirlenmeyen ilişkileri saptama potansiyeli taşıdığını söylüyor.
Bu olasılığı daha fazla araştırmak isteyen bilim insanları, günlük hava (sıcaklık, bağıl nem, yağmur miktarı, kar miktarı, bulut örtüsü, rüzgar hızı ve atmosferik basınç okumaları) ve zaman verilerini (yıl, mevsim, haftanın günü, günün saati ve bayram tatilleri) kullanarak, makine öğreniminin hastane dışı günlük ani kalp durmasını tahmin etmede taşıdığı kapasiteyi değerlendirmişler.
2005 ile 2013 arasında meydana gelen 1.299.784 vakadan 525.374 tanesine, hava veya zaman verileri ya da her ikisi birden kullanılarak makine öğrenimi uygulanmış (bunlar eğitim veri seti).
Elde edilen sonuçlar, daha sonra modelin diğer yıllardaki günlük ani kalp durması miktarını tahmin etmede sergilediği isabet oranını sınamak üzere 2014-15 yıllarında meydana gelen 135.678 vaka ile karşılaştırılmış (bunlar ise sınama veri seti).
Yaklaşımın yerel seviyede ne kadar isabetli olabileceğini görmek isteyen araştırmacılar, Ocak 2016 ile Aralık 2018 tarihleri arasında Kobe şehrinde meydana gelen hastane dışı ani kalp durma vakalarının konumlarından elde edilen başka bir veri dizisi kullanarak, bir ‘sıcaklık haritası analizi’ yürütmüşler.
Bu hava durumu ile zaman verilerinin bileşimi; hem eğitim veri setinde, hem de sınama veri setinde hastane dışı gerçekleşen ani bir kalp durmasını en isabetli şekilde haber vermiş.
Yazılım Pazartesi günlerinin, Pazar günlerinin, bayram günlerinin, kış mevsiminin, düşük sıcaklıkların ve gün içerisinde ya da bazı günler arasında meydana gelen ani sıcaklık düşüşlerinin, ani kalp durmasıyla (salt hava durumu veya zaman verisine göre) daha güçlü bağlantı sergilediğini tahmin etmiş. Çalışma BMJ bülteninde yayımlandı.
Kaynak: BMJ. Çeviren: Ozan Zaloğlu.
-yogun ve uzun sureli gogus agrisi
-gogus bouynca sol kpla , sirt ve ceneye dislete kafar yayilabilen agrilar
– ust kari bolgesinde agri ( uzun suren)
-mide bulantisi , kusma, bayilma terleme
– fiziksek aktiviteye bagli olmayan anjinal ataklar
Teknik olarak adi ( anjino pectoristir)
Koroner arterin pihtilasmis kan ile tikanmasi neticesinde meydana gelen oly icin kullanilir. Eger herhangi birinin kalp krizi ned3niyle nefesi durmus sa diriltme gerekwbilir. Cunku gecikme olursa ani kayip kacinilmazdir.mide sikayetleritle gogus agrisi ve kalp krizi karisabilir. Derhal yardim gerekli bu hayar kurtarir.