Türk Kardiyoloji Derneği Genç Kardiyologlar Bülteni - Yapay zekanın rutin ekokardiyografi verilerinden ciddi aort darlığını tespit yeteneğinin değerlendirilmesi (AI-ENHANCED AS çalışması) (Dr. Onur Akhan)

[English]

Türk Kardiyoloji Derneği Genç Kardiyologlar Alt Kurulu Elektronik Bülteni Yıl: 5 Sayı: 6 / 2022

Türk Kardiyoloji Derneği
Genç Kardiyologlar
Alt Kurulu

Başkan:
Dr. Muzaffer Değertekin
Y.K. Adına Koordinatör
Dr. Bülent Mutlu

Üyeler
Dr. Göksel Çinier
Dr. Cem Çöteli
Dr. Alper Karakuş
Dr. Ümit Yaşar Sinan
Dr. Elif Hande Özcan Çetin
Dr. Emrah Erdoğan
Dr. İbrahim Rencüzoğulları
Dr. Murat Çap
Dr. Ümit Bulut
Dr. Sedat Kalkan
Dr. Mustafa Adem Yılmaztepe
Dr. Süleyman Çağan Efe
Dr. Dursun Akaslan
Dr. Oğuzhan Birdal
Dr. Muhammet Dural
Dr. Serhat Sığırcı
Dr. Kerim Esenboğa
Dr. Füsun Helvacı
Dr. Örsan Deniz Urgun
Dr. Betül Balaban Koçaş
Dr. Gökay Taylan
Dr. Duygu İnan

Bülten Editörleri
Dr. Muzaffer Değertekin
Dr. Bülent Mutlu
Dr. Süleyman Çağan Efe
Dr. Göksel Çinier
Dr. Duygu İnan
Dr. Sedat Kalkan

Katkıda Bulunanlar
Dr. Onur Akhan
Dr. Fatih Aksoy
Dr. Derya Baykiz
Dr. İlyas Çetin
Dr. Uğur Ozan Demirhan
Dr. Elif Ayduk Gövdeli
Dr. Mustafa Ferhat Keten
Dr. Bengisu Keskin Meriç
Dr. İbrahim Halil Özdemir
Dr. Mehmet Arslan
Dr. Hüseyin Durak
Dr. Levent Pay

Türk Kardiyoloji Derneği Genç Kardiyologlar Bülteni - Yapay zekanın rutin ekokardiyografi verilerinden ciddi aort darlığını tespit yeteneğinin değerlendirilmesi (AI-ENHANCED AS çalışması) (Dr. Onur Akhan)

Yorumlayan: Dr. Onur Akhan

Çalışmanın ismi: Yapay zekanın rutin ekokardiyografi verilerinden ciddi aort darlığını tespit yeteneğinin değerlendirilmesi (AI-ENHANCED AS çalışması)

Yayınlandığı Kongre: ESC 2022

Link : https://www.escardio.org/The-ESC/Press-Office/Press-releases/Artificial-intelligence-identifies-severe-aortic-stenosis-from-routine-echocardiograms

Giriş:

Avrupa ve Kuzey Amerika'da cerrahi veya transkateter müdahale gerektiren en yaygın primer kapak lezyonu aort darlığıdır ve prevalansı yaşla birlikte artmaktadır. Mevcut kılavuzlar, semptomatik şiddetli aort darlığı hastaları için erken müdahaleyi önermektedir. Ekokardiyografi en değerli tanı aracıdır. Ancak mortalite riski mevcut tanı tanımlarının ötesinde artmaktadır ve sonuç olarak bu amaçla daha fazla hasta değerlendirilmelidir.

Amaç:

Çalışma, yapay zeka yardımını kullanan ekokardiyografi veri tabanının, artan beş yıllık mortalite riski ile orta-şiddetli ve şiddetli aort darlığı fenotiplerini belirlemek için klinik uygulamada rutin olarak ne ölçüde kullanılabileceğini göstermeyi amaçlamaktadır.

Metot:

Kullanılan tescilli Yapay Zeka Karar Destek Algoritması (AI-DSA), 630.000'den fazla hastada 1.000.000'den fazla Avustralya Ulusal Ekokardiyografi Veritabanı (NEDA) verisini inceleyerek ölüm bilgisi ile ilişkilendirilmiştir. Algoritma ayrıca, tüm ciddi aort darlığının kılavuzlarda tanımlandığı şekilde saptanmasını sağlamak için rastgele seçilen %70 NEDA verileri kullanılarak eğitililmiştir. NEDA verilerinin geri kalan %30'u ile, orta-şiddetli ve şiddetli aort darlığı fenotipleri bulunması ve şiddetli aort darlığı fenotipinin bulunmaması durumlarının beş yıllık ölüm oranlarını karşılaştırılmıştır.

Bulgular:

Algoritma, %1.4'ünü orta-şiddetli bir fenotip ve %2.5'ini şiddetli bir fenotip olarak tanımladı; Şiddetli fenotipi olanlarda, %77.2'si ciddi aort darlığı için kılavuz kriterleri karşıladı. Bu hastalarda beş yıllık ölüm oranı %69,1 idi. Kılavuz kriterlerini karşılamayan kalan kısımda beş yıllık mortalite oranı %64,4 olarak gözlendi. (Kılavuz verilerine göre sınıflandırıldığında orta-şiddetli fenotip için beş yıllık ölüm oranı %56,2, şiddetli fenotip için %67,9 ve diğerleri için %22,9 idi.)

Sonuç:

Çalışmanın verileri ışığında, geleneksel tanı yöntemlerinin fark edemeyeceği yüksek riskli hastaların tanısında algoritma yardımı uygulanması düşünülebilir.

Yorum:

Aort darlığının artan prevalansı ve mortalite üzerindeki etkisi düşünüldüğünde, hastaların tanısını gözden geçirmek ve risk altındakileri belirlemek için yeni yöntemler düşünülmelidir. AI-DSA algoritması bunlardan biridir, ancak konu ile ilgili daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.