Erken Yaşlanma ve Bilişsel Gerileme EKG Testleri ve Yapay Zeka ile Tespit Edilebilir
Çalışmalar gösteriyor ki, elektrokardiogram (EKG) testleri bir yapay zeka modeli ile birleştirilerek erken yaşlanma ve bilişsel gerilemeyi tespit etmek için kullanılabilir. Bu ön çalışma, 2025 Amerikan Felç Derneği Uluslararası Felç Konferansı’nda sunulacak. Toplantı, 5-7 Şubat 2025 tarihleri arasında Los Angeles’ta gerçekleşecek ve felç ve beyin sağlığı biliminin araştırmacıları ve klinisyenlerine adanmış dünya çapında bir etkinliktir.
Felç yaşa bağlı bilişsel gerilemeye katkıda bulunabilir, yaşam kalitesini ve işlevselliği etkileyebilir. Elektrokardiogram (EKG), kalp atışının elektriksel aktivitesini ölçer. Her atışta, bir elektriksel uyarı (veya “dalga”) kalpte yol alır. Araştırmacılar, insanların biyolojik yaşını (hücre ve doku yaşını) EKG verilerinden tahmin etmek için bir yapay zeka modeli olan derin sinir ağı (DNN) tasarladılar.
Kronolojik yaşa dayalı olarak, yaşanılan yıllara dayalı olan, EKG yaş, kalbin ve potansiyel olarak tüm organizmanın doku seviyesindeki işlevsel durumunu yansıtır ve yaşlanma ve sağlık durumu hakkında içgörüler sağlar.”
Bernard Ofosuhene, B.A., çalışmanın baş yazarı ve Massachusetts, Worcester’daki UMass Chan Tıp Fakültesi Tıp Bölümü klinik araştırma koordinatörü
Daha önceki çalışmalar, EKG yaşının kalp hastalığını ve ölümü tahmin etmede yardımcı olabileceğini bulmuştur. Ancak bu yeni çalışmadan önce, EKG yaşının bilişsel bozuklukla ilişkisi hakkında pek az şey biliniyordu.
Araştırmacılar, 40 ila 69 yaşları arasındayken gönüllü olan İngiltere Biobankı’ndaki 500.000’den fazla kişinin verilerini analiz ettiler. Katılımcılar bilişsel testlere tabi tutuldular. Bilişsel performans, EKG testi ve yapay zeka modelinin katılımcıların EKG yaşlarını belirlemek için kullanıldığı değerlendirme ziyaretleri sırasında analiz edildi. Bu yaklaşım, bilişsel verilerin katılımcıların EKG yaşlarının tahmin edildiği aynı zamanda katılımcıların bilişsel durumlarının doğru bir şekilde yakalandığından emin olmuştur.
EKG yaşlarına göre gerçek yaşlarına göre karşılaştırıldığında, katılımcılar üç gruba ayrıldı: normal yaşlanma, hızlanmış EKG-yaşlanma (kronolojik yaşlarından daha yaşlı olanlar) ve yavaşlamış EKG-yaşlanma (kronolojik yaşlarından daha genç olanlar).
Analiz, normal yaşlanma grubuna göre, EKG yaşına dayanarak, şu şekilde performans gösterdi:
– kronolojik yaşlarından daha genç olan grup, 8 bilişsel testin 6’sında daha iyi performans gösterdi.
– kronolojik yaşlarından daha yaşlı olan grup, 8 bilişsel testin 6’sında daha kötü performans gösterdi.
“İnme tedavisinde kullanılan birçok EKG verisi bulunmaktadır ve sağlık uzmanlarını bu verileri bilişsel gerileme belirtileri açısından kontrol etmeye teşvik ediyorum. Bunu yapmak, erken teşhis ve zamanında müdahalede yardımcı olabilir” dedi Ofosuhene.
Çalışmanın birkaç kısıtlaması bulunmaktadır. Çalışma 43 ila 85 yaşları arasındaki kişiler üzerinde yürütüldüğü için (analiz edilen İngiltere Biobank alt grubunun yaşları), bulguların diğer yaş gruplarına uygulanıp uygulanamayacağı belirsizdir. Ayrıca, tüm ölçümlerin aynı anda alındığı bu kesitsel çalışma, zaman içinde bilişsel fonksiyonlardaki değişiklikler hakkında bilgi vermez. Bu çalışmanın İngiltere Biobank katılımcıları üzerinde elde edilen sonuçları, diğer popülasyonlara genelleştirilemeyebilir.
“Farklı cinsiyetlerin EKG-yaş ve bilişsel performans arasındaki ilişkiyi nasıl etkilediğini araştırmayı hedefliyoruz. Ayrıca, çoğu İngiltere Biobank katılımcısının Avrupalı kökenli olması göz önüne alındığında, bulgularımızın daha çeşitli popülasyonlarda tekrarlanıp tekrarlanamayacağını belirlemek istiyoruz” dedi Ofosuhene.
“Doktorlar ve araştırmacılar, kalp ve beyin sağlığı arasındaki güçlü bağlantının farkına varmaya başlıyor. Bu çalışma, yapay zeka EKG verilerini analiz ettiğinde, yüksek bir biyolojik yaşın, daha kötü bilişsel performansla ilişkili olduğunu gösteriyor. EKG verilerini bilişsel yetenekleri değerlendirmek için kullanmak, gelecek odaklı bir fikir gibi görünüyor. Bu çalışma doğrulandığında, çeşitli önemli sonuçlara yol açabilir. Örneğin, bir doktor ofisinde veya uzman ruh sağlığı uzmanlarının eksik olduğu kırsal bölgelerde evde veya uzaktan bilişsel yetenekleri değerlendirmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, EKG verilerini ve yapay zekayı kullanmak, geleneksel nöropsikolojik değerlendirmelerden daha hızlı ve daha objektif olabilir. Ancak, önemli bir soru cevaplanmamıştır: EKG verileri gelecekteki bilişsel gerilemeyi tahmin edebilir mi? Bu sorunun cevaplanması, bazı EKG sorunlarının düzeltilebileceği değerli tedavilere yol açabilir” dedi Fernando D. Testai, M.D., Ph.D., FAHA, Amerikan Kalp Derneği’nin Ekim 2024’te yayımlanan bilimsel bildirisinin Cardiac Contributions to Brain Health başkanı ve Chicago’daki Illinois Tıp Fakültesi Nöroloji ve Rehabilitasyon profesörü. Testai, çalışmada yer almadı.
Çalışma detayları, arka plan veya tasarım:
– Araştırmacılar, Ağustos 2023 – Temmuz 2024 tarihleri arasında ortalama yaşları 65 olan 63.800 katılımcıyı (kadınların% 52’si) analiz ettiler. Katılımcıların çoğu beyaz Avrupalı kökenliydi ve İngiltere Biobankı, 2006-2010 yılları arasında kaydolan 500.000’den fazla gönüllü üzerinde devam eden büyük bir çalışmadır.
– Biyobank katılımcıları, bu çalışmada EKG veya bilişsel veriler eksik veya geçersizse çalışmadan çıkarıldı.
– Normal yaşlanma grubunda 15.563 yetişkin, hızlanmış yaşlanma grubunda 24.671 katılımcı ve yavaşlamış yaşlanma grubunda 23.566 kişi vardı.
– Bu çalışma için sekiz bilişsel test analiz edildi. İngiltere Biobank’taki bazı katılımcılar daha fazla testten geçti. Bilişsel testlerin sonuçları, üç grup arasında karşılaştırıldıktan sonra kronolojik yaş, cinsiyet ve eğitim seviyesine göre ayarlandı.
