'HeartLogic' adı verilen bu algoritma, Amerika Birleşik Devletleri'nde doğmuştur ve hastada kritik kardiyolojik sorunların ortaya çıkmasını ve buna bağlı sonuçları ortalama dört hafta önceden önleyebilen kardiyak defibrilatörlere entegre edilen ilk teşhis algoritmasıdır. Tüm bunlar, tedavi edilen hastanın tüm fizyolojik parametrelerini (kalp tonları, nefes alma, aktivite, empedans) gerçek zamanlı olarak uzaktan izlemek için dijital teknolojilerden ve yapay zekadan yararlanılarak yapılır. Ostia'daki Grassi hastanesinin Kompleks Kardiyoloji Operasyon Birimi, yenilikçi yazılımı benimsediği 2019 yılından bu yana Boston Scientific sistemine inanmaktadır. Daha sonra, implante edilebilir kalp cihazları üreten diğer iki şirket (Medtronic ve Biotronik) de benzer özel algoritmalar geliştirdi ve bu izleme sistemleri artık dünya çapında çok sayıda kardiyoloji merkezinde klinik uygulamada mevcuttur.
Mevcut 3 sistem aracılığıyla izlenen yaklaşık 80 hastayla, Lido Hastanesi Kardiyoloji Bölümü'nün hem bilimsel yayınlar hem de Grassi'de toplanan verilerin sunulduğu dünya çapındaki konferans etkinlikleri için bu konuda uluslararası referans noktalarından biri haline geldiği önemli bir vaka serisi toplandı. Grassi Kardiyoloji Ünitesi tıbbi direktörü ve dünyada ilk kez yayınlanan bu yeni algoritmanın kullanımına ilişkin ileriye dönük çalışmanın baş araştırmacısı Luca Santini, “2024 yılında, bu sistemlere en son eklenen HeartInsight'ın (Biotronik) kullanımına ilişkin dünyadaki ilk iki vakayı da yayınladık” diye açıklıyor. Peki hemen klinik kullanımdaki ana algoritmaların neler olduğunu görelim? “HeartLogic (Boston Scientific) ile başlayalım: Beş sensörü (kalp tonları: S1 ve S1/S3, solunum hızı, göğüs empedansı, kalp atış hızı, fiziksel aktivite) birleştirir ve sürekli bir indeks sağlar; değer tanımlanmış bir eşiği aştığında, akut klinik olaydan 30-40 gün öncesine kadar bir uyarı oluşturulur – diye açıklıyor – Ayrıca, Bayesian modelini kullanan ve aşağıdaki riskleri sınıflandıran TriageHF (Medtronic) var: sonraki dört hafta içinde düşük, orta veya yüksek düzeyde dekompansasyon. Ve son olarak, yedi klinik parametreyi ve Seattle Kalp Yetmezliği Modelini birleştiren ve yaklaşık kırk günlük akut olaya ilişkin ortalama ön uyarı içeren uyarılar üreten bir algoritma olan HeartInsight'a (Biotronik) sahibiz.
Peki algoritma nasıl çalışıyor? “Kullanılan sisteme bağlı olarak soft-spesifik anketler veya Uygulamalar aracılığıyla hastalarla etkileşim kurarak) veya en sık müdahale edilen şeylerin gerekli terapötik eylemini (cihazın yeniden programlanması, terapinin değiştirilmesi, testlerin veya teşhislerin programlanması) üstlenmek için bir televizyon ziyareti veya kişisel ziyaret planlamak mümkündür – onun önerdiği gibi – tedaviye bağlılığın kaybıdır (çoğunlukla hastalar kendi kendilerine askıya alma ve tedavilerini azaltma eğilimindedir) ve bu uyarılar sayesinde tespit edebiliriz. Sorunu er ya da geç klinik bir olaya dönüştürürsek, hastayı geri arayıp reçete edilen tedaviyi doğru şekilde almasını tavsiye edebiliriz”.
Bu algoritmanın gücü her şeyden önce tahmin yeteneğinde yatmaktadır. “Araştırmadan bazı birleştirilmiş noktalar ortaya çıkıyor: Akut klinik olaya ilişkin çok parametreli algoritmaların ortalama teslim süresi 30 ila 45 gün arasındadır; Santini'ye yanıt veren çok parametreli algoritmalar, yüksek hassasiyet ve çok yüksek bir negatif öngörü değeri (%85-90) sunarak, uyarı olmadan hastalarda yakın bir dekompansasyon riskini güvenli bir şekilde hariç tutmamıza ve kaynakları öncelikli olarak en yüksek risk altındaki hastalara kanalize etmemize olanak tanır. Esas itibariyle, yapılandırılmış uzaktan izleme, ani ve Daha acil erişimler ve hatta hastaneye yatışlar, hastanemizde olduğu gibi organize klinik yollara entegre edildiğinde bu sistemlerin performansı optimum hale geliyor. Yapay zeka doktorun yerini almıyor, onu destekliyor.”
Kalp yetmezliği bu kadar yaygın bir hastalık mı? “Kalp yetmezliği sürekli artıyor – diye uyarıyor – ve nüfusun yüzde 1 ila 2'si arasında tahmin ediliyor; bu rakam daha yüksek ve 70'lerin üzerinde yüzde 10'da bulunuyor. Büyüme, nüfusun yaşlanması ve akut kardiyovasküler hastalıklardan daha fazla hayatta kalma ile belirleniyor. Bu nedenle ihtiyaçlara yanıt verme yeteneği güçlendirilmelidir ve teknoloji bize kesinlikle geçerli bir yardım sunuyor. Aslında kalp yetmezliği olan hastalar, acil servise tekrar başvuran en fazla sayıdaki hastaları temsil ediyor ve yeniden hastaneye kaldırılma oranları %100 civarında. 30 günden %25'e kadar ve yıllık ölüm oranı %30'u geçebilmektedir. Kalp yetmezliği, tahmini etkisi tüm ulusal sağlık harcamalarının %1-2'sine eşit olan en ağır maliyet kalemlerinden birini temsil etmektedir.
Yapay zeka ve bu tür yazılımlar sayesinde uzaktan izleme de değişti, değil mi? “Kalp yetmezliği olan pek çok hastada, otomatik implante edilebilir defibrilatörler (ICD'ler) ve kardiyak resenkronizasyon cihazları (CRT'ler) gibi, yirmi yılı aşkın bir süre boyunca uzaktan izlenebilen implante edilebilir cihazlar (CIED'ler) bulunmaktadır. Başlangıçta uzaktan kumanda, cihazın teknik parametrelerini doğrulamaya yöneliktiyse, yıllar geçtikçe kavramsal bir evrim yaşandı: 'cihazın uzaktan izlenmesinden' 'hastanın uzaktan izlenmesine' doğru. Modern Cieds – Santini'yi bitiriyor – sürekli kontrole izin veriyorlar çeşitli fizyolojik parametrelerin analizi, hemodinamik kompanzasyon durumundaki herhangi bir değişikliği erken tespit edebilen gerçek klinik sensörler haline gelen, cihazlara entegre edilen multiparametrik algoritmalar, kalp yetmezliği yönetiminde anahtar bir unsur haline geliyor ve riske erken müdahale ederek, akut ataklar için gerçek bir önleme stratejisine dönüşebilen öngörücü ve proaktif yardıma olanak tanıyor.”
Bir yanıt yazın