Turk Kardiyol Dern Ars. Baskıdaki Makaleler: TKDA-18598 | DOI: 10.5543/tkda.2025.18598
Kalp Yetmezliği Hastalarinda Yapay Zeka Teknikleri Kullanarak EKG Aracılığıyla Hipokalemi, Hiponatremi Ve Hiperkaleminin Tespiti
Ufuk İyigün1, Murat Kerkütlüoğlu2, Hakan Güneş3, Faris Kahramanoğulları4, Tarık Kıvrak5, Bektaş Murat6, Emrah Yeşil7, Ayşegül Ülgen Kunak8, Mustafa Doğduş9, Ahmet Öz10, Mehmet Kaplan11, Sercan Çayırlı12, Mustafa Yemis13, Aslan Erdoğan14, Çiğdem İleri Doğan15, Nil Savcılıoğlu11, Tuba Ekin15, Mehtap Yeni16, Nagehan Küçükler171Kardiyoloji Kliniği, Özel Medstar Topçular Hastanesi, Antalya, Türkiye
2Kardiyoloji Anabilim Dalı, Sütçü İmam Üniversitesi, Kahramanmaraş, Türkiye
3Kardiyoloji Bölümü, Sağlık Bilimleri Üniversitesi İzmir Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesi, İzmir, Türkiye
4Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Me-Fa Mühendislik, Hatay, Türkiye
5Kardiyoloji Anabilim Dalı, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye
6Kardiyoloji Kliniği, Eskişehir Şehir Hastanesi, Eskişehir, Türkiye
7Kardiyoloji Anabilim Dalı, Mersin Üniversitesi, Mersin, Türkiye
8Kardiyoloji Bölümü, Antalya Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Antalya, Türkiye
9Kardiyoloji Kliniği, İzmir Ekonomi Üniversitesi Medical Point Hastanesi, İzmir, Türkiye
10Kardiyoloji Bölümü, İstanbul Eğitim ve Araştırma Hastanesi, İstanbul, Türkiye
11Kardiyoloji Anabilim Dalı, Gaziantep Üniversitesi, Gaziantep, Türkiye
12Kardiyoloji Kliniği, Özel Akhisar Medigün Hastanesi, Manisa, Türkiye
13Kardiyoloji Kliniği, Çam ve Sakura Hastanesi, İstanbul, Türkiye
14Kardiyoloji Kliniği, Koşuyolu Eğitim ve Araştırma Hastanesi, İstanbul, Türkiye
15Kardiyoloji Kliniği, Kırşehir Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Kırşehir, Türkiye
16Kardiyoloji Kliniği, Isparta Şehir Hastanesi, Isparta, Türkiye
17Kardiyoloji Anabilim Dalı, Akdeniz Üniversitesi, Antalya, Türkiye
AMAÇ Elektrolit dengesizliğinin tespiti ve izlenmesi, birçok metabolik hastalığın uygun tedavisi için gereklidir. Ancak bu dengesizlikleri güvenilir ve invaziv olmayan şekilde tespit edebilen bir araç henüz mevcut değildir. Özellikle kalp yetmezliği hastalarında görülen elektrolit bozuklukları, hastalığın rutin tedavisinde kullanılan ilaçlara bağlı olarak gelişebilen ve yaşamı tehdit eden durumlara yol açabilir.
YÖNTEM Bu çalışmada, kalp yetmezliği hastalarında elektrolit dengesizliğini tespit etmek amacıyla elektrokardiyografi (EKG) kullanan bir derin öğrenme modeli (DLM) geliştirdik ve performansını çok merkezli bir çalışmada test ettik. Çalışmaya 17 farklı merkez dahil edildi. Aynı gün kan elektrolit değerleri ve EKG’si alınan, ejeksiyon fraksiyonu (EF) ≤ %45 olan kalp yetmezliği hastaları çalışmaya alındı. Hastalar dört gruba ayrıldı: normal elektrolit değerleri olanlar, hipokalemisi olanlar, hiperkalemisi olanlar ve hiponatremisi olanlar. Kalp yetmezliği tedavisinde kullanılan ilaçlara bağlı elektrolit bozukluğu gelişen hastalar ilgili gruba dahil edildi. AUROC için %95 GA, hasta düzeyinde 2.000 tekrar örnekleme (stratified bootstrap) yöntemiyle, Accuracy için ise binom oranları için Wilson skor aralığı kullanılarak hesaplandı.
BULGULAR Hiponatremi, hipokalemi ve hiperkalemi gruplarında DLM doğruluk oranları sırasıyla %83,33, %95,33 ve %95,77 olarak belirlendi.
SONUÇ Önerilen DLM, elektrolit dengesizliğini tespit etmede yüksek performans göstermiştir. Bu sonuçlar, DLM’nin EKG kullanılarak elektrolit dengesizliğinin günlük olarak tespit edilmesi ve izlenmesinde kullanılabileceğini göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: Yapay zeka, derin öğrenme, elektrokardiyografi, elektrolitler
Sorumlu Yazar: Ufuk İyigün
Makale Dili: İngilizce