Kalp ve Damar Hastalıklarında Yapay Zekâ ile Teşhisi Ne Kadar Mümkün?

Giriş: Neden “Yapay Zekâ + Kalp Hastalıkları” Konusu Öne Çıkıyor?

Kardiyovasküler hastalıklar (KH), hem dünyada hem Türkiye’de en yaygın ölüm nedeni. Geleneksel tanı yöntemleri — öykü, klinik muayene, EKG, ekokardiyografi, anjiyografi, laboratuvar testleri — hepsi edinilmiş imgeler ve hekim yorumuna dayanıyor.

Ancak geleneksel tanıdaki kısıtlar şunlardır:

• Bazı hastalar semptom vermeden ciddi risk altında olabiliyor;
• Görüntüleme ve yorumlama süreci hem zaman, hem uzmanlık, hem maliyet gerektiriyor;
• Birçok parametre (EKG verisi, lab değerleri, demografi, risk faktörleri vs.) aynı anda değerlendirildiğinde klasik risk skorları yetersiz kalabiliyor.

İşte bu zemin, verinin hacmini ve çeşitliliğini işleyebilen **yapay zekâ (YZ / AI)** yaklaşımlarını çekici kılıyor. YZ, sadece “hızlı ve otomatik tanı” değil; **“erken tanı / risk öngörüsü / kişiselleştirilmiş tedavi”** potansiyeli taşıyor. Bu yüzden hem araştırma dünyasında hem klinikte büyük bir ilgiyle çalışılıyor.

YZ’nin Kalp Hastalıklarında Güncel Uygulamaları ve Kanıtlar

— ECG / VCG / EKG verisi + Yapay Zekâ

2025’te yayımlanan sistematik bir derleme, YZ + ECG (elektrokardiyografi) kombinasyonunun; kalp yetmezliği (heart failure, HF), miyokard enfarktüsü (MI), atriyal fibrilasyon/aritimiler (AF) ve diğer kardiyovasküler anormallikleri tespit etmede, geleneksel yorum yöntemlerinden genel olarak **daha yüksek doğruluk** gösterdiğini belirtiyor.

Örneğin; bazı derlemelerde derin öğrenme (DL), özellikle konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ile yapılan modellerin, atriyal aritmi, ventriküler disfonksiyon gibi durumlarda yüksek duyarlılık ve özgüllük sağladığı ifade ediliyor.

Güncel bir örnek: YZ destekli stetoskoplar, kalp yetmezliği, kapak hastalığı ve ritim bozukluklarını saniyeler içinde saptayabiliyor.

— Kardiyak Görüntüleme + Yapay Zekâ (Ekokardiyografi, BT, MR, Anjiyografi vs.)

YZ, kardiyak görüntüleme (eko, manyetik rezonans, bilgisayarlı tomografi vb.) analizinde **otomatik ölçümler, segmentasyon, patoloji ayırımı, fonksiyonel değerlendirme** gibi görevlerde giderek daha başarılı hale geliyor.

Özellikle anatomik ve fonksiyonel bilgiyi birleştiren **“çok modlu görüntüleme”** (multi-modality cardiac imaging) + YZ kombinasyonu, tanı hassasiyetini artırıyor; otomatik segmentasyon, lezyon tanımlama, ventrikül/kapak değerlendirme gibi işlemleri hızlandırıyor.

2024 yılında yayımlanan derlemelerde, YZ’nin “ölçüm otomasyonu, görüntü kalitesini artırma ve hastalığı saptama” hususlarında insan uzmanları zorlayan görevleri üstlendiği vurgulanıyor.

— Risk Tahmini, Prognostik Modeller ve Uzun Dönem Projeksiyonlar

YZ, sadece halihazırda var olan hastalığı saptamakla kalmıyor; gelecekte kalp krizi, kalp yetmezliği, ölüm riski gibi uzun vadeli olayları da öngören modeller geliştiriliyor.

Örneğin; bazı çalışmalar; demografi, semptomlar, EKG, laboratuvar, görüntüleme, yaşam tarzı gibi çok sayıda veriyi entegre ederek **“kişiye özel risk profili”** oluşturmayı amaçlıyor.

Bu, “önleyici kardiyoloji” paradigmasına uygun: Semptom yokken bile, yüksek riskli bireyleri belirleyip erken müdahale şansı verebilir.

ESC / ACC – Resmî Tutum, Yönergeler, ve Değerlendirme

• **ESC:** 2024’te “AI Cardiology / Dijital Kardiyoloji” kapsamında özel bir girişim başlattı: **DCAI Committee**. Bu yapı; yapay zekânın güvenli, etkili ve etik biçimde kardiyolojiye entegre edilmesi için yol haritası oluşturmayı hedefliyor.
• **ESC’nin Yaklaşımı:** AI’ı hekimlere rakip değil — **“yardımcı, destekleyici”** bir araç olarak konumlandırıyor. Bu, klinik karar alma sürecinde insan faktörünün hâlâ merkezi olacağı anlamına geliyor.
• **ACC:** 2024’te yayımlanan derlemeler, AI’ın kalp hastalıklarının tanı, tedavi ve klinik sonuçlarda potansiyel iyileştirmeler sunduğunu belirtiyor. Özellikle; görüntüleme, EKG, genetik, laboratuvar verileri gibi farklı veri türlerinin entegre analizinde vaadin büyük olduğuna dikkat çekiliyor.

Ancak, ACC’li otoriteler aynı zamanda uyarıyor: “Artan yayın sayısına rağmen, klinik sonuçlarda (mortalite, morbidite, yaşam kalitesi gibi) net bir iyileşme gösteren yeterli **randomize kontrollü çalışma yok.**” Bu, YZ uygulamalarının tüm hype’ına rağmen — hâlâ yüksek bir **“doğrulama eşiği”** olduğunu gösteriyor.

**Özetle:** ESC ve ACC, YZ’nin potansiyelini tanıyor, ancak kullanımı için dikkatli, bilimsel değerlendirmeye dayalı, etik ve güvenli bir yol öneriyor.

“Cardisio / Cardisiografi”: Özel Bir Örnek

“Cardisio” adıyla tanınan ve medyada “4 dakikada kalp hastalığı tespiti” iddiası ile yer alan cihaz / sistem, aslında şu prensibe dayanıyor: klasik EKG yerine, vücudun göğüs ve sırtına elektrot yerleştirilerek **“vektöre göre kardiyografi (VCG)”** verilerinin kaydedilmesi; sonra bu verilerin bulut üzerinden yapay zekâ algoritması ile analiz edilmesi; ve sonuç raporunun hekim + hasta ile değerlendirilmesi.

Avantajları iddia edilenler şunlar:

• Semptom vermemiş veya rutin muayeneye gelmemiş bireylerde dahi “erken tarama / risk saptama” olanağı.
• Hızlı ve invazif olmayan bir yöntem (radyoaktif madde, kontrast, efor testi ya da stres testi gerekmiyor).

Sınırlamalar, Zorluklar ve Eleştiriler

Her ne kadar YZ’nin kalp hastalıklarında potansiyeli büyük olsa da, şu an için bazı ciddi kısıtlar mevcut:

• **Doğrulama eksikliği:** Pek çok YZ modeli, geliştirme için seçilmiş nispeten homojen grupları kullanıyor. **“Gerçek yaşam”da** farklı etnik kökenler, komorbiditeler, yaş grupları vs. ile test edilmiş az.
• **Uzun dönem klinik sonuç verisi yetersiz:** YZ ile tanı veya risk tahmini yapılan hastalarda; mortalite, morbidite, yaşam kalitesi açısından **“YZ kullanımı → daha iyi sonuç”** gösteren randomize kontrollü çalışmalar az.
• **Veri çeşitliliği, etik, gizlilik ve algoritmik önyargı sorunları:** Yapay zekâ, eğitildiği veriye göre karar verir; eğer veri seti homojen değilse — bazı gruplarda yanlış/eksik tanı riski olabilir.
• **Klinik entegrasyon ve hekimin rolü:** ESC ve ACC gibi dernekler, YZ sistemlerini **“yardımcı araç”** olarak görüyor; yani hâlâ hekim yorumu, klinik değerlendirme, hasta takibi gerekliliği ön planda.
• **Regülasyon, standardizasyon eksikliği:** Farklı YZ çözümleri, farklı algoritmalar kullanıyor; bu da **“bir çözüm başka merkezde aynı performansı gösterir mi?”** sorusunu gündeme getiriyor.

Gelecek Perspektifi: Nereye Gidiyoruz?

• **YZ + çok modlu veri entegrasyonu:** Klinik veriler, EKG/VCG verisi, görüntüleme, genetik, yaşam tarzı gibi çok farklı kaynakların birlikte analizi — bu, geleceğin **“kişiselleştirilmiş kardiyoloji”**sini tanımlıyor.
• **Dijital ikizler (digital twins) ve sanal kalp modelleri:** Bireyin kalbinin “sanal kopyası”nın oluşturulabileceği ve bu kopya üzerinde tedavi / cerrahi planlaması yapılabileceği öngörülüyor.
• **Risk öngörüsü ve önleyici kardiyoloji:** Semptomsuz bireylerde bile uzun dönem risk tahmini ile erken önlem / yaşam tarzı müdahalesi potansiyeli sunuyor.
• **Klinik kabul, etik ve regülasyon altyapısı:** ESC’nin DCAI komitesi ya da benzer girişimler, YZ’yi yalnızca hızlı bir yenilik değil — sürdürülebilir, güvenli ve eşitlikçi bir yaklaşım olarak entegre etme çabasında.

Sonuç — “Ne Kadar Mümkün?” + “Ne Kadar Gerçekçi?”

• **Bugünkü literatür:** YZ ile kalp hastalıklarının teşhisi, risk öngörüsü ve görüntüleme analizi — **gerçek anlamda mümkün** ve birçok alanda geleneksel yöntemleri geride bırakıyor.
• **Ancak:** “Yapay zekâ ile dakikada kalp hastalığı tespiti” gibi iddialar — **abartılı olabilir.** Mevcut durumda, bu araçlar ancak **“destekleyici, tarama veya ön tanı”** düzeyinde. Uzun dönem fayda, güvenlik, genellenebilirlik açısından daha fazla veri gerekli.
• **Resmî kurumlar (ESC, ACC) yaklaşımı:** Umutlu ama temkinli: YZ’yi hekimin yerini almak için değil, hekimin kararlarını desteklemek, tanı ve yönetimi optimize etmek için bir araç olarak görüyor.
• **Ticari çözümler (örneğin Cardisio):** İlgi çekici, pratik ve ulaşılabilir; ama bağımsız bilimsel doğrulamaları, geniş hasta grubu çalışmaları ve uzun dönem takip sonuçları henüz yeterli değil.

**Sonuç olarak:** Evet — yapay zekâ ile kalp hastalıklarının teşhisi, bugün birçok alanda **“teknik olarak mümkün”** hâle gelmiş durumda. Ancak bu, “her şey çözüldü” anlamına gelmiyor. YZ’nin gerçek klinik değeri, dikkatli değerlendirme, uzun dönem veri ve etik / düzenleyici altyapı ile birlikte belirlenecek.

Öneriler ve Dikkate Alınması Gerekenler

• YZ ile geliştirilmiş araçların kullanılacağı merkezlerde; veri çeşitliliği, model validasyonu ve takibi için klinisyen + veri bilimciler + etik komiteler birlikte çalışmalı.
• Özellikle ülkemizde (Türkiye) benzer araç / cihaz kullanımında — yerel hasta popülasyonu, coğrafya, sosyoekonomik farklılıklar göz önüne alındığında — **“yeni validasyon çalışmaları”** yapılmalı.
• Hekimler ve kardiyologlar — YZ’yi “yeni hipster gadget” değil, **“potansiyel güçlü araç”** olarak görmeli; ancak her zaman klinik değerlendirme + hasta hikâyesi + geleneksel testleri ihmal etmemeli.
• Araştırmacılar: randomize kontrollü çalışmalar, uzun dönem takipli kohortlar ve **“gerçek dünya kullanımı”**na yönelik çalışmalar planlamalı; bu, YZ’nin gerçek potansiyelini ortaya koymak için şart.

Kaynaklar

• Elias P, Jain SS, Poterucha T, et al. Artificial Intelligence for Cardiovascular Care — Part 1: Advances. J Am Coll Cardiol 2024;83:2472–2486.
• Lüscher TF, Wenzl FA, D’Ascenzo F, Friedman PA, Antoniades C. Artificial Intelligence in Cardiovascular Medicine: Clinical Applications. Eur Heart J 2024; [Epub ahead of print].
• Tulunay Kaya C. Kardiyolojide Yapay Zeka Uygulamaları. Ankara Univ. Tıp Fak Mecmuası, 2022;75(suppl 1):41–45.