Neden önemli? Kardiyovasküler hastalıklar (KVH), günümüzde dünyada ölümlerin başlıca nedeni olmaya devam ediyor. Yılda yaklaşık 17,9 milyon insan bu nedenle hayatını kaybediyor ve bu rakam tüm ölümlerin yüzde 32’sine karşılık geliyor. Yaşlanan nüfus dikkate alındığında, 2030 yılına kadar kardiyovasküler hastalıklara bağlı yıllık ölüm sayısının 20 milyonun üzerine çıkacağı öngörülüyor.

Sadece sağlık değil, ekonomik yük de hızla artıyor. 2050 yılına kadar kardiyovasküler hastalıkların küresel yıllık maliyetinin 1,5 trilyon ABD dolarına ulaşacağı tahmin ediliyor.

Türkiye’de yapılan bir çalışmada, 100.430 ölümün kardiyovasküler hastalıklardan kaynaklandığı; bunların 60.963’ünün iskemik kalp hastalığına (İKH), 39.468’inin ise serebrovasküler hastalığa (SVH) bağlı olduğu bildirilmektedir. 2035 yılına kadar bu sayının neredeyse iki katına çıkarak 194.702’ye ulaşması bekleniyor. Ayrıca, SVH’ye bağlı ölümlerin İKH’ye göre daha dik bir artış eğrisi göstereceği öngörülüyor (Balbay ve ark., Anatol J Cardiol 2018; 20: 235–40).

Bu tablo, hem klinik hem ekonomik açıdan güçlü bir uyarı niteliğinde.

Kardiyovasküler hastalıklar neden karmaşık?

Koroner arter hastalığı, aritmiler, periferik arter hastalığı ve kalp yetmezliği gibi KVH’ler yüksek morbidite ve mortalite ile ilişkilidir ve bireylerin yaşam kalitesini ciddi biçimde düşürür. Bu hastalıkların gelişiminde çok sayıda etken birlikte rol oynar:

  • genetik yatkınlık

  • obezite ve diyabet

  • hipertansiyon

  • sigara kullanımı

  • aile öyküsü

  • COVID-19 ve diğer enfeksiyonlar

Özellikle COVID-19 enfeksiyonunun miyokardit, perikardit ve tromboembolik olaylar üzerinden kalbi etkileyebildiği ortaya konmuştur.

Günümüzde hastanın sağlık profili yalnızca tek bir laboratuvar sonucu ile tanımlanmıyor. Şu veri kaynakları birlikte değerlendiriliyor:

  • elektronik sağlık kayıtları

  • yaşam tarzı ve çevresel faktörler

  • laboratuvar testleri

  • görüntüleme yöntemleri

  • genetik ve biyoinformatik veriler

Bu çok katmanlı veri yığınının eş zamanlı, doğru ve hızlı analiz edilmesi ise klasik yöntemlerle oldukça güç. Tam da burada yapay zekâ (YZ), makine öğrenmesi (MÖ) ve derin öğrenme (DÖ) devreye giriyor.

Yapay zekâ: Erken tanıda görünmeyeni görmek

Son yıllarda yapay zekâ teknolojileri, biyotıpın pek çok alanında olduğu gibi kardiyolojide de dönüştürücü bir ivme oluşturdu. Artık “gözden kaçan riskler”, semptomlar ortaya çıkmadan çok önce yakalanabiliyor.

Gizli kalp krizi riski tespiti

Oxford Üniversitesi destekli CaRi-Heart gibi platformlar, rutin BT taramalarında doğrudan görünmeyen koroner inflamasyonu analiz edebiliyor. Bu yaklaşım, damar tıkanıklığı gelişmeden yıllar önce kalp krizi riskini öngörebilme potansiyeline sahip.

Dijital stetoskop ve YZ destekli EKG

Yapay zekâ destekli stetoskoplar, kalp seslerini analiz ederek üfürümleri ve kapak hastalıklarını saniyeler içinde ayırt edebiliyor. YZ destekli EKG sistemleri ise normal görünen kayıtlarda bile insan gözünün fark edemeyeceği küçük paternleri yakalayarak gelecekte ortaya çıkabilecek ritim bozukluklarını tahmin edebiliyor.

Derin öğrenme algoritmaları ile artık:

  • sinüs ritmindeki EKG’den paroksismal atriyal fibrilasyon riski

  • EKG üzerinden sol ventrikül sistolik disfonksiyonu

  • uzun QT ve ani kardiyak ölüm riski

önceden öngörülebiliyor. Bu, sessiz seyreden hastalarda tarama ve erken müdahale fırsatı anlamına geliyor.

Görüntülemede yapay zekâ: Daha hızlı ve daha kesin

Ekokardiyografi, bilgisayarlı tomografi (BT) ve manyetik rezonans (MR) görüntüleme, kardiyolojinin temel araçları arasında yer alıyor. YZ tabanlı yazılımlar bu alanlarda önemli kolaylıklar sağlıyor:

  • ekokardiyografide ejeksiyon fraksiyonu ve global longitudinal strainin otomatik hesaplanması

  • kardiyak MR’da skar dokusu ve fibrozisin haritalanması

  • koroner BT anjiyografide FFR-CT ile hemodinamik açıdan anlamlı lezyonların non-invaziv belirlenmesi

Bu gelişmeler, hem tanıyı hızlandırıyor hem de ölçümlerin tekrarlanabilirliğini artırıyor.

Tedavide yapay zekâ: Daha kişisel, daha hassas

Yapay zekâ artık yalnızca tanıda değil, tedavi planlamasında da güçlü bir klinik araç haline geldi.

  • kişiselleştirilmiş ilaç seçimi ve doz ayarlama

  • genetik ve biyobelirteçlere dayalı tedavi stratejileri

  • robotik cerrahide hassas planlama

  • sanal gerçeklikle ameliyat öncesi simülasyonlar

Girişimsel kardiyolojide robotik sistemler, kateter işlemlerinin güvenliğini ve doğruluğunu artırırken operatör maruziyetini de azaltabiliyor.

Gelecek: Klinik kararların akıllı destekçisi

Kardiyovasküler hastalıklarda yapay zekânın geleceği, yalnızca bir “teknoloji trendi” olarak değil, tıbbın işleyişini dönüştüren bir paradigma olarak görülüyor.

Hipertrofik kardiyomiyopati, kalp yetersizliği, kapak hastalıkları, arteriyel ve pulmoner hipertansiyon, koroner arter hastalığı gibi birçok alanda YZ ve makine öğrenmesi tabanlı algoritmalar halihazırda araştırılıyor ve klinik uygulamalar giderek yaygınlaşıyor.

Büyük veri setlerinin birikimi ve hesaplama gücünün artması sayesinde:

  • insan hatalarının azalması

  • tanı hızının artması

  • risk tahmininin keskinleşmesi

  • kişiselleştirilmiş tedaviye geçişin hızlanması

bekleniyor.

Yapay zekâ, devasa veri havuzları içinde insan gözünden kaçan kalıpları yakalayarak mevcut risk modellerinin ötesine geçme potansiyeli taşıyor. Bu sayede hasta sonuçlarını daha doğru öngörmek ve daha erken müdahale etmek mümkün hale geliyor.

Sonuç

Kardiyovasküler hastalıkların yükü hızla artarken, klasik yaklaşımların sınırları daha belirgin hale geliyor. Yapay zekâ destekli tanı ve tedavi araçları, hekimlerin yerini alacak teknolojiler değil; aksine onların kararlarını güçlendiren klinik yol arkadaşlarıdır.

Bu alanda sağlanacak her ilerleme, yalnızca teknolojik bir başarı değil, aynı zamanda daha erken tanı, daha doğru tedavi ve daha fazla hayatın korunması anlamına geliyor.

Kaynaklar

  • Modeling the burden of cardiovascular disease in Turkey. Balbay ve ark. Anatol J Cardiol 2018; 20: 235–40

  • The Heart of Transformation: Exploring Artificial Intelligence in Cardiovascular Disease. Biomedicines 2025, 13(2), 427

  • ChatGPT

  • GEMINI