Ani kalp ölümü riskini kısa ve uzun vadede öngörmede 12 derivasyonlu EKG’nin performansı

Kalp hastaları için neden önemli

Ani kalp ölümü habersiz ortaya çıkar ve genellikle zaten kalp hastalığı olduğunu bilen kişileri etkiler. Bu hastaların birçoğu rutin olarak kalbin elektriksel aktivitesini kaydeden basit testler olan elektrokardiyogramlar (EKG) çektirir. Bu çalışma, hastalar ve doktorlar için şu önemli soruyu gündeme getirdi: standart 12 derivasyonlu EKG’lerde saklı bilgiler, temel klinik verilerle birleştirildiğinde, kimin ani kalp ölümüne yakın ya da yıllar içinde yakalanma riskinde olduğunu güvenilir biçimde söyleyebilir mi?

Günlük kalp testlerinde uyarı işaretleri aramak

Finlandiya’da araştırmacılar, koroner anjiyografi yapılan ve tek bir kalp hastanesinde tedavi edilen 17.625 yetişkinin tıbbi kayıtlarını inceledi. Bu hastalar çoğunlukla koroner arter hastalığı veya miyokard enfarktüsü gibi akut koroner sendrom nedeniyle yüksek riskli kabul ediliyordu. On altı yıllık süre boyunca, rutin EKG’leri dijital olarak depolandı ve yaklaşık yarım milyon kayıt elde edildi—kişi başına ortalama 17 EKG. Ekip ayrıca her hastanın sağlık durumu, tedavileri ve ölüm nedenleri hakkında ayrıntılı bilgiye sahipti ve medyan 7,5 yıl süresince izleme yaptı.

Bilgisayara elektriksel öyküyü okumayı öğretmek

Araştırmacılar EKG’leri kardiyologlara görsel olarak yorumlatmak yerine, yaygın kullanılan ticari yazılımlar tarafından otomatik çıkarılan sayılara güvendi. Bu sayılar kalbin elektrik davranışının birçok yönünü tanımlıyordu: her dalganın süresi, farklı derivasyonlardaki güçleri ve atriyal fibrilasyon gibi ritim bozukluklarının varlığı gibi. Bu zengin parametre setini ve yaş, kalp pompalama fonksiyonu ve önceki kalp hastalığı gibi temel klinik faktörleri kullanarak, araştırmacılar gradient boosting adı verilen gelişmiş bir makine öğrenimi yöntemini eğitti; amaç, daha sonra ani kalp ölümü veya buna yakın bir olay yaşayanları yaşamayanlardan ayırt etmekti. Araştırmacılar üç farklı durum için ayrı modeller kurdu: uzun vadeli riski tahmin etmek üzere anjiyografiden sonra çekilen ilk EKG’yi kullanmak; kısa vadeli riski değerlendirmek için takip sonundaki son EKG’yi kullanmak; ve son EKG ile her EKG özelliğinin zaman içindeki değişimini birlikte kullanmak.

Modeller gerçekte ne kadar iyi çalıştı?

Veri setini oluşturan bilgilerle değerlendirdiklerinde modeller kağıt üzerinde çok güçlü görünüyordu; standart doğruluk ölçütleri neredeyse mükemmele yakın performans gösteriyordu. Ancak araştırmacılar modelleri daha gerçekçi biçimde test ettiğinde tablo daha mütevazı oldu. Tek bir başlangıç EKG’si kullanıldığında, modelin gelecekte ani kalp ölümü kurbanlarını diğerlerinden ayırma yeteneği eğri altındaki alan (AUC) açısından yaklaşık 0,68’e ulaştı—şanstan daha iyi, ama mükemmelin uzağında. Takibin sonundaki son EKG tek başına kullanıldığında daha iyi olmadı. Klinik risk faktörleri eklendiğinde performans 0,70–0,71 civarında AUC değerlerine doğru hafifçe yükseldi. En iyi kısa vadeli sonuçlar, son EKG ile EKG özelliklerinin yıllar içindeki değişimine dair bilgilerin birleştirilmesinden geldi ve tam test setinde yaklaşık 0,72 AUC’ye ulaşıldı. Ancak araştırmacılar ani ölüm yaşayanlarla yaşamayanları dikkatle eşleştirip adil bir karşılaştırma yaptıklarında bu değerler 0,6’ların ortalarına düştü.

Tahminin gerçek dünya sınırları

Ani kalp ölümü nispeten nadir olduğu için—bu yüksek riskli grupta bile—başka bir ölçüt olan precision-recall (kesinlik-geriçağırma) tabloyu sarsıcı şekilde gösterdi. Modellerin gerçekten ani kalp ölümü yaşayacak hastaları doğru şekilde işaretleme yeteneği düşüktü; ortalama precision yaklaşık 0,08–0,11 civarındaydı. Bu, tesadüfen beklenenden yaklaşık iki kat daha iyiydi ama invaziv koruyucu tedaviler (örneğin implante edilebilir defibrilatörler) uygulamaya karar vermek için gereken güven düzeyinin çok altındaydı. Önemli olarak, çalışma düzensiz ritim ve ciddi eşlik eden hastalıkları olan birçok hastayı içeriyordu; bu, daha önceki ve daha seçici araştırmalardan farklıydı. Bu tercih sonuçları günlük klinik uygulamayı daha temsil edici kıldı ama tahmini de zorlaştırdı.

Hastalar ve doktorlar için ne anlama geliyor

Basitçe söylemek gerekirse, bu büyük çalışma gösteriyor ki sıradan 12 derivasyonlu EKG’ler, sofistike bilgisayar algoritmalarıyla okunup klinik verilerle birleştirildiklerinde bile, yüksek riskli kalp hastaları arasında kimin ani şekilde öleceğini yalnız başına yalnızca sınırlı ölçüde öngörebiliyor. Kalbin elektriksel sinyalleri zaman içinde izlendiğinde özellikle faydalı ipuçları içeriyor, ancak tek başlarına kimlerin agresif önleyici tedaviye ihtiyaç duyduğuna dair kesin yanıtlar verecek kadar güçlü değiller. Şimdilik doktorlar ve hastalar, kalp fonksiyonu, semptomlar, diğer hastalıklar ve gelişmekte olan araçlar dahil olmak üzere daha geniş bir tabloya güvenmeye devam etmeli; araştırmalar ise daha güçlü ve güvenilir uyarı işaretleri aramaya devam etmeli.

Atıf: Hernesniemi, J.A., Pukkila, T., Rankinen, J. et al. Performance of the 12-lead ECG in predicting short- and long-term risk of sudden cardiac death. npj Digit. Med. 9, 317 (2026). https://doi.org/10.1038/s41746-026-02456-1

Anahtar kelimeler: ani kalp ölümü, elektrokardiyogram, makine öğrenimi, risk tahmini, koroner arter hastalığı