Necmettin Erbakan Üniversitesi Tıp Fakültesinden
Sağlık Literatürüne Girecek Buluş
NEÜ Tıp Fakültesi Hastanesi Kardiyoloji Ana Bilim Dalı Öğretim Üyeleri
tarafından, kalp krizi geçiren hastalarda ortaya çıkabilen ve böbrekleri
olumsuz yönde etkileyen Kontrast İndüklemeli Nefropati riskini önceden
tahmin edebilen, yapay zekâ destekli yeni bir skor geliştirdi.
Son teknoloji altyapısı ve deneyimli uzman kadrosu ile sağlık alanında yenilikçi çözümler
sunan Necmettin Erbakan Üniversitesi (NEÜ) Tıp Fakültesi Hastanesi, tıp ve teknoloji
alanındaki en son gelişmeleri takip ederek, vatandaşların sağlık ihtiyaçlarına en iyi şekilde
yanıt vermeye devam ediyor.
NEÜ Tıp Fakültesi Hastanesi Kardiyoloji Ana Bilim Dalı Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hakan
Akıllı, Prof. Dr. Abdullah İçli, Dr. Öğretim Üyesi Yunus Emre Yavuz ve Dr. Öğretim Üyesi
Sefa Tatar, Kardiyoloji alanındaki yenilikçi çalışmalarına bir yenisini ekledi.
Bilim dünyasına önemli katkılar sunacak çalışma hakkında açıklamalarda bulunan Dr. Öğr.
Üyesi Yunus Emre Yavuz, “Dünyaca ünlü bilimsel dergilerden biri olan ve Q1 kategorisinde
yer alan SHOCK dergisinde yeni bir makalemiz yayımlandı. Lippincott/Wolters Kluwer
Yayınevi tarafından yayımlanan bu prestijli çalışmada, kalp krizi geçiren (Akut Koroner
Sendrom) hastalarda ortaya çıkabilen ve böbrekleri etkileyen ciddi bir komplikasyon olan
Kontrast İndüklemeli Nefropati riskini önceden tahmin edebilen, yapay zekâ destekli yeni bir
skor geliştirdik. Kalp krizi nedeniyle anjiyo yapılan hastalara verilen kontrast madde, bazı
kişilerde böbrek fonksiyonlarını bozabiliyor ve bu durum hayatı tehdit eden ciddi sonuçlara
yol açabiliyor. Bu komplikasyonu önceden tahmin edebilmek, hastaların yaşam kalitesini
artırmak ve tedavi planını en doğru şekilde oluşturmak çok önemli. Biz bu çalışmamızda, şok
indeksi ve diğer önemli klinik verileri kullanarak, hangi hastaların bu riski taşıdığını önceden
belirleyebilen bir model tasarladık. Bu sayede doktorlar hangi hastaların daha fazla risk
altında olduğunu önceden görebiliyor. Koruyucu önlemleri zamanında alabiliyor ve
gerektiğinde daha dikkatli takip veya alternatif tedavi yöntemleri uygulayabiliyor. Bu model
sayesinde, hekimler riskli hastaları daha erken tespit edebilir ve koruyucu önlemleri
zamanında alabilir. Klinik pratiğe katkı sağlayacak
