Yapay Zeka Destekli Optik Pompalı Magnetokardiyografi (OPM-MCG)

NSTEMI Hastalarında Koroner Anjiyografi Öncesi Sorumlu Damar (IRA) Kestiriminde Yeni Bir Çağ

ST Yükselmesiz Miyokard İnfarktüsü (NSTEMI) ile başvuran hastalarda, invaziv koroner anjiyografi (İKA) öncesinde infarktüsle ilişkili sorumlu damarın (**IRA - Infarct-Related Artery**) tespiti klinik açıdan zorlu bir süreçtir. Geleneksel 12 türevli EKG ve ekokardiyografi (TTE) sıklıkla yetersiz kalmakta; özellikle Sol Sirkumfleks (LCx) tıkanıklıkları EKG'de tam anlamıyla "elektriksel olarak sessiz" seyredebilmektedir.

European Heart Journal - Digital Health (2026) dergisinde yayımlanan iki merkezli prospektif çalışma; oda sıcaklığında çalışan **Optik Pompalı Magnetometre tabanlı Magnetokardiyografi (OPM-MCG)** ile Yapay Zeka (AI) entegrasyonunun, NSTEMI hastalarında henüz anjiyografiye girmeden damar düzeyinde yüksek doğrulukla olasılık haritası sunabildiğini kanıtlamıştır.

Çalışma Metodolojisi ve Popülasyon Yapısı

Parametre	Çalışma Detayı
Kohort Tasarımı	Toplam 611 NSTEMI hastası (İki Ayrı Kampüs Prospektif Takip)
Geliştirme Kohortu (Kampüs 1)	493 Hasta (Model eğitimi ve iç doğrulama)
Bağımsız Test Kohortu (Kampüs 2)	118 Hasta (Kilitlenmiş / Locked modelin tek seferde test edildiği grup)
Ölçüm Protokolü	Anjiyografi öncesi, temas gerektirmeyen (contact-free) 90 saniyelik OPM-MCG kaydı
Yapay Zeka Mimarisi	65 manyetik alan/repolarizasyon parametresi ile eğitilmiş XGBoost 3-sınıflı algoritma
Altın Standart Doğrulama	Core-Lab tarafından onaylanmış İKA + OCT (%49.1) / IVUS (%16.2) intrakoroner görüntüleme

Bağımsız Test Kohortundaki (Kampüs 2) Tanısal Performans

Sorumlu Damar (IRA)	AUROC (%95 GA)	Duyarlılık (Sensitivite)	Özgüllük (Spesifite)
LAD (Sol Ön İnen Arter)	%87 (0.80–0.93)	%76.6	%77.5
RCA (Sağ Koroner Arter)	%79 (0.70–0.87)	%69.0	%73.7
LCx (Sol Sirkumfleks Arter)	%79 (0.69–0.88)	%34.5 (Top-2 Recall: %62.1)	%92.1

Standart Klinik Bakım vs. Entegre (Açık İstiflenmiş) Model

Çalışmanın en çarpıcı bulgularından biri, OPM-MCG'nin mevcut klinik testlerin yerini almak yerine onlara eklendiğinde yarattığı sinerjidir:

**Tek Başına EKG Doğruluğu:** Kural tabanlı EKG modelleri %43.2 – %51.7 doğrulukta kalmıştır.
**Standart Klinik Bakım Model Doğruluğu (EKG + Klinik + TTE):** %55.9.
**Kombine Model (Standart Bakım + AI OPM-MCG):** Genel tanısal doğruluk **%55.9’dan %67.8’e yükselmiştir** (%11.9 net artış, p = 0.008).
**Brier Skoru ve Log-Loss:** OPM-MCG çıktılarının eklenmesi, olasılık kalibrasyonunu ve karar kararlılığını istatistiksel olarak anlamlı seviyede iyileştirmiştir.

Açıklanabilir Yapay Zeka (SHAP) Analizi

Modellerin güvenilirliğini artırmak adına yapılan SHAP analizinde, manyetik alan haritalarındaki repolarizasyon heterojenliği ve akım yoğunluğu açısal değişimlerini temsil eden **RA, ROART+ ve RoPNT** değişkenlerinin damar lokalizasyonunun belirlenmesinde en baskın fiziksel parametreler olduğu gösterilmiştir.

Girişimsel Kardiyoloji Pratiğine Sağlayacağı Avantajlar

**Sessiz Lezyonların Tespiti:** EKG'nin non-diyagnostik kaldığı LCx vakalarında anjiyografi öncesi hassas uyarı sağlar.
**Odaklanmış Anjiyografi:** Operatöre ilk kateter seçiminde, opak madde miktarını azaltmada ve hedef damara odaklanmada nicel veri sunar.
**İntrakoroner Görüntüleme Rehberliği:** Hangi damarda OCT veya IVUS uygulanması gerektiği kararını hızlandırır.
**Hasta Güvenliği:** 90 saniyelik kaydın tamamen radyasyonsuz, temassız ve oda sıcaklığında çalışan kompakt cihazlarla yapılması klinik entegrasyonu kolaylaştırır.

Sonuç

Yapay Zeka ile güçlendirilmiş OPM-MCG teknolojisi, NSTEMI yönetimine temassız, hızlı ve biyomanyetik bir boyut kazandırmaktadır. Standart değerlendirmelere eklendiğinde doğruluk oranını hissedilir şekilde artıran bu dijital sağlık inovasyonu, kateter laboratuvarı öncesi süreçte girişimsel kardiyolojinin en güçlü klinik destek araçlarından biri olmaya adaydır.

Kaynak

Liu L, Pan Y, Ji J, Gao H, Ren Y, Zhang M, Zhang M, Ding M, Tu C, Song X. AI-Enabled OPM-Magnetocardiography for Pre-Angiography Infarct-Related Artery Probability Estimation in NSTEMI: A Two-Campus Prospective Cohort Study. European Heart Journal - Digital Health, 2026; doi: 10.1093/ehjdh/ztag161/8901731.