46 olası klinik araştırma adayı yapay zekâyla belirlendi

Cleveland Clinic, Dyania Health’in Synapsis AI sistemiyle yaklaşık bir haftada 1.476 elektronik sağlık kaydını tarayarak nadir bir kalp hastalığı araştırması için 46 potansiyel aday belirledi. Doktorlar bunların 43’ünü uygun buldu; 30 kişinin araştırmaya hemen alınabileceğini değerlendirdi.

Cleveland Clinic, 3 Mart’ta yayımladığı çalışmada Synapsis AI’ı ATTR-CM evre 3 klinik araştırması için aday taramasında kullandığını açıkladı. Sistem, Ohio, Florida ve Nevada’daki hastane ve ayaktan tedavi merkezlerinin kayıtlarını inceledi.

Hemen araştırmaya alınabilecek 30 kişinin 29’u, önceki katılımcı bulma sürecinde saptanmamıştı. Çalışma tek bir sağlık sistemindeki belirli bir nadir hastalık araştırmasını ele aldığı için sonuçları başka kurumlara veya hastalıklara doğrudan genellemek güç.

Araştırmacılar, rastgele seçilen 100 hastanın kayıtlarında klinik araştırma ölçütleriyle ilgili 7.700 soruyu değerlendirdi. Sistem 7.409 soruyu doğru yanıtlayarak %96,2 doğruluk kaydetti.

Yapay zekânın araştırma dışında bıraktığı hastalardan rastgele seçilen 200’ünün kayıtlarını doktorlar yeniden inceledi. Dışlama kararlarının 198’inin uygun olduğu sonucuna vardılar. Her iki ölçüm de bu araştırmadaki kayıt inceleme performansını gösteriyor; genel hastalık teşhis doğruluğunu veya tedavi sonuçlarını ölçmüyor.

Yapay zekâ destekli taramadan geçen 7 hasta 6 günde araştırmaya kaydedildi. Geleneksel katılımcı bulma yöntemiyle 90 günde 10 hasta kaydedilmişti. Kurumun kayıt hedefine ulaşmasının ardından yapay zekâ destekli süreç sona erdi.

Yapay zekâ kullanılan süreç hedefe ulaşıldığında durduğu için yalnızca bu süreleri ve kayıt sayılarını karşılaştırarak genel bir katılımcı bulma hızı artışı ya da yapay zekânın nedensel etkisi hesaplanamaz. Çalışmanın gösterdiği, belirli bir klinik araştırmada yapay zekânın aday kayıtlarını taradığı ve nihai kararı doktorların verdiği süreç.

2025 Amerikan Klinik Onkoloji Derneği (ASCO) yıllık toplantısına sunulan ayrı bir melanom araştırması özetinde Synapsis AI, 50 hastanın kayıtlarına ilişkin klinik araştırma sorularından 1.125’ini 2,5 dakikada işleyerek %95,73 doğruluk bildirdi. Bu sonuç, nadir kalp hastalığı araştırmasından ayrı bir kayıt inceleme karşılaştırmasına dayanıyor.

Aynı melanom çalışmasında melanom uzmanı bir araştırma hemşiresi 427 dakikada %95,11; onkoloji uzmanı bir araştırma hemşiresi ise 540 dakikada %88,09 doğruluk kaydetti.

Synapsis AI, test değerleri gibi yapılandırılmış bilgilerin yanı sıra hasta kayıtları ve test raporları gibi metin biçimindeki verileri de inceliyor. Sistem, klinik araştırmaya katılım uygunluğunun değerlendirilmesine yardımcı oluyor; nihai aday kararını sağlık ekibi veriyor.

Dyania Health, NVIDIA’nın (NVDA) hızlandırılmış bilgi işlem altyapısını hastanelerin kendi sistemlerinde kullandığını belirtiyor. Tıbbi kayıt analiz sistemini Dyania Health geliştirdi; NVIDIA ise hesaplama altyapısını sağlıyor.

Dyania Health, ayrı bir örnekte 2005-2021 yılları arasında aort kapağı değiştirilen 7.812 hastanın kayıtlarını analiz ettiğini aktardı. Model, hasta başına 88 klinik soruyu değerlendirerek kapak işlevinde bozulma ve yeniden müdahale riskini 3, 5 ve 10 yıllık dönemler için tahmin ediyor.

Şirket, model klinik kullanımından önce sağlık profesyonellerinin bağımsız doğrulamasının gerektiğini belirtti. Cleveland Clinic’in Dyania Health’e yatırımı bulunuyor ve kurum, ürün satışlarından mali fayda elde edebilir.

Makalenin yazarları arasında Dyania Health çalışanları da yer aldı. Araştırma sorumlusu, şirketle danışmanlık ilişkisini açıkladı. Bu çıkar ilişkileri, araştırma sonuçları değerlendirilirken göz önünde bulundurulması gereken unsurlar arasında.

Cleveland Clinic, Kasım 2025’te Synapsis AI’ı kurum genelinde kullanıma aldı. Hastane ayrıca 26 Ekim’de Dyania Health ile klinik araştırma adayı tarama işbirliği sayesinde 2026 Gartner Eye on Innovation Award ödülünü aldığını duyurdu.

Hastane, platformun kullanıma alınmasından sonra klinik araştırma ekiplerinin kaydettiği hasta sayısının ortalama %40 arttığını ve kayıt hızının %47 yükseldiğini açıkladı. Bu veriler hastanenin kendi ölçümlerine dayanıyor; yayımlanan bilgilerde örneklem büyüklüğü, karşılaştırma dönemi ve ortalamanın hesaplanma yöntemi belirtilmedi.