Geri Dön

Akut apandisit hibrit karar destek sistemi

Acute appendicitis hybrid decision support system

PDF İndir

  1. Tez No: 473809
  2. Yazar: TUĞBA KURT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL TURHAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Genel Cerrahi, İlk ve Acil Yardım, Biostatistics, General Surgery, Emergency and First Aid
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 57

Özet

Akut apandisit, apandisin lümeninin tıkanmasına bağlı olarak gelişen bir inflamasyonudur. İnflame apandisin ameliyatla kesilip çıkarılmasıyla tedavi edilir. Apandisitin tanısını koymak zor olabilir. Çünkü hastalığın belirtileri birçok hastalıkta da vardır. Özellikle apandisitin yerinin değişken olması tanıyı iyice güçleştirir. Ne yazık ki akut apandisit olan hastaların bazıları, tanı koyulurken geçen süreçte peritonit ya da diğer komplikasyonlardan birine maruz kalabilmektedirler. Bu hastalar, teşhisi zamanında yapılan hastalara göre daha yüksek ölüm oranına sahiptirler. Bu açıdan akut apandisitin erken teşhisi, hasta için büyük önem arz etmektedir. Apandisit tanısı için çeşitli yöntemler mevcuttur. Bunlardan biri de makine öğrenmesi yöntemidir. Makine öğrenmesi, yapay zekâ, matematik ve istatistikten de yararlanarak karar alma ve öngörüye katkıda bulunacak problemlerin çözümü için birçok alanda kullanılmaktadır. Bunlar arasında sağlık alanı, başarılı sonuçlar elde edildiğinde hem doktorlara hem de hastalara fayda sağlayacağı düşünülen önemli bir sektördür. Yapılan tez çalışmasında, akut apandisit teşhisinde hekime yardımcı olabilecek bir karar destek sisteminin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sistemin geliştirilmesinde istatistiksel yöntemlerinden, lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi yöntemlerinden destek vektör makinesi (DVM) yöntemi birlikte kullanılmıştır. Çalışma kapsamında KTÜ Tıp Fakültesi Farabi Hastanesi Acil Tıp Servisine 2010-2016 yılları arasında karın ağrısı şikayeti ile başvuran ve akut apandisit tanısı alan ve akut apandisit tanısı almayan 220 hasta verisi kullanılmıştır. Bu hasta verileri uzman hekim danışmanlığında biyokimya laboratuvar test sonuçları ve epikriz raporları incelenerek elde edilmiştir. Cinsiyet, yaş, lökosit, trombosit, nötrofil, lenfosit, PDW (Trombosit dağılım genişliği), MPV (Ortalama trombosit hacmi), CRP (C-reaktif protein), glukoz, BUN (Kan üre azotu), kreatinin, total protein, albumin, total bilirubin, direkt bilirubin, AST (Aspartat aminotransferaz), ALT (Alanin aminotransferaz), amilaz parametrelerine ait veriler, lojistik regresyon analizine tabi tutularak aralarından nitelikli olanlar seçilmiştır. Sonrasında bu nitelikli parametrelere ait veriler rastgele olarak, eğitim ve test seti olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Eğitim setindeki 132 hasta verisi kullanılarak DVM yöntemi yardımıyla hibrit bir karar destek sitemi geliştirilmiştir. 88 test verisi üzerinde; DVM modeli için %87 duyarlılık, %79 özgüllük ve %82 doğruluk değerleri elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Acute appendicitis is an inflammation that develops due to occlusion of appendix lumen. It is treated by surgical removal of the inflamed appendix. It can be difficult to diagnose appendicitis. Because its symptoms can also be seen in many other diseases. It is especially difficult to diagnose appendicitis since its location is variable. Unfortunately, some patients with acute appendicitis may be exposed to peritonitis or other complications during their diagnosis process. These patients have higher mortality rates than patients who are diagnosed timely. In this respect, early diagnosis of acute appendicitis is of great importance to the patient. There are various methods for the diagnosis of appendicitis. One such method is machine learning. Machine learning is used in many areas for solving problems that contribute to decision making and prediction by taking advantage of machine learning algorithms, artificial intelligence, mathematics and statistics. Among them, healthcare field is an important sector where machine learning exercise is thought to be beneficial to both physicians and patients when successful results are obtained. In this thesis, it is aimed to develop a decision support system which can help the diagnosis of acute appendicitis. In the development of the system, statistical methods, logistic regression analysis and one of machine learning method, support vector machine (SVM) are used together. The data used in the study includes 220 patients who were admitted to the Emergency Medical Service of KTU Medical Faculty Farabi Hospital with abdominal pain complaint between 2010 and 2016 years and who were or were not diagnosed with appendicitis. This patient data was obtained by examining biochemical laboratory test results and epicrisis reports in a specialist physician consultancy. Logistic regression analysis is used to select qualified data on the parameters of Gender, Age, Leukocyte, thrombocyte, neutrophil, lymphocyte, PDW (Platelet Dispersion Width), MPV (Mean Thrombocyte Volume), CRP (C-reactive protein), glucose, BUN (Blood Urea Nitrogen), creatinine, total protein, albumin, total bilirubin, direct bilirubin, AST (Aspartate aminotransferase), ALT (Alanine aminotransferase), and amylase. Subsequently, data on the qualified parameters were randomly divided into two groups, the train and the test sets. A hybrid decision support system was developed through SVM method, using 132 patient data from the train set. On the 88 test data, 87% sensitivity, 79% specificity and 82% accuracy values were obtained for the SVM model.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    88261

    Akut apandisit tanısıyla ameliyat edilen olgularda tanı güçlüğünün ve hastane sürecine etkilerinin aile hekimliği açısından değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    MELİH ELÇİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Aile HekimliğiSağlık Bakanlığı

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEÇKİN SARI

  2. Tez No

    79868

    Akut apandisit tanısında spiral bilgisayarlı tomografinin yeri

    The Role of spiral CT in diagnosis of acute appendicitis

    RAHİME YÜKSEKKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Radyoloji ve Nükleer TıpÇukurova Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET İNAL

  3. Tez No

    790358

    Akut apandisit tanısı ile ameliyat edilen geriatrik hasta grubunda preoperatif amilaz ve bilirubin değerlerinin hastalık, morbidite ve mortalite ile ilişkisi

    The relationship of preoperative amylase and bilirubin values with disease, morbidity and mortality in the geriatric patient group who was operated on with acute appendicitis

    BURCU GÜMÜŞTEKİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Genel CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN FEHMİ KÜÇÜK

  4. Tez No

    359048

    Akut apandisit tanısı veya şüphesi olan vakalarda alvarado skorlamasının görüntüleme yöntemleri ve CRP, prokalsitonin değerleriyle desteklenmesi

    Akut apandi̇si̇t tanisi veya şüphesi̇ olan vakalarda alvarado skorlamasinin görüntüleme yöntemleri̇ ve CRP, prokalsi̇toni̇n değerleri̇yle desteklenmesi̇

    AHMET ÇAĞLAR BOZKURT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Genel CerrahiÇukurova Üniversitesi

    Cerrahi Tıp Bilimleri Bölümü

    PROF. DR. ALİ HAYDAR ALPARSLAN

  5. Tez No

    359627

    Çocukluk çağı apandisitlerinin tanısında neopterin'in etkinliğinin araştırılması

    Investigation of neopteri̇n levels effectiveness i̇n diagnosis of the childhood appendi̇ci̇ti̇s

    YILDIZ PEHLİVAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Çocuk CerrahisiGazi Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ONUR ÖZEN

Geri Dön