Geri Dön

Entübasyon işleminin yapay zeka algoritmaları ile modellenmesi

Modeling the intubation process with artificial intelligence algorithms

  1. Tez No: 712746
  2. Yazar: MUHAMMED EMİN ŞENOL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYSEL ERSOY, DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YILMAZ AK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Entübasyon, Makine öğrenmesi, Yapay sinir ağları, Yapay zeka, Deep learning, Intubation, Machine learning, Artificial neural networks, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Entübasyon, endotrakeal tüp adı verilen ince bir tüpün ağızdan solunum yoluna doğru ilerletilmesidir. Zor entübasyon ise deneyimli bir anestezi doktorunun endotrakeal tüpün yerleştirme işleminin 10 dakikadan daha uzun sürmesi veya direkt laringoskopi yapılamaması gibi durumlara denir. Zor entübasyon, entübasyona oranla daha nadir gözükür. Zor entübasyon parametrik verilerine bakıldığında entübasyondan ayrıştırılabilir. Buradaki önemli parametreler olarak Cormack - Lehanne derecelendirmesi ve Mallampati sınıflandırması gösterilebilir. Bunların sonuçları olağan dışı değerlere sahipse hastaya müdahale zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Kardiyoloji Enstitüsü'ne ait olan retrospektif hasta verileri yapay zeka algoritmaları ile araştırılmıştır. Bu çalışmada 2019-2021 yılları arasında 157 kişiden toplanan veriler 10 girdi ve 1 çıktı olarak yapay zeka yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Bu araştırmada, yazılım dili olarak Python, kütüphaneler olarak ise Keras ve ScikitLearn kullanılmıştır. Bu çalışma ile anestezi uzmanı gözetiminde olmadan veriler kullanılarak yapay zeka algoritmaları, derin öğrenme ve makine öğrenimi ile de başarılı sonuçlar elde edilebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Intubation is the pushing forward of a thin tube called an endotracheal tube from the mouth to the respiratory tract. Difficult intubation is the situation in which an experienced anesthesiologist takes longer than 10 minutes to insert the endotracheal tube or direct laryngoscopy cannot be performed. Difficult intubation appears to be rarer than intubation. Difficult intubation can be differentiated from intubation by looking at parametric data. Cormack-Lehanne rating and Mallampati classification can be shown as important parameters here. The more unusual values these have reached, the more difficult it will be for the patient to intervene. In this study, we researched retrospective patient data belonging to İstanbul Universty Cerrahpaşa Cardiology Institute with artificial intelligence algorithms. In this study, the data collected from 157 people between 2019-2021 were evaluated with artificial intelligence methods as 10 inputs and 1 output. In this research, Python was used as the software language and Keras and ScikitLearn were used as the libraries. With this study, it has been shown that successful results can be obtained with artificial intelligence algorithms, deep learning and machine learning by using data without the supervision of an anesthesiologist.

Benzer Tezler

  1. Uyanık entübasyon yapılan hastalarda memnuniyet ve deneyimlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of satisfaction and experience in awake intubation patients

    FURKAN KAAN KES

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Anestezi ve ReanimasyonHacettepe Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAŞAK AKÇA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TÜMER

  2. Hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinde görev yapan paramediklerin, simülasyon mankeninde arrest ritimleri tanıması ve kurtarıcıların bilgi, deneyim ve yaklaşım düzeylerinin algoritmik olarak değerlendirilmesi

    Recognition of arrest rhythms in simulation model by paramedics working in the prehospital emergency health services and examining algorithmically knowledge, experience and approach levels of rescuers

    MURAT SEZGİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İlk ve Acil YardımSelçuk Üniversitesi

    İlk ve Acil Yardım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN KARA

  3. Acil serviste glasgow koma skalasına ait parametrelerinin entübasyon kararı vermedeki yeterliliği ve karşılaştırmalı analizi

    Adequacy and comparative analysis of the parameters of glasgow coma scale in the emergency department to make intubation decision

    OSMAN SEZER ÇINAROĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Sağlık Eğitimiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT PAYZA

    UZMAN REZAN KARAALİ

  4. Tıp fakültesi öğrencilerinde manken üzerinde yapılan direkt ve video laringoskopi eğitimi sonrası endotrakeal entübasyon becerilerinin karşılaştırılması: Randomize kontrollü çalışma

    Comparison of endotracheal intubation skills of medical faculty students after direct and video laryngoscopy training on manikin: A randomized controlled study

    BURAK ÇAKAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Acil TıpAnkara Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜGE GÜNALP ENEYLİ

  5. Göğüs cerrahisinde, sol taraflı çift lümenli endobronşiyal tüp boyutunu ve ideal yerleştirme derinliğini tahmin etmede; ultrasonografi ve bilgisayarlı tomografi kullanılarak yapılan anatomik ölçümlerin, klasik yöntem ile kıyaslanması

    Comparison of anatomical measurements made using ultrasonography and computerized tomograph with the classical method in estimating left-sided double-lumen endobronchial tube size and ideal insertion depth in chest surgery

    ŞEYDA ÖZKAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SUMRU ŞEKERCİ

    DOÇ. DR. HÜLYA YİĞİT