Klinik biyokimya laboratuvarı için klinik karar destek sistemi algoritmalarının geliştirilmesi ve performansının değerlendirilmesi
Development and performance evaluation of clinical decision support system algorithms for clinical biochemistry laboratory
- Tez No: 856306
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİHA UYSAL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Biyokimya, Biochemistry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Balıkesir Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Tıbbi Biyokimya Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Klinik kimya laboratuvarına ait analiz sonuçlarının manuel olarak doğrulanması zaman alıcı ve yorucudur, ayrıca laboratuvar çalışanları arasında farklılık gösterir. Bu çalışmanın amacı; tam kan sayımı, klinik kimya ve immünokimya analizleri için bir dizi otoverifikasyon (AV) kuralı oluşturmak ve tasarlanan kuralların performansını değerlendirmektir. Çalışmaya tam kan sayımı, klinik kimya, immünokimya panellerine ait 69 adet test dahil edildi. AV kurallarının uygulanmasının ardından klinik karar destek sistemi (KKDS) aktive edilmeden önce uzman kullanıcılarla sistemin AV davranışının kıyaslaması yapıldı. KKDS aktivasyonu sonrası laboratuvar test sonuçlanma süresi (TSS) değişimi değerlendirildi ve AV geçiş oranları takibe alındı. Hazırlanan algoritmalarla klinik kimya ve immünokimya için test bazında sırasıyla %79.5 ve %74.9, numune bazında %24.5 ve %57 otovalidasyon oranları elde edildi. Tam kan sayımı alt parametreleri bütüncül değerlendirme gerektirdiğinden numune bazında onaya tabi tutuldu ve AV %17.3 ile sınırlı kaldı. İki uzman kullanıcı ile kurduğumuz sisteme ait AV davranışı kıyaslandığında, uzmanlar tarafından direkt onay verilmeyen sonuçlar içinde otoverifiye olan sonuca rastlanmadı. Otoverifikasyona tabi tutulan testler için sistem tümüyle aktive olduktan sonra ortalama laboratuvar test hacminde yaklaşık %10'luk artışa rağmen TSS'de %4-9 düşüş izlendi. Laboratuvarımızda KKDS uygulaması, kurulum sürecinde sonuç verilen test hacmindeki artışa rağmen test doğrulama sürecini dolayısıyla TSS'yi hızlandırdı. Manuel işlemlerin azalmasıyla zaman kazanılarak kritik sonuçların doğrulanmasına ve artan test istemlerine cevap verilebilir hale gelindi.
Özet (Çeviri)
Manual verification of clinical chemistry laboratory analysis results is time-consuming and tedious, and varies among laboratory staff. The aim of this study was to create a set of autoverification (AV) rules for complete blood count, clinical chemistry and immunochemistry analyses and to evaluate the performance of the rules. The study included 69 tests belonging to complete blood count, clinical chemistry and immunochemistry panels. After the AV rules were applied, the AV behaviour of the system was compared with expert users before the clinical decision support system (CDSS) was activated. After activation of the CDSS, the change in laboratory turn around time (TAT) was evaluated and AV pass rates were monitored. With the prepared algorithms, autovalidation rates of 79.5% and 74.9% for clinical chemistry and immunochemistry on a test basis, and 24.5% and 57% on a sample basis, respectively, were obtained. Since leukocyte subgroups in the complete blood countrequired holistic evaluation, they were subject to approval on a tube basis and AV was limited to 17.3% on a sample basis. When the AV behaviour of the system we set up with two expert users was compared, no autoverified results were found among the results that were not directly approved by the experts. For the autoverified tests, a decrease of 4-9% in TAT was observed after the system was fully activated, despite an increase of approximately 10% in the average laboratory test volume. In our laboratory, the implementation of the AV system accelerated the test validation process and therefore the TSS, despite the increase in the volume of tests finalised during the setup process. With the reduction of manual procedures, more time was saved, allowing the verification of critical results and increased test requests to be responded.
Benzer Tezler
- Pulmoner emboli klinik tanı sistemi
Pulmonary embolism clinical support system
ÖZLEM KARADENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURÇİN KURT
- COVID-19 tanısında biyokimya parametre baskınlığının makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak belirlenmesi
Determination of biochemical parameter dominance in the diagnosis of COVID-19 using machine learning methods
ÇAĞLA DANACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER
- Akut bronşiolitli infantlarda nebulize salbutamol ve salbutamol+flutikazon propiyonat sonrası kan potasyum, glukoz ve cpk-mb değişiklikleri
Serum potassium, glucose and cpk-mb changes after nebulized salbutamol and salbutamol+fluticasone propionate in infants with acute bronchiolitis
AHMET SAMİ YAZAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2002
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER CERAN
- Klinik laboratuvar test sonuçlarının değerlendirilmesi ve onayı için uzman sistem geliştirilmesi
Development of expert system for evaluation and autovalidation of clinical laboratory test results
DENİZ İLHAN TOPCU
- Makine öğrenmesi kullanılarak üst gastrointestinal kanaması olan hastalarda yoğun bakıma yatış ve hastane içi mortalite riski arasındaki ilişkinin araştırılması
Using machine learning, investigation of therelationship between icu installation and in-hospitalmortality risk in patients with upper gastrointestinalbleeding
NACİYE BÜŞRA ERDOĞAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERVAN GÖKHAN