Geri Dön

Akut apandisit tanı oranının makine öğrenmesi yardımı ile prospektif olarak iyileştirilmesi

Prospective improvement of acute appendicitis diagnosis rate with the help of machine learning

  1. Tez No: 863066
  2. Yazar: ERHAN GÖK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EDİP AKPINAR
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Genel Cerrahi, General Surgery
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Adana Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Amaç: Hastane acillerinde en sık görülen cerrahi batın problemi olan akut apandisitin ciddi morbidite ve mortaliteye yol açmaması için erken teşhis edilip tedavi edilmesi gerekir. Doğru tanı koyma oranı gittikçe artmakla birlikte yanlış tanı oranı hala %20'nin üstündedir. Bu çalışmada, merkez bazlı tarihsel veri ile eğitilen modeller aracılığıyla akut apandisitin doğru tanı oranının artırılabilirliği araştırılmaktadır. Gereç ve Yöntem: Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesi arşivinden retrospektif olarak apendektomi ameliyatı yapılan hastaların klinik bilgileri, laboratuvar sonuçları, radyolojik bulguları ve histopatolojik raporları çıkartılarak tek bir veri tabanı altında toplandı. Bu veriler makine öğrenmesi algoritmaları uygulanarak analiz edildi ve prediktif bir model oluşturuldu. Daha sonra prediktif modelin ışığında eski dosyalarda yeterince bulunmadığı anlaşılan değişkenleri ortaya çıkaracak bir sorgu formu hazırlanıp prospektif olarak akut apandisit nedeniyle cerrahi servisine yeni kabul edilen hastalara uygulandı. Makina öğrenmesi algoritmaları için KNIME, istatistikler için R paketi kullanıldı ve p

Özet (Çeviri)

Aim: Early diagnosis of acute appendicitis is crucial to avoid its complications that may lead to mortality or lifelong morbidity. Despite significant advances in recent decades, the rate of negative laparotomy is still above 20%. This study aims to investigate the potential of gradually enhancing the precision of diagnosing acute appendicitis through the utilization of machine learning algorithms trained on historical local data. Materials and Methods: Clinical, laboratory, radiographic, and histological data of patients who underwent appendectomy in our hospital were retrieved and combined into a single database. A supervised learning algorithm was used to analyze the data, with the target outcome variable being the histopathological diagnosis of acute appendicitis. The emerged best model's missing variables that were traditionally known to be important were used to create a questionnaire to be applied to prospective patients in order to improve the model. The R statistics package was used for statistical analysis, and a p

Benzer Tezler

  1. Akut apandisit olgularında nötrofil/lenfosit oranının tanıda ve hastalığın şiddetini belirlemedeki prediktif değeri ve bu olgularda görüntüleme yöntemlerinin tanısal değeri

    The predictive and diagnostic value of neutrophil/lymphocyte ratio in the cases with acute appendicitis and the diagnostic value of imaging methods in these cases

    ONUR YÜCESOY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET KÜÇÜK

  2. Acil servise karın ağrısı ile başvuran hastalarda negatif laparotomiyi azaltmada nötrofil lenfosit oranının ve ortalama trombosit hacminin etkisi

    The effect of neutrophi̇l/lymphocyte rati̇o and mean platelet volume to reduce negati̇ve laporotomy rates i̇n pati̇ents wi̇th abdomi̇nal pai̇n i̇n emergency department

    EYLEM KUDAY KAYKISIZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İlk ve Acil Yardımİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ESAD TOPAL

  3. Çocukluk çağında apandisit ön tanısı ile opere edilen hastaların verilerinin retrospektif analizi

    Retrospective analysis of data of patients operated with a preliminary diagnosis of appendicitis in childhood

    ALI EYVAZOV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Çocuk CerrahisiMarmara Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KIVILCIM KARADENİZ CERİT

  4. Kliniğimiz meckel divertikülü olgularının klinik ve patolojik değerlendirmesi

    Clinical and pathological evaluation of meckel diverticulum cases in our clinic

    SERPİL SANCAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Çocuk CerrahisiSağlık Bakanlığı

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. AHMET ARIKAN