Acil servis triyajında yapay zeka programı ile hastaların acil servis ciddiyet skalasına göre aciliyetlerinin belirlenmesi
Determination of patient urgency in the emergency department using an artificial intelligence program based on the emergency severity index
- Tez No: 867813
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ERGİN
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Ankara Bilkent Şehir Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
AMAÇ Acil servisler 24 saat boyunca kesintisiz hizmet veren yerlerdir ve artan acil servis kalabalığı içerisinde hatalı ve gecikmiş triyajın olması acil tıp hizmetleri için endişe verici bir durumdur. ESI acil servislerde triyaj yapmak için kullanılan bir önceliklendirme sistemidir. ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelidir ve doğal dil işleme görevlerinde kullanılmak üzere eğitilmektedir. Çalışmamızın amacı acil servis triyajı için ESI esaslarına göre ChatGPT kullanılarak yapılan hasta önceliklendirilmesinin doğruluğunu tespit etmektir. YÖNTEM Çalışmamıza 20 ve 21 Temmuz 2023 tarihlerinde 24 saat içinde acil servisimize başvuran 18 yaş ve üzeri 745 hasta dahil edildi. Hastaların triyajı sırasında hayati bulguları ile birlikte yaş, cinsiyet, başvuru şekli, geliş şikayeti, bilinç durumu, ek hastalıkları çalışma formuna kaydedildi. Kliniğimiz görev yapan dördüncü yıl araştırma görevlisi hekimlerimizden beş kişilik bir hakem komisyonu oluşturularak ESI triyaj sistemi hakkında olgu bazlı teorik eğitim verildi. Olgu formatına getirilen hasta bilgileri ESI kriterlerine göre hakem komisyonu ve eş zamanlı olarak ChatGPT tarafından değerlendirildi. BULGULAR ESI triyaj kategorileri dikkate alındığında hakem komisyonu ve ChatGPT değerlendirme sonuçları arasında istatistiksel olarak orta derece uyum olduğu görüldü (Cohen's Kappa = 0,659; p
Özet (Çeviri)
INTRODUCTION Emergency departments are facilities that provide uninterrupted service 24 hours a day, and amid the increasing crowding in emergency services, erroneous and delayed triage poses a concerning situation for emergency medical services. ESI (Emergency Severity Index) is a prioritization system used for triage in emergency departments. ChatGPT is an artificial intelligence model developed by OpenAI and trained for natural language processing tasks. The aim of our study is to determine the accuracy of patient prioritization conducted using ChatGPT based on ESI principles for emergency department triage. METHOD On July 20th and 21st, 2023, a total of 745 patients aged 18 and above who presented to our emergency department within a 24-hour period were included in our study. During triage, patients' vital signs along with their age, gender, mode of presentation, chief complaint, level of consciousness, and comorbidities were recorded on the study form. A five-member the peer review committee of fourth-year resident physicians from our clinic was formed, and theoretical training on the ESI triage system was provided to them. Patient data, formatted into case reports, were evaluated by both the expert panel according to ESI criteria and simultaneously by ChatGPT. RESULTS When considering the ESI triage categories, it was observed that there was a moderate level of interrater reliability between the peer review committee and ChatGPT evaluation results (Cohen's Kappa = 0.659) (p
Benzer Tezler
- Acil servis triajında yapay zeka yöntemlerinin güvenilirliği
The reliability of artificial intelligence applications on emergency department triage
ALP GİRAY AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
İlk ve Acil YardımAkdeniz ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENKER EKER
- Kalabalık acil servislerin sevk ve idaresinde etkin triyaj uygulamalarının önemi
The importance of effective triage applications in transfer and management of crowded emergency services
BORA KÖKTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
UZMAN MUSTAFA KEŞAPLI
- Dijital olarak geliştirilen triyaj destek uygulamasının acil servis triyajında kullanımının araştırılması
Investigation of the use of digitally developed triage support application in emergency department triage
MUSTAFA BAŞTUĞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER ŞAHİN
- T.c. Sağlık Bakanlığı triyaj skorlama sistemi'nin uygulayıcılar arası tutarlılığının karşılaştırılması
Comparison of the inter-practitioner consistency of the Turkish ministry of health triage scoring system
CANAN SERTÇELİK YILDIRIM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM DİKME
- Erişkin acil servise başvuran travmatik olmayan kritik hastalarda çeşitli acil skorlama sistemlerinin prognostik performansının karşılaştırılması
Comparison of the prognostic performance of various emergency scoring systems in non-traumatic critical patients registering to adult emergency department
BEKİR ALPEREN BAYKUŞ