Geri Dön

Akut pulmoner emboli tanısında yapay zeka çalışmaları

Artificial intelligence studies in the diagnosis of acute pulmonary embolism

PDF İndir

  1. Tez No: 869666
  2. Yazar: ÖNDER BABACAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı Tomografi Pulmoner Anjiografi (BTPA), Pulmoner Emboli (PE), Yapay Zeka (YZ)
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

GİRİŞ VE AMAÇ: Akut pulmoner emboli acil servislerde sıklıkla karşılaşılan önemli bir sağlık problemidir. Kardiyovasküler kaynaklı ölümlerde MI ve strok sonrasında 3.sırada yer almaktadır. Akut pulmoner embolinin klinik prezentasyonu asemptomatikten hemodinamik instabiliteye neden olabilen skalada geniş bir aralıkta değişim göstermektedir. Tanı ve tedavi süreçlerinin hızlı yürütülmesi hayati önem taşımaktadır. Tanısında klinik, laboratuar, BTPA ve V/P sintigrafisi önemli yer edinmektedir. BTPA günlük rutinde en yaygın kullanıma sahip ve en güvenilir tanısal tetkiktir. Tetkik sayılarının fazlalığı düşünüldüğünde, yeterli sayıda radyoloji uzmanı olmayan acil servislerde, acil servis hekimlerine yardımcı olması adına yapay zeka programları üzerinde çalışmalar artırılmaktadır. Bizler de bu çalışmamızda radyoloji raporlamaları baz alınarak, yapay zeka programının tanısal başarısını ve klinik kullanıma ne kadar hazır olduğunu değerlendirmeyi amaçladık. MATERYAL VE METOD: Retrospektif olarak gerçekleştirdiğimiz çalışmamıza, İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Hastanesine 01.01.2019-01.06.2023 tarihleri arasında başvuran ve BTPA çekilen hastaların, PACS sistemi üzerinden görüntüleri incelenerek uygun olan 1474 hasta dahil edilmiştir. DICOM formatındaki görüntüleri PACS üzerinden kapalı devre entegre edilmiş olan ''Canon Automation Platform'' isimli yapay zeka programına transfer ederek, programın tanısal başarısı değerlendirilmiştir. BULGULAR: İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Hastanesi'ne 01.01.2019- 01.06.2023 tarihleri arasında başvuran, pulmoner emboli kuşkusu üzerine pulmoner bt anjiografi çekilen, görüntüleme bulguları ideal olan 1474 hastanın radyoloji raporu altın standart sayılarak, yapay zeka raporlaması ile karşılaştırılmıştır. Çalışmamıza 822 kadın(%55.8) ; 652(%44.2) erkek olmak üzere toplamda 1474 kişi katılmıştır. Yaşları 18-96 arasında dağılım göstermekte olup, ortalama yaş 59,7 (±15.8) olarak hesaplanmıştır. Yapay zekanın mevcut 1474 hastayı 11 ayrı başlıkta radyoloji raporları altın standart kabul ederek, emboli tespit başarısı istatistiki olarak şu şekilde tespit edilmiştir: 10  Sağ ana pulmoner arter: ROC-AUC değeri 0.994, Accurary(doğruluk) değeri 0.997, Sensitivite(Recall) değeri 0.966, Spesifite değeri 0.999, PPV(Precision) değeri 0.991, NPV değeri 0.997 ve F1 skoru 0.978 bulunmuştur.  Sağ interlober arter: ROC-AUC değeri 0.998, Accurary(doğruluk) değeri 0.997, Sensitivite(Recall değeri) 0.975, Spesifisite değeri 1, PPV(Precision) değeri 1, NPV değeri 0.997 ve F1 skoru 0.987 bulunmuştur.  Sağ üst lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.987, Accurary(doğruluk) değeri 0.992, Sensitivite(Recall değeri) 0.946, Spesifisite değeri 0.998, PPV(Precision) değeri 0.981, NPV değeri 0.993 ve F1 skoru 0.963 bulunmuştur.  Sağ orta lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.996, Accurary(doğruluk) değeri 0.993, Sensitivite(Recall değeri) 0.944, Spesifisite değeri 1, PPV(Precision) değeri 1, NPV değeri 0.992 ve F1 skoru 0.971 bulunmuştur.  Sağ alt lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.987, Accurary(doğruluk) değeri 0.988, Sensitivite(Recall değeri) 0.953, Spesifisite değeri 0.997, PPV(Precision) değeri 0.985, NPV değeri 0.989 ve F1 skoru 0.969 bulunmuştur.  Sol ana pulmoner arter: ROC-AUC değeri 0.945, Accurary(doğruluk) değeri 0.992, Sensitivite(Recall değeri) 0.989, Spesifisite değeri 0.992, PPV(Precision) değeri 0.891, NPV değeri 0.999 ve F1 skoru 0.937 bulunmuştur.  Sol interlober arter: ROC-AUC değeri 0.978, Accurary(doğruluk) değeri 0.996, Sensitivite(Recall değeri) 0.991, Spesifisite değeri 0.996, PPV(Precision) değeri 0.957, NPV değeri 0.999 ve F1 skoru 0.974 bulunmuştur.  Sol üst lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.968, Accurary(doğruluk) değeri 0.986, Sensitivite(Recall değeri) 0.904, Spesifisite değeri 0.995, PPV(Precision) değeri 0.946, NPV değeri 0.990 ve F1 skoru 0.925 bulunmuştur.  Sol alt lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.981, Accurary(doğruluk) değeri 0.988, Sensitivite(Recall değeri) 0.946, Spesifisite değeri 0.995, PPV(Precision) değeri 0.972, NPV değeri 0.990 ve F1 skoru 0.959 bulunmuştur. 11  Sağ subsegmenter dallar: ROC-AUC değeri 0.956, Accurary(doğruluk) değeri 0.954, Sensitivite(Recall değeri) 0.847, Spesifisite değeri 0.989, PPV(Precision) değeri 0.957, NPV değeri 0.956 ve F1 skoru 0.899 bulunmuştur.  Sol subsegmenter dallar: ROC-AUC değeri 0.945, Accurary(doğruluk) değeri 0.957, Sensitivite(Recall değeri) 0.814, Spesifisite değeri 0.987, PPV(Precision) değeri 0.929, NPV değeri 0.962 ve F1 skoru 0.868 bulunmuştur. SONUÇ: Yüksek hasta sayısı ile gerçekleştirdiğimiz çalışmamızda elde ettiğimiz sonuçlar, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilebilirliği ve geldiği nokta üzerinden umut verici konumda olduğunu göstermiştir. Akut pulmoner emboli tanısında radyoloji uzmanına ulaşım şansı olmayan hastanelerde, başta acil servis hekimlerine olmak üzere, tüm doktorlara kısa sürede yüksek başarı ile tanısal destek sağlayacağı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

AIM: Acute pulmonary embolism is a frequently encountered critical health issue in emergency departments. It ranks third in cardiovascular related deaths, following myocardial infarction (MI) and stroke. The clinical presentation of acute pulmonary embolism varies widely on a scale ranging from asymptomatic to hemodynamic instability. The rapid execution of diagnosis and treatment processes is of vital importance. Clinical, laboratory, CT pulmonary angiography (CTPA) and V/Q scintigraphy play a significant role in its diagnosis. CTPA is the most commonly used and reliable diagnostic test in daily practice. Given the high number of cases to be examined, artificial intelligence programs are being developed to assist emergency department physicians, particularly in emergency departments lacking a sufficient number of radiologists. In our study, we aimed to evaluate the diagnostic success and clinical readiness of an artificial intelligence program based on radiology reports. MATERIALS AND METHODS: Between January 1, 2019, and June 1, 2023, a total of 1474 patients who presented to Istanbul University Istanbul Faculty of Medicine Hospital with suspicion of pulmonary embolism and underwent pulmonary CT angiography with ideal imaging findings were included in our study. Of the participants, 822 were female (55.8%), and 652 were male (44.2%). Their ages ranged from 18 to 96, with a mean age of 59.7 (±15.8). RESULTS: The diagnostic success of artificial intelligence, when compared to the gold standard of radiology reports in nine different categories for all 1474 patients, was statistically determined as follows: Right main pulmonary artery: ROC-AUC value 0.994, Accuracy value 0.997, Sensitivity (Recall value) 0.966, Specificity value 0.999, Precision (PPV) value 0.991, NPV value 0.997, and F1 score 0.978. Right interlobar artery: ROC-AUC value 0.998, Accuracy value 0.997, Sensitivity (Recall value) 0.975, Specificity value 1, Precision (PPV) value 1, NPV value 0.997, and F1 score 0.987. Right upper lobe segment branches: ROC-AUC value 0.987, Accuracy value 0.992, Sensitivity (Recall value) 0.946, Specificity value 0.998, Precision (PPV) value 0.981, NPV value 0.993, and F1 score 0.963. Right middle lobe segment branches: ROC-AUC value 0.996, Accuracy value 0.993, Sensitivity (Recall value) 0.944, Specificity value 1, Precision (PPV) value 1, NPV value 0.992, and F1 score 0.971. Right lower lobe segment branches: ROC-AUC value 0.987, Accuracy value 0.988, Sensitivity (Recall value) 0.953, Specificity value 0.997, Precision (PPV) value 0.985, NPV value 0.989, and F1 score 0.969. Left main pulmonary artery: ROC-AUC value 0.945, Accuracy value 0.992, Sensitivity (Recall value) 0.989, Specificity value 0.992, Precision (PPV) value 0.891, NPV value 0.999, and F1 score 0.937. Left interlobar artery: ROC-AUC value 0.978, Accuracy value 0.996, Sensitivity (Recall value) 0.991, Specificity value 0.996, Precision (PPV) value 0.957, NPV value 0.999, and F1 score 0.974. 2 Left upper lobe segment branches: ROC-AUC value 0.968, Accuracy value 0.986, Sensitivity (Recall value) 0.904, Specificity value 0.995, Precision (PPV) value 0.946, NPV value 0.990, and F1 score 0.925. Left lower lobe segment branches: ROC-AUC value 0.981, Accuracy value 0.988, Sensitivity (Recall value) 0.946, Specificity value 0.995, Precision (PPV) value 0.972, NPV value 0.990, and F1 score 0.959. Right subsegmental branches: ROC-AUC value 0.956, Accuracy value 0.954, Sensitivity (Recall value) 0.847, Specificity value 0.989, Precision (PPV) value 0.957, NPV value 0.956, and F1 score 0.899. Left subsegmental branches: ROC-AUC value 0.945, Accuracy value 0.957, Sensitivity (Recall value) 0.814, Specificity value 0.987, Precision (PPV) value 0.929, NPV value 0.962, and F1 score 0.868. CONCLUSIONS: The results obtained from our study, conducted with a high number of patients, are promising in terms of the potential for the development of artificial intelligence technologies and their current state. They indicate that in the diagnosis of acute pulmonary embolism, AI has the potential to provide rapid and high-quality diagnostic support, especially to emergency room physicians, and to all doctors in hospitals where access to radiologists is limited. KEY WORDS: Computed Tomography Pulmonary Angiography(CTPA), Pulmonary Embolism(PE), Artificial Intellıgence(AI).

Benzer Tezler

  1. Tez No

    908791

    Hemogramda immatür granülosit artışının D-dimer ve nötrofil/lenfosit oranı ile korelasyonunun akut pulmoner emboli tanısındaki yeri

    The correlation of increased immature granulocytes in hemograms with D-dimer and neutrophil/lymphocyte ratio in the diagnosis of acute pulmonary embolism

    ŞEYMA YAPRAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Göğüs HastalıklarıKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURHAN ATİLLA

  2. Tez No

    462574

    Akut pulmoner emboli tanısında, şiddetinin belirlenmesinde ve prognozunda serum copeptin seviyelerinin değeri

    The value of copeptin levels in the diagnosis, severity and prognosis of acute pulmonary embolism

    OLGUN AŞIK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İlk ve Acil YardımKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN TÜREDİ

  3. Tez No

    297425

    Akut pulmoner emboli tanısında copeptinin etkinliği

    Effectıveness of copeptın ın dıagnosıs of pulmonary embolısm

    FATİH SAVRAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    İlk ve Acil YardımSelçuk Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR CANDER

  4. Tez No

    659335

    Akut pulmoner embolide ortalama trombosit hacmi erken dönem mortaliteyi gösteren bir belirteç midir?

    Is mean platelet volume A marker for early mortality in acute pulmonary embolism?

    ELİF YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Göğüs HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları ve Tüberküloz Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DİLEK ERNAM

  5. Tez No

    608605

    Renal fonksiyon bozukluğu olan hastalardan nötrofil/lenfosit ve platelet/lenfosit oranlarının pulmoner emboli tanısında kullanabilirliği

    The usability of neutrophyl / lymphocyte and platelet / lymphocyte rate in patients with pulmonary embolism in patients with renal function disorders

    EZGİ TÜRKOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Göğüs HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    UZMAN MEHMET EMİN PİŞKİNPAŞA

Geri Dön