Geri Dön

Karın ağrısı ile acil servise başvuran hastalarda akut apandisit tanısı için makine öğrenmesi yaklaşımlarının kullanımı

The use of machine learning approaches for the diagnosis of acute appendicitis in patients presenting to the emergency department with abdominal pain

PDF İndir

  1. Tez No: 877703
  2. Yazar: ÖMER FARUK AKMEŞE
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN ERBAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 93

Özet

Genel cerrahi kliniklerinde en sık görülen acil hastalıklardan biri akut apandisittir. Özellikle 10 ila 30 yaşları arasında daha yaygındır. Ayrıca, tüm popülasyonun yaklaşık %7'sine yaşamlarının bir döneminde akut apandisit teşhisi konur ve ameliyat gerekir. Çalışma, makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak erken akut apandisit tanısı için kolay, hızlı ve doğru bir tahmin yöntemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Retrospektif klinik kayıtlar, tahmin edici veri madenciliği modelleri ile analiz edilmiştir. Çeşitli makine öğrenme algoritmalarıyla elde edilen modellerin öngörü başarıları karşılaştırılmıştır. Çalışmada 348 erkek (%58,49) ve 247 kadın (%41,51) dahil olmak üzere toplam 595 klinik kayıt kullanılmıştır. Gradyan artırılmış ağaçlar algoritmasının %95,31'lik doğru tahmin başarısı ile en iyi başarıya ulaştığı tespit edilmiştir. Bu çalışmada, akut apandisitli bireyleri tanımlamak için makine öğrenmesine dayalı bir tahmin yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntemin özellikle hastanelerde, acil servislerde apandisit belirtileri olan hastalara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

Acute appendicitis is one of the most common emergency diseases in general surgical clinics. It is more common, especially between the ages of 10 and 30 years. Also, approximately 7% of the entire population is diagnosed with acute appendicitis at some time in a period of their lives and requires surgery. The study aims to develop an easy, fast, and accurate estimation method for early acute appendicitis diagnosis using machine-learning algorithms. Retrospective clinical records were analyzed with predictive data mining models. The predictive success of the models obtained by various machine-learning algorithms was compared. A total of 595 clinical records were used in the study, including 348 males (58.49%) and 247 females (41.51%). It was found that the Gradient boosted tree algorithm achieves the best success with an accurate prediction success of 95.31%. In this study, an estimation method based on machine learning was developed to identify individuals with acute appendicitis. It is thought that this method will benefit patients with signs of appendicitis, especially in emergency departments in hospitals.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    434630

    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

  2. Tez No

    449038

    Acil servise karın ağrısı ile başvuran hastalarda nötrofil/ lenfosit oranı, platelet/lenfosit oranı ve platelet dağılım hacmi değerlerinin akut apandisit tanısındaki yeri

    Emergency patients with abdominal pain in neutrophils/lymphocyte ratio, platelet/lymphocyte ratio and platelet distribution width (PDW) of acute appendicitis place in diagnosis

    ERTUĞRUL KARA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İlk ve Acil YardımDicle Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ÜSTÜNDAĞ

  3. Tez No

    774297

    Akut karın ağrısı ile acil servise başvuran hastalarda yapay zeka tabanlı gastrointestinal sistem kaynaklı akut batın olgularının saptanması

    Detection of acute abstract causes caused by the artificial intelligence based gastrointestinal system in patients attending the emergency department with acute abdominal pain

    ESRA EKİCİ ERDEM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAVVA ŞAHİN KAVAKLI

  4. Tez No

    452914

    Serum amiloid-a akut apandisit tanısında etkin bir belirteç mi?

    An effective marker in the diagnosis of acute appendicitis, serum amyloid-a?

    MUSTAFA ALPER AKAY

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Çocuk CerrahisiKocaeli Üniversitesi

    Çocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLŞEN EKİNGEN YILDIZ

  5. Tez No

    678909

    Sağ alt kadran ağrısı ile başvuran kadın hastalarda over kist rüptürü ve akut apandisit ayırımında laboratuar parametrelerinin değerlendirilmesi

    The evaluation of laboratory parameters for discrimination of ruptured overi̇an cyst and acute appendicitis in female patients with right lower-quadrant pain

    SÜLEYMAN KARDAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İlk ve Acil Yardımİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UMUT PAYZA

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KAYALI

Geri Dön