Geri Dön

Temel klinik veriler ve laboratuvar parametreleri kullanılarak yapay zeka desteğiyle sepsis fenotiplerinin belirlenmesi

Identification of sepsis phenotypes with artificial intelligence using basic clinical data and laboratory parameters

PDF İndir

  1. Tez No: 879799
  2. Yazar: MEHMET ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA KEMAL ARSLANTAŞ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Anestezi ve Reanimasyon, Anesthesiology and Reanimation
  6. Anahtar Kelimeler: Sepsis, Phenotyping, Artificial Intelligence, Machine Learning, Intensive Care
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Demiroğlu Bilim Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Giriş ve Amaç: Sepsis, enfeksiyona karşı düzensiz bir immün yanıtın neden olduğu organ disfonksiyonu ile karakterize, hayatı tehdit eden bir durumdur. Yüksek morbidite ve mortalite oranlarıyla yoğun bakım ünitelerinde önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Sepsis fenotiplemesi, hastaların klinik özelliklerini, tedaviye yanıtlarını ve prognozlarını daha iyi anlamayı ve potansiyel olarak kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarını mümkün kılmayı amaçlamaktadır. Yapay zeka tekniklerini kullanarak tam kan sayımı ve hemodinamik izlem verilerine dayanarak sepsis fenotiplerini belirlemek ve bu fenotiplerin klinik sonuçlar üzerindeki etkisini analiz etmek. Yöntem: Bu retrospektif çalışmada, 2008-2019 yılları arasında Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'nin yoğun bakım ünitelerinde tedavi gören 65.000'den fazla yetişkin hastanın verilerini içeren MIMIC-IV veritabanı kullanıldı. Sepsis-3 kriterlerine göre sepsis tanısı konulan hastalar çalışmaya dahil edildi. Hastaların demografik bilgileri, vital bulguları, laboratuvar sonuçları ve komorbiditeleri analiz edildi. Sepsis fenotiplerinin belirlenmesi için kümeleme analizi uygulandı. Fenotipler arasındaki farklılıklar Kruskal-Wallis ve χ2 testleriyle değerlendirilirken, 28 ve 90 günlük sağkalım analizleri Kaplan-Meier eğrileri ve Cox regresyon analizleriyle gerçekleştirildi. Bulgular: Makine öğrenimi teknikleri üç farklı fenotip belirledi. Ortalama trombosit ve lökosit sayıları gibi laboratuvar parametreleri bu fenotiplerin belirlenmesinde etkili oldu. Özellikle, yoğun bakıma kabulde yüksek trombosit sayısına sahip hastaların (Fenotip HP) daha yüksek mortalite riski gösterdiği, buna karşın normal sayıda trombosit sayısına sahip hastalarda (Fenotip NP) ise en düşük mortalite oranlarına sahip olduğu saptandı. Sonuç: Bu çalışma, erken dönem hemodinamik bulgular ve temel kan sayımı parametreleri kullanılarak belirlenen sepsis fenotipleri arasında mortalite, morbidite ve klinik sonuçlarda önemli farklılıklar olduğunu ortaya koydu. Makine öğrenimi teknikleriyle elde edilen fenotip sınıflandırması, hasta risk değerlendirmesinde ve kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarında kullanılabilir. Sepsis yönetiminde yapay zeka entegrasyonu, bu alandaki yenilikçi yaklaşımların öncüsü olarak ortaya çıkmakta ve gelecekteki araştırmalar için kritik bir dönüm noktası sunmaktadır. Anahtar Sözcükler: Sepsis, Fenotipleme, Yapay zeka, Makine öğrenmesi, Yoğun bakım

Özet (Çeviri)

Title: Identification of Sepsis Phenotypes with Artificial Intelligence Using Basic Clinical Data and Laboratory Parameters Introduction and Objective: Sepsis is a life-threatening condition characterized by organ dysfunction resulting from a dysregulated immune response to infection. It remains a major challenge in intensive care units with high morbidity and mortality rates. Sepsis phenotyping aims to better understand patients' clinical characteristics, treatment responses, and prognoses, potentially enabling personalized treatment approaches. To identify sepsis phenotypes using artificial intelligence techniques based on complete blood count and hemodynamic monitoring data, and to analyze the impact of these phenotypes on clinical outcomes. Methods: This retrospective study utilized the MIMIC-IV database, containing data for over 65,000 adult patients treated in the intensive care units of Beth Israel Deaconess Medical Center between 2008 and 2019. Patients diagnosed with sepsis according to Sepsis-3 criteria were included. Demographic information, vital signs, laboratory results, and comorbidities were analyzed. Clustering analysis was applied to identify sepsis phenotypes. Differences between phenotypes were evaluated using Kruskal- Wallis and χ2 tests, while 28- and 90-day survival analyses were performed using Kaplan-Meier curves and Cox regression analyses. Results: Machine learning techniques identified three distinct phenotypes. Laboratory parameters, such as mean platelet and leukocyte counts, were influential in determining these phenotypes. In particular, it was found that patients with high platelet counts (Phenotype HP) had a higher mortality risk at intensive care unit admission, whereas patients with normal platelet counts (Phenotype NP) had the lowest mortality rates. Conclusion: This study revealed significant differences in mortality, morbidity, and clinical outcomes among sepsis phenotypes identified using early hemodynamic findings and basic blood count parameters. The phenotype classification obtained through machine learning techniques may be utilized in patient risk assessment and personalized treatment approaches. The integration of artificial intelligence in sepsis management emerges as a pioneer for innovative approaches in this field and presents a critical turning point for future research.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    939279

    İmmün trombositopenik purpura (İTP) tanısı ile takip edilen çocuk hastaların klinik ve laboratuvar bulgularının değerlendirilmesi

    Evaluation of clinical and laboratory findings in pediatric patients diagnosed with immune thrombocytopenic purpura (ITP)

    MUSTAFA SERDAR USTA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SUAR ÇAKI KILIÇ

  2. Tez No

    944906

    Haseki Eğitim Araştırma Hastanesi evde sağlık hizmetleri birimine kayıtlı bireylerde polifarmasi sıklığı ve ilişkili faktörler

    Frequency of polypharmacy and related factors among individuals registered in the home health services unit of Haseki Training and Research Hospital

    BEDRİYE BURCU DİRİÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SABAH TÜZÜN

    DR. BURCU HACIOĞLU

  3. Tez No

    959044

    Çocuklarda hemofagositik lenfohistiyositoz tanısı koymakta ve prognozu ön görmede H-Score sisteminin etkinliği

    Evaluating the diagnostic and prognostic utility of the H-Score system in pediatric hemophagocytic lymphohistiocytosis

    CANSU EKİZ SOP

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TUBA HİLKAY KARAPINAR

  4. Tez No

    949312

    Özofagus varisini belirlemede noninvaziv yöntemlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of non-invasive methods in the detection of esophageal varices

    TAYFUN BEŞTEPE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İç HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE KURTKULAĞI

  5. Tez No

    946062

    Discovery of small molecules with inhibitory potential and therapeutic peptide design against clostridium difficile infection

    Clostridium difficile enfeksiyonuna yönelik inhibitör potansiyeline sahip küçük molekül keşfi ve terapötik peptid tasarımı

    DAMLA NUR ÇAMLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyolojiİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Biyomühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİHA ECE ACUNER ZORLUUYSAL

Geri Dön