Geri Dön

Primer sjögren hastalığının tanılanmasında yapay zeka yönteminin etkinliği

Effectiveness of artificial intelligence method in diagnosis of primary sjögren disease

PDF İndir

  1. Tez No: 892781
  2. Yazar: MERT ÜNAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. VELİ YAZISIZ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Romatoloji, Rheumatology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Amaç: Romatolojide yapay zekâ modellemelerinin tıp alanında kullanımına dair kanıtlar giderek artmaktadır. Bu çalışmada parotis ultrasonografi (PUSG) görüntüleri kullanılarak derin öğrenme yöntemiyle çalışan yapay zekâ modellemesinin primer Sjögren sendromundaki (pSS) tanısal performansının araştırılması amaçlanmıştır. Metod: Çalışmaya 2016 ACR-EULAR (Amerika Romatoloji Cemiyeti- Avrupa Romatizma Birliği) pSS sınıflandırma kriterlerini karşılayan 123 pSS hastası ile kontrol grubu olarak 123 yaş ve cinsiyet uyumlu gönüllü dahil edildi. Tüm katılımcıların PUSG taramaları yapıldı. Yapay zekâ derin öğrenme modeli için eğitim grubu 196 gönüllüye (98 pSS hastası ve 98 kontrol) ait 392 görüntü, validasyon grubu 24 gönüllünün (12 pSS hastası ve 12 kontrol) 48 görüntü ve derin öğrenme analizi için 26 gönüllünün (13 pSS hastası ve 13 kontrol) 52 PUSG görüntüsü kullanıldı. Derin öğrenme sisteminin PUSG görüntülerinden pSS tanısı koyma performansı araştırıldı. Bulgular: pSS ve kontrol gruplarının cinsiyet dağılımları (p=1.00) ve yaş ortalamaları (pSS grubu 57.3 ± 11.8 yıl, kontrol grubu 55.1 ± 11.2 yıl) benzerdi (p=0.15). pSS tanılı 123 hastanın ortalama tanı yaşı 50.6 ±11.5 yıldı. pSS hastalarının ve sağlıklı bireylerin PUSG görüntüleri OMERACT kriterlerine göre değerlendirildiğinde sağ ve sol parotis bezlerinin gradeleri uyumluydu. (Sırasıyla Kappa: 0.656 ve Kappa: 0.777). Total OMERACT skoru ≥2'ye göre analiz edildiğinde PUSG'nin pSS hastalarındaki tanısal doğruluk, sensitivitesi, spesifisitesi sırasıyla %87, %82 ve %92 olarak bulundu. Yapay zeka modellemesinin pSS tanısındaki tanısal doğruluk, sensivite, spesifite oranları ise sırasıyla %87, %77 ve %96 olarak saptanmıştır. Sonuç: PUSG görüntüleri baz alınarak programlanan yapay zekâ modellemesinin pSS için yüksek tanısal doğruluğu gösterilmiştir. Yapay zekâ modellemelerinin programları ultrasonografi cihazlarına entegre edilerek görüntüye dayalı bir tanı aracı olarak kullanılabilmesi mümkün olabilir. pSS'de parotis ultrasonografisi bu modellemeler ile tanıda kullanılabilecek bir metod haline dönüştürlebilir.

Özet (Çeviri)

Objective: The use of artificial intelligence (AI) models in the field of rheumatology is increasingly supported by evidences. This study aims to investigate the diagnostic performance of an AI model based on deep learning using parotid ultrasonography (PUSG) images in the diagnosis of primary Sjögren's syndrome (pSS). Methods: The study included 123 pSS patients meeting the 2016 ACR-EULAR classification criteria and a control group of 123 age- and sex-matched healthy volunteers. PUSG scans were performed on all the participants. For the AI deep learning model, a training set consisting of 392 images from 196 volunteers (98 pSS patients and 98 controls), a validation set comprising 48 images from 24 volunteers (12 pSS patients and 12 controls), and 52 PUSG images from 26 volunteers (13 pSS patients and 13 controls) for deep learning analysis were used. The study examined the performance of the deep learning system in diagnosing pSS based on PUSG images. Results: The sex distribution (p=1.00) and age averages(pSS group: 57.3 ± 11.8 years; control group: 55.1 ± 11.2 years) were similar between the pSS and control groups (p=0.15). The mean age at diagnosis for the 123 pSS patients was 50.6 ± 11.5 years. When evaluating PUSG images of pSS patients and healthy individuals according to OMERACT criteria, the grades of the right and left parotid glands were consistent (Kappa: 0.656 and Kappa: 0.777, respectively). When it is analyzed with a total OMERACT score ≥2, the diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity of PUSG for pSS were 87%, 82%, and 92%, respectively. The AI model's diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity for pSS were 87%, 77%, and 96%, respectively. Conclusion: The AI model programmed using PUSG images demonstrated high diagnostic accuracy for pSS. It is conceivable that AI models could be integrated into ultrasound devices to serve as image-based diagnostic tools. Parotid ultrasonography, in conjunction with these models, could become a viable diagnostic method for pSS

Benzer Tezler

  1. Tez No

    795821

    Primer biliyer kolanjit hastalarında sjögren sendromu sıklığı

    Frequency of sjögren's syndrome in patients with primary biliary cholanji̇ti̇s

    PARVIN BAGHIROVA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ İBRAHİM HATEMİ

  2. Tez No

    514974

    Primer biliyer sirozlu hastalarda çölyak hastalığı prevalansı

    Coexisting of coeliac disease in primary biliary cirrhosis

    SEZGİN VATANSEVER

    Tıpta Yan Dal Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    GastroenterolojiSağlık Bakanlığı

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BELKIS ÜNSAL

  3. Tez No

    886671

    Prevalence of celıac dısease ın autoımmune lıver dıseases

    Otoimmün karaciğer hastaliklarinda çölyak hastaliği sikliği

    SENA FİDAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Gastroenterolojiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ İBRAHİM HATEMİ

  4. Tez No

    448768

    Primer sjögren sendromlu ve ankilozan spondilitli hastalarda hasta kökenli ölçekler (yorgunluk, yaşam kalitesi, ruhsal durum değerlendirilmesi, pitsburg uyku kalitesi, basdaı, basfı, ss eular indeksleri) ve hastalık aktivesi ile ilişkisi

    In primary sjogren's syndrome and ankylosing spondylitis patients , patient oriented scales (fatigue, life quality, spirutual situation evaluation, pittsburg sleep quality, basdai, basfi, SS eular indexes ) and the relationship with the illness activities

    CELAL İDEMEN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    RomatolojiAnkara Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHSİN MURAT TURGAY

  5. Tez No

    316799

    Primer sjögren sendromunda inflamatuar bel ağrısı ve aksiyel apondiloartropati aıklığı

    Prevalence of inflammatory low back pain and axial spondyloarthritis in primary sjogren syndrome

    RAFET EREN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    RomatolojiMarmara Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET PAMİR ATAGÜNDÜZ

Geri Dön