Acil Servise Başvuran Toraks Travmalı Hastaların Yapay Zeka İle Bilgisayarlı Tomografilerinin Değerlendirilmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 907948
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ GÜRBÜZ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Toraks tomografisi, yapay zeka, hemopnömotoraks, kontüzyon, thorax tomography, artificial intelligence, hemopneumothorax
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Amaç: Travma sonrası akciğer kanamaları ve sönmeleri, ciddi mortalite ve morbiditeye sahip patolojilerdir. Bu hastaların acil servis ve diğer sağlık birimlerinde zamanında ve doğrulukla tespiti, hastanın mortalitesi ile yakından ilişkilidir. Bu çalışmadaki amaç; toraks travması sonrası akciğer kanamalı ve pnömotoraksı olan hastalarda, tanı koyma süresinden ve iş gücünden tasarruf etmek ve hekim kaynaklı bilgisayarlı toraks tomografisi (BTT) yorumlama hatalarını minumuma indirmeye çalışmaktır. Çalışmamızda; normal, kanama ve pnömotorakslı toraks tomografi görüntüleri, yapay zeka programları tarafından yorumlatılmaya çalışılmıştır. Tomografi görüntülerinin yapay zeka programlarına tanıltılnası ve yapay zeka ile yorumlanması; hem radyoloğun iş yükünü azaltacak, hem de tomografi görüntüsünün yorumlanmasına kadar geçen sürenin kısaltılmasına fayda sağlayacaktır. Metod: Çalışmamızda; İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi'nde 2012- 2022 yılları arasında çekilmiş ve hastane bilgi sistemi SECTRA'da yüklü olan toraks tomografileri; yaş, cinsiyet,ırk gibi dışlama kriterleri olmadan retrospektif olarak değerlendirmeye alınmıştır. Tomografi görüntülerine hastanemizin görüntüleme sistemi (SECTRA) üzerinden ulaşılmıştır. Doğruluk kriteri ise hastanın sistemde mevcut olan radyolog tarafından yazılmış tomografi raporları veya mevcut tomografi raporu yazılmamış görüntüler için ise radyoloji sözel görüşleri olarak belirlenmiştir. Bulgular: Bu çalışmada yoğun hareket artefaktlı, cilt altı amfizemi olan toraks tomografileri dışlanarak seçilmiş olan 213 toraks tomografisi çalışılmıştır. Aynı zamanda seçilen tomografi görüntüleri hemotoraks, pnomotoraks, kontüzyon ve normal görüntü olarak çalışılmıştır. 67 normal BTT, 44 hemotoraks BTT, 35 kontüzyonlu BTT ve 67 pnömotorakslı BTT çalışmaya dahil edilmiştir. Sonuç: Mevcut verilerle yapay zekanın toraks tomografilerinde kanama ve pnömotoraks saptama yeteneği olumlu tespit edilmiştir ve yakın gelecekte pratikte sıkça kullanılmasını beklemekteyiz. Mevcut programlar acil hekiminin hızlı ve doğru tanı koymasına yardımcı olacak, hata payını en aza indirecek ve radyoloğun iş yükünü azaltacaktır. Bu sonuçlar, bu çalışmada elde edilen verilere göre desteklenmiştir. Yakın gelecekte bu tür çalışmalar neticesinde yapay zekanın rolünü sağlık alanında daha efektif ve daha sık göreceğizdir.
Özet (Çeviri)
Objectives: Hemopneumothorax is the pathology having serious morbidity and mortality. True medical diagnosis of these in emergency services and other health units at the right time is closely associated with patients' mortality. The aim of this study is to indicate how to save time and labor force whilst diagnosing the patients with thorax hemorrhage. In this study, the tomograms with/out hemopneumothorax are tried to be interpreted with artificial intelligence programmes. That tomograms are interpreted with artificial intelligence programmes will help both decreasing the work load of radiologist and saving time while interpreting the tomogram and minimize human errors Method: In this study; tomograms having been scanned and recorded in the system at Turgut Özal health center in between 2012-2022 have been evaluated retrospectively regardles of exclusion criteria such as; age, sex. Tomograms have been reached at the center of emission-computed tomography(SECTRA) in the hospital, and so as to affirm, avaliable tomography reports of the patients in the system, which had been written by radiologist were predicated on. Besides, radiologist's opinion was received for the tomograms the report of which had not been written yet. Findings: In this study, 213 arbitrary thorax tomograms were chosen, ostracizing the ones with intense mobile artefact. At the same time, selected tomograms were categorized according to the hemothorax, contusion and pneumothorax. 67 normal BTT, 44 hemothorax BTT, 35 contusion hemorrhage BTT, 67 pneumothorax BTT were included in this study. Conclusion: With the existing data, the ability of artificial intelligence to detect thorax hemorrhage in thorax tomography has been determined positively, and we expect it to be used in practice in the near future. Existing programs will help the responsible physician make rapid and correct diagnosis, minimize the margin of error, and reduce the workload of the radiologist. These results are strongly supported by the data obtained in this study. Near feture , we will see so much ability of artificial intelligence because of like this study.
Benzer Tezler
- Acil serviste genişletilmiş acil travma ultrasonografisi ve hedefe yönelik acil ekokardiyografi uygulamaları
The practice of extended emergency trauma ultrasonography and goal directed echocardiography in emergency department
İLHAN UZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
İlk ve Acil YardımEge ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHAR BOYDAK
- Acil servise başvuran toraks travmalı hastalarda entegre pulmoner indeks ölçümünün toraks patolojilerini saptamadaki değerliliği
The evaluation of integrated pulmonary index measurement in determination of thoracic pathologies in patients with thoracic trauma admitted to emergency service
ONUR TOSUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL DOĞAN
- Acil servise başvuran künt göğüs travmalı hastaların değerlendirilmesi
Evaluation of blunt chest trauma patients admitted to the emergency department
OKAN BARDAKCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKHAN AKDUR
- Acil servise başvuran toraks travmalı hastalarda sternum ve kot fraktürlerinin mortalite ve prognoz üzerindeki etkisi
The effect of sternum and denim fractures on mortality and prognosis in patients with thoracic trauma administering to emergency service
AHMET AZİZOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
İlk ve Acil YardımDicle ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN MANSUR DURGUN
- Acil servise başvuran toraks travmalı hastalarda sternum ve kot fraktürlerinin saptanmasında ultasonografinin kullanımı ve tomografi ile karşılaştırılması
The use of ultrasound in the detection of sternum and rib fractures in thoracic trauma patients admitted to the emergency department and comparison with the tomography
BARAN ARI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
İlk ve Acil YardımDicle ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHFER GÜLOĞLU