Pulmoner emboli tahmininde yapay zekânın kullanılması
Use of artificial intelligence in pulmonary embolismprediction
- Tez No: 908001
- Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET GÖKHAN TURTAY
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Pulmoner emboli, Tanı algoritması, Yapay zekâ, Artificial İntelligence, Diagnostic Algorithm, Pulmonary Embolism
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Giriş ve amaç: Acil servise başvuran vepulmonerembolişüpheli hastalarda, bilgisayarlı tomografi pulmoner anjiografi çekilmeden; fizik muayene, laboratuvar ve klinik olasılık tahmin skorlarıkullanılarak PE riskinin yapay zekâ kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve yöntemler: Acil servise başvuran ve PE düşünülen toplam 156 hasta prospektif olarak incelendi. Yaptığımız bu çalışmada anemnez, fizik muayene, klinik olasılık tahmin skorları, tetkik ve görüntülemeler ile 78 hastaya PE tanısı konuldu ve bu hastalar PE grubuna kaydedildi. PE ekarte edilip alternatif tanılar alan 78 hasta ise kontrol grubu olarak kaydedildi. Çalışmaya dâhil edilen hastalar için hasta takip formu oluşturuldu. Hasta bilgileri bu forma yazılarak kayıt altına alındı. Hasta başvurularındaki medikal kayıtlarda hastaların başvuru numarası, isim-soy isim, cinsiyet, yaş, şok indeksi, vital bulguları(ateş, nabız, sistolik ve diyastolik kan basınçları, satürasyon değerleri), acile başvuru şikâyetleri, ek hastalıklar, kullanılan ilaçlar, özgeçmiş, yapılan radyolojik tetkikler, derin ven trombozu varlığı, elektrokardiyografi, ekokardiyografi bulguları, wells skoru, geneva skoru, perc skoruve yapılanlaboratuvar tetkikleri incelendi. Bulgular: Çalışmamızda toplam 156 hasta dahil edildi. Acil servise başvuran 156 hasta PE grubu ve kontrol grubu olarak ikiye ayrıldı. Bilgisayarı tomografi pulmoner anjiyografi ile PE tanısı alan 78 hasta PE grubunu; BTPA ile PE ekarte edilip alternatif tanılar alan 78 hasta kontrol grubunu oluşturdu.Çalışmaya alınan hastaların yaş ortalaması 69.46±15'ti.En sık başvuru 88 hasta (%56.4) dispne olarak tespit edildi. En sık görülen ek hastalıklar; 52 hasta (%33.1) hipertansiyon, 51 hasta (%32.7) malignite, 35 hasta (%22.4) koroner arter hastalığı olarak bulundu. Wells skoru, D-dimer, parsiyel karbondioksit basıncı düşüklüğü ve taşikardi pulmoner emboli tanısında anlamlı parametreler olarak bulundu. İstatiksel anlamlı parametreler çok katmanlı algılayıcı yapay zeka modeli ile çalışıldı. %96 doğruluk ve %89 seçicilikle pulmoner emboli tanısı doğru tahmin edildi. Sonuç: Çalışmamızın sonucunda PE'nin tanısında; hastaların anamnez, fizik muayene, laboratuar ve görüntüleme bulgularının iyi bir şekilde değerlendirilmesinin ayrıca skorların kullanılmasının önemli olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte PE'nin tanısında ve görüntüleme yöntemleri istenmeden önce YZ kullanılabileceği saptanmıştır.
Özet (Çeviri)
Introduction and objective: The aim of this study was to predict the risk of PE in patients with suspected pulmonary embolism admitted to the emergency department using artificial intelligence by using physical examination, laboratory and clinical probability prediction scores without computed tomography pulmonary angiography. Materials and methods: A total of 156 patients admitted to the emergency department with PE were prospectively analyzed. In this study, 78 patients were diagnosed with PE based on anamnesis, physical examination, clinical probability prediction scores, investigations and imaging and these patients were enrolled in the PE group. The 78 patients with alternative diagnoses after excluding PE were enrolled as the control group. A patient follow-up form was created for the patients included in the study. Patient information was recorded on this form. In the medical records at the time of admission, admission number, name-surname, gender, age, shock index, vital signs (temperature, pulse rate, systolic and diastolic blood pressures, saturation values), complaints at presentation to the emergency room, comorbidities, medications used, medical history, radiologic examinations, presence of deep vein thrombosis, electrocardiography, echocardiography findings, wells score, geneva score, perc score and laboratory tests performed were analyzed. Results: A total of 156 patients were included in our study. The 156 patients admitted to the emergency department were divided into two groups as PE group and control group. The PE group consisted of 78 patients who were diagnosed with PE by computed tomography pulmonary angiography and the control group consisted of 78 patients who had PE ruled out by BTPA and received alternative diagnoses.The mean age of the patients included in the study was 69.46±15 years.The most common presentation was dyspnea in 88 patients (56.4%). The most common comorbidities were hypertension in 52 patients (33.1%), malignancy in 51 patients (32.7%), and coronary artery disease in 35 patients (22.4%). Wells score, D-dimer, low partial carbon dioxide pressure and tachycardia were found to be significant parameters in the diagnosis of pulmonary embolism. Statistically significant parameters were studied with a multilayer perceptron artificial intelligence model. The diagnosis of pulmonary embolism was correctly predicted with 96% accuracy and 89% selectivity. Conclusion: As a result of our study, it was determined that a good evaluation of anamnesis, physical examination, laboratory and imaging findings of the patients and the use of scores are important in the diagnosis of PE. In addition, it was determined that AI can be used in the diagnosis of PE and before imaging methods are requested.
Benzer Tezler
- Pulmoner emboli şüphesi olan hastalarda klinik olasılık ve risk analizi
Clinical probability and risk analysis of patients withpulmonary embolism doubt
GÜLDEN ÖZEREN YETGİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
İlk ve Acil YardımUludağ ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE AKKÖSE AYDIN
- Trakya Üniversitesi Sağlık Araştırma ve Uygulama Merkezi erişkin acil servisinde pulmoner emboli tanısı alan hastaların değerlendirilmesi
Evaluation of patients who were diagnosed with pulmonary embolism in Trakya University Health Research and Application Center
SELİM TETİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
İlk ve Acil YardımTrakya ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER SALT
- Acil serviste pulmoner emboli tanısı alan hastalarda QT/QTc oranı, laboratuvar parametreleri, PI (perfüzyon indeksi) ve PVI1 (pletismografik varyabilite indeksi) değerlerinin prognoz ve mortalite tahmini açısından değerlendirilmesi
Evaluation of QT/QTc ratio, laboratory parameters, pi (perfusion index) and pvi (pletismographic variability index) values for prognosis and mortality prediction in patients diagnosis of pulmonary emboli in the emergency service
TESLİME ERYAVUZ ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpSüleyman Demirel ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİT HAKAN ARMAĞAN
- Acil seviste pulmoner emboli tanısı konulan hastalarda laktat ve laktat klirensinin mortaliteyi öngörmedeki yeri
The role of lactate and lactate clearance in prediction of mortality in patients diagnosed in emergency pulmonary emboly
YAVUZ SELİM BENZER
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLŞEN ÇIĞŞAR
- Acil serviste pulmoner embolinin dışlanmasında transtorasik ekokardiyografinin ve ultrasonun (EKO-US) etkinliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effectiveness of transtoracic echocardiography and ultrasound (EKO-US) in exclusion of pulmonary embolism in emergency department
AHMET MELİH SAVAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İlk ve Acil YardımAydın Adnan Menderes ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ DUMAN