Aile hekimlerine başvuran hastalardaki malignite şüpheli cilt lezyonlarının yapay zeka ile değerlendirilmesi
Evaluation of suspicious malignant skin lesions in patients visiting family physicians using artificial intelligence
- Tez No: 921717
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN DEMİRCİ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Aile Hekimliği, Family Medicine
- Anahtar Kelimeler: Cilt kanserleri, yapay zeka, aile hekimliği, dermatolojik değerlendirme, Skin cancers, artificial intelligence, family medicine, dermatological assessment
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: Bursa Yüksek İhtisas Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Aile Hekimliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu araştırmanın temel amacı, aile hekimlerine başvuran hastalarda malignite şüphesi taşıyan cilt lezyonlarının yapay zeka araçları ile değerlendirilmesinin etkinliğini ve doğruluğunu inceleyerek, bu yöntemin birinci basamakta hasta yönlendirmelerinin sağlık hizmetlerinin daha etkin kullanımına katkısını değerlendirmektir. Gereç ve Yöntem: 01.05.2024-31.01.2025 tarihleri arasında birinci basamağa başvuran ve cilt lezyonu şikayeti olan hastalardan malignite şüphesi taşıyan lezyonların fotoğrafları cep telefonu ile çekilerek 'AI Dermatologist' uygulaması ile değerlendirilecek, uzman dermatolog görüşleriyle karşılaştırılarak yapay zeka araçlarının birinci basamakta cilt malignitelerini değerlendirme etkinliği araştırılacaktır. Bulgular: Yapay zeka ile dermatologlar arasındaki tutarlılık, Cohen's Kappa değeri 0,40 (p<0,001) ile anlamlı bulunmuş olup, özellikle kadınlarda, 20-50 yaş arasında, orta gelir grubunda ve obez bireylerde (Kappa=0,52, p<0,001) daha yüksek tutarlılık gözlenmiştir. Lezyonların lokalizasyonuna göre, alt bölge lezyonlarında (Kappa=0,65, p<0,001) ve yüz bölgesindeki lezyonlarda tutarlılık yüksek çıkarken, güneş maruziyeti açısından 4 saatten fazla güneşe maruz kalanlarda ve güneşte kızarma öyküsü olanlarla tutarlı bulunmuştur. MANOVA analizi sonucunda, yaş grubu (F=14,07, p<0,001), cinsiyet (F=3,10), eğitim düzeyi (F=8,16) ve lezyon yeri (F=7,39, p<0,001) gibi faktörlerin yapay zeka ve dermatoloji değerlendirmeleri üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkileri olduğu belirlenmiştir. Sonuç: Yapay zeka destekli dermatolojik değerlendirmeler, özellikle erken teşhis ve tarama süreçlerinde önemli bir potansiyele sahiptir. Ancak, bu teknolojinin klinik pratikte etkin bir şekilde kullanılabilmesi için daha fazla araştırma ve iyileştirme çalışmalarına ihtiyaç duyulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Aim: The main purpose of this research is to examine the effectiveness and accuracy of the evaluation of skin lesions suspected of malignancy in patients applying to family physicians using artificial intelligence tools and to evaluate the contribution of this method to more effective use of health services in patient referrals in primary care. Methods: Between 01.05.2024 and 31.01.2025, photographs of lesions suspected of malignancy from patients who applied to primary care and complained of skin lesions will be taken with a mobile phone and evaluated with the 'AI Dermatologist' application. By comparing them with expert dermatologist opinions, the effectiveness of artificial intelligence tools in evaluating skin malignancies in primary care will be investigated. Results: The consistency between artificial intelligence and dermatologists was found to be significant with a Cohen's Kappa value of 0.40 (p<0.001), and higher consistency was observed especially in women, in the 20-50 age group, in the middle-income group and in obese individuals (Kappa=0.52, p<0.001). According to the localization of the lesions, consistency was high in lower region lesions (Kappa=0.65, p<0.001) and in the facial area, while in terms of sun exposure, consistency was found in those exposed to the sun for more than 4 hours and those with a history of sunburn. As a result of MANOVA analysis, it was determined that factors such as age group (F=14.07, p<0.001), gender (F=3.10), education level (F=8.16) and lesion location (F=7.39, p<0.001) had statistically significant effects on artificial intelligence and dermatology evaluations. Conclusions: Artificial intelligence-supported dermatological assessments have significant potential, especially in early diagnosis and screening processes. However, further research and improvement studies are needed for this technology to be used effectively in clinical practice.
Benzer Tezler
- Mezenterik lenfadenopati tespit edilen hastaların prospektif değerlendirilmesi
Prospective evaluation of patients determined to have mesenteric lymphadenopathy
BEKİR YÜKCÜ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLDAR BAHAR GENÇ
- Karabük Üniversitesi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Aile Hekimliği Polikliniğine başvuran Subklinik Hipotiroidi hastalarında kan lipid düzeylerinin değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
AHMET SAİD DEMİREL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU KORKUT
- 2017 yılında S.B.Ü. Haseki Eğitim ve Araştırma Hastanesi'ne başvuran 50 yaş üstü erkek hastaların anemi etyolojisi ve değerlendirilmesi
Ethology and evaluation of anemia of 50 years old patients admitted to Haseki̇ Education and Research Hospital in 2017
MUSTAFA MÜCAHİT KORKMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEÇİL ARICA
- 2013-2023 yılları arasında Ankara Üniversitesi Tıp fakültesi çocuk immünoloji-alerji polikliniğinde nötropeni nedeni ile değerlendirilen hastaların klinik, laboratuvar, genetik ve takip özelliklerinin incelenmesi
Investigation of the Clinical, Laboratory, Genetic, and Follow-up Characteristics of Patients Evaluated for Neutropenia at Ankara University Faculty of Medicine Pediatric Immunology and Allergy Clinic Between 2013 and 2023
MERVE EVGİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ŞULE HASKOLOĞLU
- Aile hekimlerine başvuran hastalardaki cilt lezyonlarının yapay zeka araçları ile değerlendirilmesi ve hasta yönetimi
Evaluation of skin lesions in patients presenting to family physicians using artificial intelligence tools and patient management
BURAK BALIKOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN DEMİRCİ