Acil servise kardiyak semptomlarla başvuran hastaların EKG' lerini değerlendirmede yapay zeka araçları google gemini advanced, chat GPT-4o ve acil tıp doktorlarının uyumlarının ve tanısal test performanslarının araştırılması
Investigation of artificial intelligence tools google gemini advanced, chat GPT-4o and emergency medicine physicians' compliance and diagnostic test performance in evaluating ECGs of patients presenting to the emergency department with cardiac symptoms
- Tez No: 945188
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖKHAN AKSEL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Elektrokardiyografi, Yapay Zekâ, ChatGPT-4o, Google Gemini Advanced, Acil Tıp, Tanısal Doğruluk, Kardiyak Semptomlar, Electrocardiography, Artificial Intelligence, ChatGPT-4o, Google Gemini Advanced, Emergency Medicine, Diagnostic Accuracy, Cardiac Symptoms
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Ümraniye Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, acil servise kardiyak semptomlarla başvuran hastaların elektrokardiyografik (EKG) kayıtlarının değerlendirilmesinde, ChatGPT-4o ve Google Gemini Advanced yapay zekâ (YZ) modelleri ile klinik deneyimi iki yıl ve üzeri olan acil tıp asistanlarının uyumlarının ve tanısal doğruluk performanslarının değerlendirilmesidir. Gereç ve Yöntem: Tek merkezli, prospektif bir tanısal değerlendirme çalışması olarak tasarlanan bu araştırmada, 4 Nisan–4 Mayıs 2025 tarihleri arasında Sağlık Bilimleri Üniversitesi Ümraniye Eğitim ve Araştırma Hastanesi Acil Tıp Kliniği'ne başvuran ve kardiyak semptomlar gösteren hastalardan seçilen 40 EKG kaydı kullanılmıştır. EKG'ler, iki yıl ve üzeri kıdeme sahip yaklaşık 15 asistan hekim ve ChatGPT-4o ile Google Gemini Advanced sistemleri tarafından bağımsız şekilde yorumlanmıştır. Kardiyoloji uzman doktoruna kıyasla tanısal test performansları ve uyumları karşılaştırılmıştır. Bulgular: Çalışmada en sık tespit edilen tanı anterior STEMI olup, iskemik değişiklikler, ritim bozuklukları ve elektrolit dengesizlikleri gibi çeşitli EKG patolojilerine rastlanmıştır. Asistan doktorlar, özellikle STEMI, 3. derece AV blok ve iskemik değişikliklerin tanısında ChatGPT-4o ve Google Gemini Advanced' e kıyasla daha yüksek tanısal performans sergilemiştir. ChatGPT-4o, belirli ritim bozukluklarında yüksek doğruluk sergilemiş, ancak genel performansı asistan doktorların gerisinde kalmıştır. Google Gemini Advanced ise, çoğu tanı kategorisinde düşük duyarlılık ve sınırlı tanısal ayırt edicilik göstermiş olup diğer iki gruba kıyasla en başarısız tanısal test performansını sergilemiştir. Sonuç: Sonuçlar, mevcut yapay zekâ sistemlerinin kardiyak EKG değerlendirmesinde insan hekimlerin yerini alacak düzeyde olmadığını; ancak destekleyici araçlar olarak potansiyel taşıdıklarını ortaya koymuştur. Klinik deneyim ve hekim geştaltının, özellikle yüksek riskli hastaların tanısında vazgeçilmez olduğu bir kez daha doğrulanmıştır. Henüz yeterli tanısal test performansları yeterli olmayan yapay zeka yazılımlarının çok hızlı geliştiği düşünülürse yakın gelecekte bu anlamda çok daha yüksek katkı sunmaları olasıdır. Bu sebeple belirli aralıkla çalışmamıza benzer çalışmalarla bu gelişimin test edilmesi gerektiğini düşünüyoruz.
Özet (Çeviri)
Objective: The aim of this study is to evaluate the diagnostic accuracy and agreement between artificial intelligence (AI) models—ChatGPT-4o and Google Gemini Advanced—and emergency medicine residents with at least two years of clinical experience in interpreting electrocardiographic (ECG) recordings of patients presenting to the emergency department with cardiac symptoms. Materials and Methods: In this study, which was designed as a single-center, prospective diagnostic evaluation study, 40 ECG records selected from patients with cardiac symptoms who presented to the Emergency Medicine Clinic of the University of Health Sciences Ümraniye Training and Research Hospital between April 4 and May 4, 2025 were used. ECGs were independently interpreted by approximately 15 resident physicians with two years or more of seniority and ChatGPT-4o and Google Gemini Advanced systems. Their diagnostic test performance and agreement compared to the cardiology attending physician were compared. Results: The most frequently identified diagnosis in the study was anterior ST-elevation myocardial infarction (STEMI). A wide range of ECG pathologies—including ischemic changes, arrhythmias, and electrolyte disturbances—were also observed. Emergency medicine residents demonstrated superior diagnostic performance compared to ChatGPT-4o and Google Gemini Advanced, particularly in identifying STEMI, third-degree atrioventricular (AV) block, and ischemic alterations. While ChatGPT-4o showed relatively high accuracy in detecting certain arrhythmias, its overall diagnostic performance remained inferior to that of the residents. In contrast, Google Gemini Advanced exhibited the lowest diagnostic test performance among the three groups, with limited sensitivity and poor discriminatory ability across most diagnostic categories. Conclusion: The findings indicate that current artificial intelligence (AI) systems are not yet capable of replacing human clinicians in the interpretation of cardiac ECGs. However, they possess promising potential as supportive diagnostic tools. The critical role of clinical experience and physician gestalt, particularly in diagnosing high-risk patients, has once again been reaffirmed. Considering the rapid development of AI technologies, it is likely that these systems will contribute significantly more in the near future. Therefore, we believe that similar studies should be conducted periodically to monitor and evaluate these advancements.
Benzer Tezler
- NSTE MI tanılı hastalarda anjio öncesi ve anjio sonrası ekg değişikliklerinin karşılaştırılması
Ecg before and after angio in patients diagnosed with NSTE MI comparison of their changes
NEVZAT HERGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Acil TıpVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVDEGÜL BİLVANİSİ
- Çocuklarda akut stres hiperglisemisinde hormonal değişikliklerin ve kısa süreli prognozun incelenmesi
Başlık çevirisi yok
AYGÜN DİNDAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA GÜNÖZ
- Travmatik erkek paraplojelere yüksek frekanslı TENS
Başlık çevirisi yok
SEMA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VESİLE SEPİCİ
- 1985 yılında acil yardım ve trafik hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
GÜLAY BALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. MEHMET ALİ BUMİN
- Kaza sonucu meydana gelen akut zehirlenmeler ve ilaç zehirlenmeleri
Başlık çevirisi yok
SELMA YURTDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Eczacılık ve FarmakolojiGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU