Acil servis triyajında yapay zekâ kullanımı: Hasta yönlendirme doğruluğunun değerlendirilmesi
The use of artificial intelligence in emergency department triage: Evaluation of patient routing accuracy
- Tez No: 951008
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT SEYİT
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, İlk ve Acil Yardım, Emergency Medicine, Emergency and First Aid
- Anahtar Kelimeler: Acil Servis, triyaj, yapay zekâ, Chatgpt-4o, sağlık teknolojileri, otomatik triyaj sistemleri, tıbbi karar destek sistemleri, Emergency Department, triage, artificial intelligence, Chatgpt-4o, health technologies, automated triage systems, medical decision support systems
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Acil Servis Triyajında Yapay Zekâ Kullanımı: Hasta Yönlendirme Doğruluğunun Değerlendirilmesi Amaç: Bu çalışma, Pamukkale Üniversitesi Hastanesi Acil Servisi'nde acil servise başvuran hastaların triyajında yapay zekâ kullanımının doğruluğunu ve etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Materyal ve Metot: Araştırma, Haziran 2024 ile Kasım 2024 tarihleri arasında gerçekleştirilmiş ve toplamda 788 hasta çalışmaya dahil edilmiştir. Çalışmaya katılan hastaların şikâyetleri, vital bulguları, özgeçmişleri ve kısa anamnezleri kayıt altına alınarak, ChatGPT-4o tabanlı bir yapay zekâ yazılımına iletilmiştir. Triyaj değerlendirmeleri acil tıp teknisyenleri (ATT) tarafından yapılmış ve sonrasında acil tıp uzmanı tarafından doğrulanmıştır. Veriler, Kolmogorov-Smirnov testi, Kappa testi ve Bland-Altman yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Bulgular: Araştırmaya dahil edilen 788 hastanın yaş ortalaması 42,02 ± 18,66 yıl olarak bulunmuştur. Cinsiyet dağılımı incelendiğinde, 395 hasta (%50,1) kadın, 393 hasta (%49,9) erkektir. Hastaların triyaj kategorilerine göre dağılımında, yapay zekâ tabanlı sistemin kırmızı kategoride %92,41, sarı kategoride %84,62 ve yeşil kategoride %95,21 doğruluk oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. ATT'ler ise kırmızı kategoride %43,04 sarı kategoride %91,35 ve yeşil kategoride %75,82 doğruluk oranına sahiptir. Yaş gruplarına göre yapılan analizlerde, yapay zekânın özellikle yaşlı hasta grubunda yüksek performans gösterdiği, genç erişkin grupta ise ATT'lerin performansının nispeten düşük olduğu belirlenmiştir. Cinsiyet açısından değerlendirildiğinde hem erkek hem de kadın hastalarda yapay zekânın daha yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğu saptanmıştır. Başvuru şikâyetlerine göre yapılan değerlendirmelerde, göğüs ağrısı ve nefes darlığı gibi yüksek riskli durumlarda yapay zekânın doğruluk oranlarının ATT'lere göre anlamlı derecede yüksek olduğu bulunmuştur. xi Sonuç: Yapay zekâ teknolojilerinin acil servis triyajında uygulanabilirliği ve etkinliği olumlu sonuçlar vermiştir. Yapay zekâ destekli sistemler, triyaj sürecinde karar verme sürecini iyileştirme potansiyeline sahip olup, acil servislerde hasta güvenliğini artırma ve kaynak kullanımını optimize etme açısından büyük fayda sağlamaktadır. Araştırma, yapay zekâ kullanımının acil tıp alanındaki etkinliğine dair literatüre önemli bir katkı sunmakta ve gelecekteki çalışmalara temel oluşturmaktadır.
Özet (Çeviri)
The Use of Artificial Intelligence in Emergency Department Triage: Evaluation of Patient Routing Accuracy Aim: This study aims to evaluate the accuracy and effectiveness of using artificial intelligence (AI) in the triage of patients admitted to the emergency department at Pamukkale University Hospital. Materials and Methods: The research was conducted between June 2024 and November 2024, including a total of 788 patients. Participants' complaints, vital signs, medical histories, and brief anamneses were recorded and processed through an AI software based on ChatGPT-4o. Triage assessments were performed by emergency medical technicians (EMTs) and subsequently verified by an emergency medicine specialist. The data were analyzed using the Kolmogorov-Smirnov test, Kappa test, and Bland-Altman method. Findings: The average age of the 788 patients included in the study was 42.02 ± 18.66 years. The gender distribution was 395 females (50.1%) and 393 males (49.9%). The distribution of patients by triage categories revealed that the AI-based system had an accuracy rate of 92.41% in the red category, 84.62% in the yellow category, and 95.21% in the green category. In comparison, EMTs had an accuracy rate of 43.04% in the red category, 91.35% in the yellow category, and 75.82% in the green category. Age group analysis showed that AI performed particularly well in the elderly patient group, while EMTs had relatively lower performance in the young adult group. When analyzed by gender, it was found that AI had higher accuracy rates for both male and female patients. When patient complaints were examined, it was found that AI had significantly higher accuracy rates compared to EMTs, especially in high-risk cases such as chest pain and shortness of breath. Conclusion: The applicability and effectiveness of artificial intelligence technologies in emergency department triage have shown positive outcomes. AI-assisted systems xiii have the potential to improve decision-making processes in triage, significantly enhancing patient safety and optimizing resource utilization in emergency departments. This research provides a significant contribution to the literature on the effectiveness of AI in the field of emergency medicine and serves as a basis for future studies.
Benzer Tezler
- Acil servis triyajında yapay zeka programı ile hastaların acil servis ciddiyet skalasına göre aciliyetlerinin belirlenmesi
Determination of patient urgency in the emergency department using an artificial intelligence program based on the emergency severity index
CANSU ÇOLAKÇA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ERGİN
- Yapay zeka programlarının (ChatGPT ve Gemini) Aciliyet Şiddeti İndeksi (AŞİ) ve renk kodlu kombine triyaj uygulamasındaki etkinlikleri
Effectiveness of artificial intelligence programs (ChatGPT and Gemini) in the Emergency Severity Index (ESI) and color-coded combined triage application
OĞUZHAN YILMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGEN GÖNENÇ ÇEKİÇ
- Acil servis triajında yapay zeka yöntemlerinin güvenilirliği
The reliability of artificial intelligence applications on emergency department triage
ALP GİRAY AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
İlk ve Acil YardımAkdeniz ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENKER EKER
- Kalabalık acil servislerin sevk ve idaresinde etkin triyaj uygulamalarının önemi
The importance of effective triage applications in transfer and management of crowded emergency services
BORA KÖKTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
UZMAN MUSTAFA KEŞAPLI
- Dijital olarak geliştirilen triyaj destek uygulamasının acil servis triyajında kullanımının araştırılması
Investigation of the use of digitally developed triage support application in emergency department triage
MUSTAFA BAŞTUĞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANER ŞAHİN