Acil tıpta yapay zekâda neredeyiz ve neler yapabiliriz?
Where are we in emergency medicine applications of artificial intelligence, and what can we do?
- Tez No: 957161
- Danışmanlar: PROF. DR. ONUR POLAT
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Acil tıp, yapay zekâ, makine öğrenimi, derin öğrenme, triyaj, Emergency medicine, artificial intelligence, machine learning, deep learning, triage
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 235
Özet
Amaç: Bu literatür taramasında, yapay zekânın acil tıp alanındaki mevcut ve potansiyel kullanım alanları kapsamlı bir biçimde ele alınmaktadır. Yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramları ayrıntılı olarak açıklanmakta; aralarındaki farklar vurgulanmaktadır. Tarihsel süreçten günümüze uzanan bilimsel gelişmeler ışığında, acil serviste triyaj, hasta kabul süreçleri, hastane öncesi hasta yönetimi, yoğun bakım yatış ihtiyacının belirlenmesi, klinik karar destek sistemleri ve tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda yapay zekânın etkinliği değerlendirilmektedir. Bu literatür taraması, özellikle acil tıp uzmanlarının günlük klinik pratiğinde karşılaştıkları sorunlara yönelik yapay zekâ uygulamalarını ele almakta, mühendislik yönüne daha az yer vererek tıbbi karar süreçlerini geliştirmeye yönelik analizler sunmaktadır. Gereç ve Yöntem: Bu derleme, acil tıpta yapay zekâ kullanımına ilişkin geniş kapsamlı bir literatür taramasını içermektedir. Güncel ve tarihi öneme sahip bilimsel yayınlar titizlikle incelenmiş; acil servislerde kullanılan yapay zekâ destekli klinik karar mekanizmaları, hastalık tahmin sistemleri, triyaj algoritmaları, hastane kaynak yönetimi ve hasta sonuçlarının öngörülmesine yönelik modeller değerlendirilmiştir. Literatür taramasında, lojistik regresyon, derin sinir ağları ve gradyan artırma yöntemleri gibi makine öğrenimi tekniklerinin klinik veriler üzerindeki performansları karşılaştırılmış; ayrıca yapay zekânın tıbbi görüntüleme, vital bulguların analizi ve epidemiyolojik veri incelemesi gibi alanlardaki katkıları tartışılmıştır. Bulgular: İncelenen literatüre göre, yapay zekâ tabanlı sistemler büyük veri setlerinin analizini hızlandırarak acil servislerde hasta yönetimi süreçlerini optimize edebilmektedir. Çalışmalarda, yapay zekâ destekli sistemlerin hasta önceliklendirme, yoğun bakım yatış ihtiyacını belirleme, hastanede kalış süresinin tahmini, ölüm oranlarının öngörülmesi ve tanısal doğruluğun artırılması alanlarında yüksek başarı sağladığı gözlemlenmiştir. Vital bulgular, laboratuvar sonuçları ve hastaların klinik şikâyetleri temel alınarak geliştirilen modellerin, hasta sonuçlarını öngörmede insan klinisyenlerle benzer veya daha üstün doğruluk oranlarına ulaştığı tespit edilmiştir. Tıbbi görüntüleme, ultrasonografi ve laboratuvar testlerinin otomatik analizi sayesinde erken teşhis mekanizmaları güçlendirilmiş, klinik karar destek sistemleri önemli ölçüde iyileştirilmiştir. Bununla birlikte, mevcut entegrasyon süreçlerinde eksiklikler saptanmış; yapay zekânın sağlık çalışanlarının iş yükünü azaltma potansiyeline rağmen uygulamada zorluklar yaşandığı belirtilmiştir. Sonuç: Literatür taraması sonucunda, yapay zekâ uygulamalarının acil tıp alanında geniş çapta kullanılması durumunda sağlık hizmetlerinde verimliliği artıracağı ve hasta bakım süreçlerinin iyileştirilebileceği görülmektedir. Ancak bu teknolojilerin klinik karar mekanizmalarına entegrasyonunda model doğrulama süreçlerinin güçlendirilmesi, etik ve hukuki düzenlemelerin oluşturulması ve sağlık personelinin yapay zekâ kullanımına yönelik eğitimle desteklenmesi gibi önemli zorluklar mevcuttur. Yapay zekânın acil servislere entegrasyonu, sağlık hizmetlerinin daha erişilebilir, güvenilir ve etkili hâle gelmesine önemli katkılar sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Objective: This literature review comprehensively examines the current and potential applications of artificial intelligence (AI) in the field of emergency medicine. The concepts of artificial intelligence, machine learning, and deep learning are explained in detail, with an emphasis on the distinctions among them. In light of scientific advancements from the historical development to the present day, the effectiveness of AI is evaluated in areas such as triage in the emergency department, patient admission processes, pre-hospital patient management, prediction of intensive care unit admissions, clinical decision support systems, and medical image analysis. This review particularly focuses on AI applications addressing the challenges encountered by emergency physicians in daily clinical practice, presenting analyses aimed at improving medical decision-making processes while placing less emphasis on engineering aspects. Materials and Methods: This review encompasses an extensive literature analysis on the use of artificial intelligence (AI) in emergency medicine. Recent and historically significant scientific publications were meticulously examined, evaluating AI-supported clinical decision-making mechanisms, disease prediction systems, triage algorithms, hospital resource management, and patient outcome prediction models employed in emergency departments. The literature review compared the performance of machine learning techniques such as logistic regression, deep neural networks, and gradient boosting on clinical datasets. Additionally, the contributions of AI in areas such as medical imaging, vital sign analysis, and epidemiological data evaluation were discussed. Results: According to the reviewed literature, artificial intelligence (AI)-based systems can optimize patient management processes in emergency departments by accelerating the analysis of large datasets. Studies have demonstrated that AI-supported systems achieve high success rates in areas such as patient prioritization, prediction of intensive care unit admissions, estimation of hospital length of stay, forecasting of mortality rates, and enhancement of diagnostic accuracy. Models developed based on vital signs, laboratory results, and patients' clinical complaints were found to achieve comparable or even superior accuracy rates to those of human clinicians in predicting patient outcomes. The automated analysis of medical imaging, ultrasonography, and laboratory tests has strengthened early diagnosis mechanisms and significantly improved clinical decision support systems. However, shortcomings were identified in current integration processes, and despite AI's potential to reduce healthcare workers' workload, practical challenges in implementation have been noted. Conclusion: The literature review indicates that widespread implementation of artificial intelligence (AI) applications in emergency medicine could enhance the efficiency of healthcare services and improve patient care processes. However, significant challenges remain regarding the integration of these technologies into clinical decision-making mechanisms, including the need to strengthen model validation processes, establish ethical and legal regulations, and support healthcare personnel with training on AI utilization. The integration of AI into emergency departments has the potential to make healthcare services more accessible, reliable, and effective.
Benzer Tezler
- Acil servise göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran hastaların esı triajı ve EDACS değerlendirmelerinin yapay zeka ile karşılaştırılması
Comparison of esi triage and EDACS assessments with artificial intelligence in patients presenting to the emergency department with chest pain
MEHMET OKAN ÇINAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpNecmettin Erbakan ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT KOÇAK
- Acil servise başvuran pulmoner emboli hastalarının bilgisayarlı tomografilerinin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Evaluation of computed tomographies of pulmonary emboli patients admitted to the emergency department with artificial intelligence
CAN BERK BİRET
- Acil serviste servikal, torakal ve lomber vertebra fraktürü şüphesi taşıyan hastaların bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Artificial intelligence evaluation of computerized tomography images of patient suspected for cervical, thoracic and lumbar vertebral fracture in the emergency department
KÜBRA ÇALTEPE TÜRKMEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Acil TıpHacettepe ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ KARACA
- Acil servis triyajında yapay zekâ kullanımı: Hasta yönlendirme doğruluğunun değerlendirilmesi
The use of artificial intelligence in emergency department triage: Evaluation of patient routing accuracy
ZÜLKÜF SERGEN ÜNLÜ
- 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