Acil serviste iş gücünü verimli kullanma: Yapay zekanın 65 yaş üstü hastalarda Manchester triyaj sistemine entegrasyonu
Efficient use of workforce in the emergency department: Integration of artificial intelligence into the Manchester triage system for patients aged 65 and over
- Tez No: 974430
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖRKEM ALPER SOLAKOĞLU
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Acil Servis, Manchester Triyaj Sistemi, Yapay Zeka, Geriatrik hasta, Alt- üst triyaj, Emergency Department, Manchester Triage System, Artificial Intelligence, Geriatric Patients, Overtriage and Undertriage
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmaya 20.06.2020-20.06.2022 tarihleri arasında İstanbul Medeniyet Üniversitesi Göztepe Prof. Dr. Süleyman Yalçın Şehir Hastanesi Acil Tıp kliniği triyajına başvuran ve verilerine sistemde kayıtlı olan ve Manchester Triaj Skalasına göre her bir kategori için 100 kişi olmak üzere toplam 500 tane 65 yaş üstü dahil edilmiştir. Hastaların cinsiyet, yaş, glaskow koma skor (GKS), tansiyon, nabız, ateş, saturasyon, solunum sayısı, başvuru şikâyeti, komorbid hastalıkları, başvuru esnasında eğitimli hemşireler tarafından verilen triyaj düzeyi ile bir çizelge hazırlandı. Mevcut veriler örnek metinle ChatGPT'ye sunuldu ve kayıt altına alındı. Toplanan veriler karşılaştırılarak hemşire triyajı ve ChatGPT triyajı arasındaki farklılıklar, bu farklılıklara sebep olabilecek sebepler (yaş, komorbid hastalıklar, vital bulgular gibi) araştırıldı. Hangi faktörlerin YZ'ye alt veya üst triyajlama yaptırdığını anlamaya yönelik bir çalışma yapıldı. Çalışmamız ChatGPT'nin geriatrik hastalarda acil müdahale edilmesi gereken kritik hastaları saptamakta başarılı olduğunu fakat orta ve düşük acil kategorilerinde over-triyaja yatkın olduğunu göstermektedir. Hasta güvenliği ve mortaliteyi azaltmada yardımcı olsa da kaynak kullanımının artmasına ve gereksiz kalabalıklaşmaya da neden olabilmektedir. Bu sebeplerden dolayı YZ tek başına değil ama insanla birlikte hibrit olarak kullanılırsa sağlık sistemini destekleyen güçlü bir yardımcı olması mümkündür.
Özet (Çeviri)
This study was conducted between June 20, 2020, and June 20, 06.2022, who were registered in the system and included a total of 500 individuals aged 65 and over, with 100 individuals in each category according to the Manchester Triage Scale. A table was prepared for the patients' gender, age, Glasgow Coma Scale (GCS), blood pressure, pulse, temperature, saturation, respiratory rate, presenting complaint, comorbidities, and triage level assigned by trained nurses at the time of presentation. The current data was presented to ChatGPT with sample text and recorded. The collected data were compared to investigate the differences between nurse triage and ChatGPT triage, as well as the possible reasons for these differences (such as age, comorbidities, vital signs). A study was conducted to understand which factors caused AI to assign lower or higher triage levels. Our study shows that ChatGPT is successful in identifying critically ill geriatric patients requiring urgent intervention but is prone to over-triage in the moderate and low urgency categories. Although it may help reduce patient safety risks and mortality, it can also lead to increased resource utilization and unnecessary crowding. For these reasons, AI can be a powerful tool supporting the healthcare system when used in a hybrid manner with human involvement, rather than alone.
Benzer Tezler
- Samsun kamu hastaneleri acil servislerinde çalışan hemşirelerin triyaj bilgi düzeylerinin değerlendirilmesi
Evaluation of triage knowledge levels of nurses working at emergency services in samsun public hospitals
ABED ALAZEEZ M.M. ALMALAHY
Doktora
Türkçe
2022
HemşirelikOndokuz Mayıs ÜniversitesiAcil Tıp Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA AYYILDIZ
- Acil serviste pulmoner emboli tanısı alan hastalarda pulmoner emboli prognozunu öngörmede perfüzyon indeksinin PESI skoru ile karşılaştırılması
Comparison of perfusion index with PESI score in predicting pulmonary embolism prognosis in patients diagnosed with pulmonary embolism in the emergency department
CEMRE İPEK ESEN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİM SATAR
- Acil serviste pnömoni tanısı alan hastalarda sistemik inflamatuar indeks ve cevabın prognostik değeri
Prognostic value of systemic inflammatory index and inflammatory response in patients diagnosed with pneumonia in the emergency department
EREN GÖKTUĞ YÖNETCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil Tıpİstanbul Medipol ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUPHİ BAHADIRLI
- Acil serviste RIPASA, AIR ve ALVARADO skorlama sistemlerinin akut apandisit tanısındaki değerliliklerinin karşılaştırılması
Comparison of values of acute appendicitis in RIPASA, AIR and ALVARADO scoring systems in emergency room
ROHAT AK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGE ECMEL ONUR
UZMAN EBRU ÜNAL AKOĞLU
- Acil serviste akut dekompanze kalp yetmezliğinde laktat klirensinin mortalite ve morbidite göstergesi olarak incelenmesi
Investigation of lactate clearance as an indicator of mortality and morbidity in acute decompensated heart failure in the emergency department
ZAFER DURAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ OTAL
UZMAN HURİYE YÜRÜK MISIRLIOĞLU