Geri Dön

Unstabil angina pektoris tanısı konulan hastalarda yapay zekanın obstrüktif koroner arter hastalığı saptamadaki tanısal performansının değerlendirilmesi

Evaluation of the diagnostic performance of artificial intelligence in detecting obstructive coronary artery disease in patients diagnosed with unstable angina pectoris

PDF İndir

  1. Tez No: 992063
  2. Yazar: HÜSEYİN OĞUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERDAL BELEN
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Kardiyoloji, Cardiology
  6. Anahtar Kelimeler: Unstabil angina pektoris, yapay zeka, obstrüktif koroner arter hastalığı, koroner anjiyografi, tanısal performans, Unstable angina pectoris, artificial intelligence, obstructive coronary artery disease, coronary angiography, diagnostic performance
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: İstanbul Haseki Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Kardiyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: Unstabil angina pektoris (USAP) gerek elektrokardiyografinin (EKG) normal olabilmesi gerekse troponin değerlerinin normal sınırlarda olması nedeniyle acil serviste ayırıcı tanısının güç olabildiği önemli bir akut koroner sendrom tipidir. Yapay Zeka'nın (YZ) koroner arter hastalığı tanı ve tedavisindeki kullanımı giderek artmaktadır. Çalışmamızda USAP hastalarında obstrüktif koroner arter hastalığı (KAH) saptanmasında YZ'nin tanısal performansının incelenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Tek merkezli, retrospektif, gözlemsel olarak düzenlenen çalışmaya 01.01.2025–31.12.2025 tarihleri arasında hastanemize göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran ve USAP tanısı konularak koroner anjiografi (KAG) yapılan 372 hasta alınmıştır. Hastalar obstrüktif KAH saptanan (Sol ana koroner arter için ≥%50, diğer epikardiyal koroner arterler için ≥%70 darlık varlığı) ve saptanmayanlar olarak iki gruba ayrıldı. Hastaların anamnezi, klinik, laboratuvar, EKG ve ekokardiyografi bulguları; kardiyolog tarafından USAP tanısı konularak KAG yapıldığı belirtilmeden ChatGPT-5'e sunuldu. Bu hastalar için ChatGPT-5'in KAG önerileri açısından cevapları kaydedildi. Elde edilen veriler sonucunda ChatGPT-5'in obstrüktif KAH saptamadaki tanısal performansı (negatif prediktif değer, pozitif prediktif değer, duyarlılık, özgüllük) değerlendirildi. Bulgular: Çalışmaya dahil edilen hastaların %73,9'unda obstrüktif KAH saptandı. YZ tarafından KAG önerilen hastalar grubunun tanısal performans analizinde; duyarlılık %64, özgüllük %59,7, pozitif prediktif değer %81,8, negatif prediktif değer %36,9 ve AUC=0,619 olarak hesaplandı. Çok değişkenli lojistik regresyon analizinde erkek cinsiyet, tipik göğüs ağrısı varlığı, EKG'de ST segment çökmesi ve YZ destekli KAG önerisi, obstrüktif KAH varlığı ile bağımsız olarak ilişkili bulundu. Sonuç: YZ'nin KAG kararı obstrüktif KAH açısından bağımsız prediktör olarak tespit edildi. YZ destekli modeller, USAP hastalarında obstrüktif KAH öngörülmesinde yardımcı bir araç olarak kullanılabilir. Ancak bu modellerin klinik pratiğe entegrasyonu için çok merkezli, prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.

Özet (Çeviri)

Aim: Unstable angina pectoris (USAP) is a important type of acute coronary syndrome (ACS), and its differential diagnosis in the emergency department may be challenging due to both normal electrocardiograms (ECG) and troponin levels within normal limits. The use of artificial intelligence (AI) in the diagnosis and treatment of coronary artery disease is increasing. This study aimed to investigate the diagnostic performance of AI in detecting obstructive coronary artery disease (CAD) in patients with USAP. Materials and Methods: This single-center, retrospective, observational study included 372 patients who presented to our hospital with chest pain between January 1, 2025, and December 31, 2025, and who were diagnosed with USAP and underwent coronary angiography (CAG). Patients were divided into two groups: those with detected obstructive CAD (presence of ≥50% stenosis for the left main coronary artery and ≥70% stenosis for other epicardial coronary arteries) and those without obstructive CAD. Patients' medical history, clinical, laboratory, ECG, and echocardiography findings were presented to ChatGPT-5 without mentioning that a cardiologist had diagnosed them with USAP and performed CAG. ChatGPT-5 recommendations regarding CAG for these patients were recorded. Based on the obtained data, the diagnostic performance of ChatGPT-5 in detecting obstructive CAD (negative predictive value, positive predictive value, sensitivity, specificity) was evaluated. Results: Obstructive CAD was detected in 73.9% of the study population. In the diagnostic performance analysis of the patient group for whom AI-assisted CAG was recommended, sensitivity was calculated as 64%, specificity as 59.7%, positive predictive value as 81.8%, negative predictive value as 36.9%, and AUC as 0.619. In the multivariate logistic regression analysis, male sex, presence of typical chest pain, ST segment depression on ECG and AI-assisted CAG recommendation were found to be independently associated with the presence of obstructive CAD. Conclusion: AI-assisted CAG decision was identified as an independent predictor of obstructive CAD. AI-assisted models can be used as a helpful tool in predicting obstructive CAD in patients with USAP. However, multicenter, prospective studies are needed for the integration of these models into clinical practice.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    583234

    Acil serviste ST yükselmesiz myokard infarktüsü (NSTEMI) ve anstabil anjina pektoris (AAP) hastalarının tanısında kardiyogonyometrinin tanısal değerinin araştırılması

    Investigating the diagnostic value of cardiogoniometry in identifying patients with non-st segment elevation myocardial infarction (NSTEMI) and unstable angina pectoris (UAP) in the emergency department

    MERVE AKIN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İlk ve Acil YardımEge Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜÇLÜ SELAHATTİN KIYAN

  2. Tez No

    868008

    Acil serviste akut koroner sendrom (AKS) tanısı konulan hastalarda serum MMP-9 düzeyinin değerlendirilmesi

    Evaluation of serum MMP-9 level in patients diagnosed with acute coronary syndrome (ACS) in the emergency department

    GÜLAY ÖZFİDAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SONGÜL ARAÇ

  3. Tez No

    408461

    Koroner arter hastalıklarında klinik ve görüntüleme bulgularının hiyalüronik asit, versikan ve bazı oksidatif stres parametreleriyle ilişkisinin incelenmesi

    Evaluation of relationship between hyaluronic acid, versican and some oxidative stress parameters with clinical and imaging findings in coronary artery diseases

    ABDULBAKİ IRMAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyokimyaErciyes Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABAHATTİN MUHTAROĞLU

  4. Tez No

    613064

    İskemik kalp hastalıklarında infeksiyonun rolü

    The role of infection in ischemic heart disease

    MEHMET GÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    KardiyolojiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    İlk ve Acil Yardım Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA UYGAR KALAYCI

  5. Tez No

    1004799

    Acil serviste non-ST elevasyonlu ve ST elevasyonlu miyokard enfarktüsü tanısı alan hastalarda serum glikoprotein-6 (glycoprotein VI) düzeylerinin araştırılması

    Investigation of serum glycoprotein-6 (glycoprotein vi) levels in patients with diagnosed non-ST elevation and ST elevation myocardial infarction in the emergency department

    HASAN EREN ZORLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Acil TıpTrakya Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA BURAK SAYHAN

Geri Dön