Yoğun bakım ünitesindeki hasta verilerinin erken teşhis ve müdahale amaçlı yapay zekaya dayalı analizi
Artificial intelligence based analysis of patient data in the intensive care unit for early diagnosis and intervention
- Tez No: 993240
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PELİN GÖRGEL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Sağlık Yönetimi, Mühendislik Bilimleri, Healthcare Management, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Büyük veri, Deneysel analiz, Sınıflandırma algoritması, Yoğun bakım, Yoğun bakım üniteleri, Big data, Experimental analysis, Classification algorithm, Intensive care, Intensive care units
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezin amacı, yapay zeka algoritmaları kullanarak, anlık olarak hastalardan toplanan büyük verinin analiziyle doktorlara erken teşhis ve müdahale için bir uyarı ve raporlama sistemi sağlamaktır. Bu tez çalışmasıyla hasta başı monitörlerinden, yapay solunum cihazından ve yoğun bakım ünitesinden kullanılan yazılım aracılığıyla toplanan kalp atışı, kan basıncı, nabız, solunum sayısı gibi değerlerin oluşturduğu büyük verinin analiziyle bir tahminleme sistemi geliştirmek amaçlanmıştır. Ayrıca yapay solunuma bağlı hastaların solunum değerleri, hemodinamik monitorizasyon ile toplanan geçmişe dönük veriler işlenerek, hastanın ventilatör cihazından ne zaman ayrılması gerektiğinin tahminlenmesi konusunda çalışma yapmak hedeflenmiştir. Veriye dayalı karar destek sistemi, çok yoğun olan klinisyenlerin daha verimli çalışmasını ve daha fazla hastayla daha güvenli bir şekilde ilgilenmesini mümkün hale getirecektir. Yoğun bakım ünitelerinde hastalardan anlık olarak toplanan büyük ve zengin veriyi analiz etmek için, neden-sonuç ilişkileri gözlemlenecek, parametreler arasındaki ilişkileri keşfetmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılacaktır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to provide doctors a monitoring and reporting system for early diagnosis and intervention with the analysis of the big data collected from patients by using artificial intelligence algorithms In this study, it is aimed to develop an estimation system with the analysis of big data including parameter values for heart rate, blood pressure, pulse, respiratory counts which are collected through the software used in the intensive care unit from patient monitors and artificial respiratory device. In addition, it is aimed to make a prediction of timing when the weaning from mechanical ventilator should happen for patients by processing the retrospective data including respiratory values of patients with artificial respiration, hemodynamic monitoring values. The decision support system which processes patients' data will make it possible for busy clinicians to work more efficiently and to care more patients more safely. In order to analyze the big and rich data collected from the patients in the intensive care units, cause-effect relationships will be observed and machine learning algorithms will be used to explore the relationships between parameters.
Benzer Tezler
- MİS-C tanısı ile hastanede yatırılarak izlenen hastalarda tanı ve tedaviye yönelik yaklaşım ve maliyet analizi
Approach and cost analysis for diagnosis and treatmentin hospitalized patients with MİS-C
EZGİ BALKARLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiPediatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLKER DEVRİM
- Yoğun bakım ünitesindeki hastalarda bilgisayarlı tomografi ile yapılan psoas kas alanı ölçümlerinin sağ kalım ile ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship of psoas muscle area measurements made with computerized tomography and survival in patients in the intensive care unit
CANSU BELGE BERBEROĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
UZMAN YILDIRAY SAVAŞ
DOÇ. DR. SAVAŞ ÖZTÜRK
- COVID-19 nedeniyle tosilizumab almış ve C-reaktif proteini baskılanmış hastalarda bakteriyel enfeksiyonun erken tespitinde biyobelirteçlerin değerlendirilmesi
Evaluation of biomarkers for early detection of bacterial infection in patients receiving tocilizumab for COVID-19 and C-reactive protein suppressed
EDA ÇETİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik MikrobiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜBRA DEMİR ÖNDER
- Yenidoğan yoğun bakım ünitesinde sepsis tanısı alan hastaların değerlendirilmesi
Sepsis diagnosis in a newborn intensive care unit evaluation of patients
NURCAN AY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYLAN ÇELİK
- Çocuk yoğun bakım ünitesi'nde sepsis tanısı ile izlenen hastalarda CRP, prokalsitonin, interlökin-6 ve pentraksin-3 düzeylerinin tanısal değeri ve prognoz üzerine etkilerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the effects of CRP, procalcitonin, interleukin-6, and pentraxin-3 levels on the diagnostic value and prognosis in patients followed in A child intensive care unit with sepsis diagnosis
BATUHAN PALALIOĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEHER ERDOĞAN