Pulmoner emboli tahmininde yapay zekânın kullanılması
Use of artificial intelligence in pulmonary embolismprediction
Yazar: MEHMET SEZER
Danışman: PROF. DR. MUHAMMET GÖKHAN TURTAY
İnönü Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine

Özet:
Giriş ve amaç: Acil servise başvuran vepulmonerembolişüpheli hastalarda,
bilgisayarlı tomografi pulmoner anjiografi çekilmeden; fizik muayene, laboratuvar ve
klinik olasılık tahmin skorlarıkullanılarak PE riskinin yapay zekâ kullanılarak tahmin
edilmesi amaçlanmıştır.
Gereç ve yöntemler: Acil servise başvuran ve PE düşünülen toplam 156 hasta
prospektif olarak incelendi. Yaptığımız bu çalışmada anemnez, fizik muayene, klinik
olasılık tahmin skorları, tetkik ve görüntülemeler ile 78 hastaya PE tanısı konuldu ve bu
hastalar PE grubuna kaydedildi. PE ekarte edilip alternatif tanılar alan 78 hasta ise
kontrol grubu olarak kaydedildi. Çalışmaya dâhil edilen hastalar için hasta takip formu
oluşturuldu. Hasta bilgileri bu forma yazılarak kayıt altına alındı. Hasta başvurularındaki
medikal kayıtlarda hastaların başvuru numarası, isim-soy isim, cinsiyet, yaş, şok indeksi,
vital bulguları(ateş, nabız, sistolik ve diyastolik kan basınçları, satürasyon değerleri),
acile başvuru şikâyetleri, ek hastalıklar, kullanılan ilaçlar, özgeçmiş, yapılan radyolojik
tetkikler, derin ven trombozu varlığı, elektrokardiyografi, ekokardiyografi bulguları,
wells skoru, geneva skoru, perc skoruve yapılanlaboratuvar tetkikleri incelendi.
Bulgular: Çalışmamızda toplam 156 hasta dahil edildi. Acil servise başvuran 156
hasta PE grubu ve kontrol grubu olarak ikiye ayrıldı. Bilgisayarı tomografi pulmoner
anjiyografi ile PE tanısı alan 78 hasta PE grubunu; BTPA ile PE ekarte edilip alternatif
tanılar alan 78 hasta kontrol grubunu oluşturdu.Çalışmaya alınan hastaların yaş
ortalaması 69.46±15'ti.En sık başvuru 88 hasta (%56.4) dispne olarak tespit edildi. En sık
görülen ek hastalıklar; 52 hasta (%33.1) hipertansiyon, 51 hasta (%32.7) malignite, 35
hasta (%22.4) koroner arter hastalığı olarak bulundu. Wells skoru, D-dimer, parsiyel
karbondioksit basıncı düşüklüğü ve taşikardi pulmoner emboli tanısında anlamlı
parametreler olarak bulundu. İstatiksel anlamlı parametreler çok katmanlı algılayıcı
yapay zeka modeli ile çalışıldı. %96 doğruluk ve %89 seçicilikle pulmoner emboli tanısı
doğru tahmin edildi.
Sonuç: Çalışmamızın sonucunda PE'nin tanısında; hastaların anamnez, fizik
muayene, laboratuar ve görüntüleme bulgularının iyi bir şekilde değerlendirilmesinin ayrıca skorların kullanılmasının önemli olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte PE'nin
tanısında ve görüntüleme yöntemleri istenmeden önce YZ kullanılabileceği saptanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Pulmoner emboli, Tanı algoritması, Yapay zekâ

Abstract:
Introduction and objective: The aim of this study was to predict the risk of PE
in patients with suspected pulmonary embolism admitted to the emergency department
using artificial intelligence by using physical examination, laboratory and clinical
probability prediction scores without computed tomography pulmonary angiography.
Materials and methods: A total of 156 patients admitted to the emergency
department with PE were prospectively analyzed. In this study, 78 patients were
diagnosed with PE based on anamnesis, physical examination, clinical probability
prediction scores, investigations and imaging and these patients were enrolled in the PE
group. The 78 patients with alternative diagnoses after excluding PE were enrolled as the
control group. A patient follow-up form was created for the patients included in the
study. Patient information was recorded on this form. In the medical records at the time
of admission, admission number, name-surname, gender, age, shock index, vital signs
(temperature, pulse rate, systolic and diastolic blood pressures, saturation values),
complaints at presentation to the emergency room, comorbidities, medications used,
medical history, radiologic examinations, presence of deep vein thrombosis,
electrocardiography, echocardiography findings, wells score, geneva score, perc score
and laboratory tests performed were analyzed.
Results: A total of 156 patients were included in our study. The 156 patients
admitted to the emergency department were divided into two groups as PE group and
control group. The PE group consisted of 78 patients who were diagnosed with PE by
computed tomography pulmonary angiography and the control group consisted of 78
patients who had PE ruled out by BTPA and received alternative diagnoses.The mean age
of the patients included in the study was 69.46±15 years.The most common presentation
was dyspnea in 88 patients (56.4%). The most common comorbidities were hypertension
in 52 patients (33.1%), malignancy in 51 patients (32.7%), and coronary artery disease in
35 patients (22.4%). Wells score, D-dimer, low partial carbon dioxide pressure and tachycardia were found to be significant parameters in the diagnosis of pulmonary
embolism. Statistically significant parameters were studied with a multilayer perceptron
artificial intelligence model. The diagnosis of pulmonary embolism was correctly
predicted with 96% accuracy and 89% selectivity.
Conclusion: As a result of our study, it was determined that a good evaluation of
anamnesis, physical examination, laboratory and imaging findings of the patients and the
use of scores are important in the diagnosis of PE. In addition, it was determined that AI
can be used in the diagnosis of PE and before imaging methods are requested.
Keywords: Artificial İntelligence, Diagnostic Algorithm, Pulmonary Embolism