Acil Servise Başvuran Toraks Travmalı Hastaların Yapay Zeka İle Bilgisayarlı Tomografilerinin Değerlendirilmesi /
Yazar: DAVUT KAYA
Danışman: DOÇ. DR. ŞÜKRÜ GÜRBÜZ
İnönü Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine

Özet:
Amaç: Travma sonrası akciğer kanamaları ve sönmeleri, ciddi mortalite ve
morbiditeye sahip patolojilerdir. Bu hastaların acil servis ve diğer sağlık birimlerinde
zamanında ve doğrulukla tespiti, hastanın mortalitesi ile yakından ilişkilidir. Bu
çalışmadaki amaç; toraks travması sonrası akciğer kanamalı ve pnömotoraksı olan
hastalarda, tanı koyma süresinden ve iş gücünden tasarruf etmek ve hekim kaynaklı
bilgisayarlı toraks tomografisi (BTT) yorumlama hatalarını minumuma indirmeye
çalışmaktır. Çalışmamızda; normal, kanama ve pnömotorakslı toraks tomografi
görüntüleri, yapay zeka programları tarafından yorumlatılmaya çalışılmıştır. Tomografi
görüntülerinin yapay zeka programlarına tanıltılnası ve yapay zeka ile yorumlanması;
hem radyoloğun iş yükünü azaltacak, hem de tomografi görüntüsünün yorumlanmasına
kadar geçen sürenin kısaltılmasına fayda sağlayacaktır.
Metod: Çalışmamızda; İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi'nde 2012-
2022 yılları arasında çekilmiş ve hastane bilgi sistemi SECTRA'da yüklü olan toraks
tomografileri; yaş, cinsiyet,ırk gibi dışlama kriterleri olmadan retrospektif olarak
değerlendirmeye alınmıştır. Tomografi görüntülerine hastanemizin görüntüleme sistemi
(SECTRA) üzerinden ulaşılmıştır. Doğruluk kriteri ise hastanın sistemde mevcut olan
radyolog tarafından yazılmış tomografi raporları veya mevcut tomografi raporu
yazılmamış görüntüler için ise radyoloji sözel görüşleri olarak belirlenmiştir.
Bulgular: Bu çalışmada yoğun hareket artefaktlı, cilt altı amfizemi olan toraks
tomografileri dışlanarak seçilmiş olan 213 toraks tomografisi çalışılmıştır. Aynı
zamanda seçilen tomografi görüntüleri hemotoraks, pnomotoraks, kontüzyon ve normal
görüntü olarak çalışılmıştır. 67 normal BTT, 44 hemotoraks BTT, 35 kontüzyonlu BTT
ve 67 pnömotorakslı BTT çalışmaya dahil edilmiştir.
Sonuç: Mevcut verilerle yapay zekanın toraks tomografilerinde kanama ve
pnömotoraks saptama yeteneği olumlu tespit edilmiştir ve yakın gelecekte pratikte sıkça
kullanılmasını beklemekteyiz. Mevcut programlar acil hekiminin hızlı ve doğru tanı
koymasına yardımcı olacak, hata payını en aza indirecek ve radyoloğun iş yükünü
azaltacaktır. Bu sonuçlar, bu çalışmada elde edilen verilere göre desteklenmiştir. Yakın gelecekte bu tür çalışmalar neticesinde yapay zekanın rolünü sağlık alanında daha
efektif ve daha sık göreceğizdir.
Anahtar Kelimeler: Toraks tomografisi, yapay zeka, hemopnömotoraks, kontüzyon

Abstract:
Objectives: Hemopneumothorax is the pathology having serious morbidity and
mortality. True medical diagnosis of these in emergency services and other health units
at the right time is closely associated with patients' mortality. The aim of this study is to
indicate how to save time and labor force whilst diagnosing the patients with thorax
hemorrhage. In this study, the tomograms with/out hemopneumothorax are tried to be
interpreted with artificial intelligence programmes. That tomograms are interpreted with
artificial intelligence programmes will help both decreasing the work load of radiologist
and saving time while interpreting the tomogram and minimize human errors
Method: In this study; tomograms having been scanned and recorded in the
system at Turgut Özal health center in between 2012-2022 have been evaluated
retrospectively regardles of exclusion criteria such as; age, sex. Tomograms have been
reached at the center of emission-computed tomography(SECTRA) in the hospital, and
so as to affirm, avaliable tomography reports of the patients in the system, which had
been written by radiologist were predicated on. Besides, radiologist's opinion was
received for the tomograms the report of which had not been written yet.
Findings: In this study, 213 arbitrary thorax tomograms were chosen,
ostracizing the ones with intense mobile artefact. At the same time, selected tomograms
were categorized according to the hemothorax, contusion and pneumothorax. 67
normal BTT, 44 hemothorax BTT, 35 contusion hemorrhage BTT, 67 pneumothorax
BTT were included in this study.
Conclusion: With the existing data, the ability of artificial intelligence to detect
thorax hemorrhage in thorax tomography has been determined positively, and we expect
it to be used in practice in the near future. Existing programs will help the responsible
physician make rapid and correct diagnosis, minimize the margin of error, and reduce
the workload of the radiologist. These results are strongly supported by the data
obtained in this study. Near feture , we will see so much ability of artificial intelligence
because of like this study.
Keywords: thorax tomography, artificial intelligence, hemopneumothorax