Acil serviste pulmoner tromboemboli şüphesi taşıyan hastaların bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Artificial intelligence evaluation of computerized tomography images of patients suspected for pulmonary thromboembolism in the emergency department
Yazar: YASİN BUCAK
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ALİ KARACA
Hacettepe Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine
Dizin: Acil servis-hastane = Emergency service-hospital ; Acil tıp = Emergency medicine ; Emboli = Embolism ; Emboli ve tromboz = Embolism and thrombosis ; Pulmoner emboli = Pulmonary embolism ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Bu çalışmada; erişkin hastalarda mortalitenin önemli bir nedeni olan pulmoner emboliyi (PE) bilgisayarlı tomografi pulmoner anjiyografi (BTPA) görüntüleriyle acil serviste erken dönemde tanımak ve pulmoner emboliyi doğru lokalize etmek için yapay zeka kullanarak oluşturulan bilgisayar destekli algoritma kullanıldı. Retrospektif metodolojik bir araştırma olarak yapılan bu çalışmada, Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Erişkin Acil Servisi'ne 01 Ocak 2016 – 31 Aralık 2020 tarihleri arasında başvuran ve PE ön tanısı ile BTPA tetkik edilen 1948 hastaya ait veriler analiz edildi. Hastalara ait görüntüler DICOM formatında kaydedildikten sonra Python programlama diliyle yazılmış olan algoritma üzerinde standardize edilerek değerlendirildi. Tasarlanan yapay zeka algoritması tarafından bu hastaların BTPA görüntüleri, PE varlığı ve yokluğu; PE varsa embolinin anatomik seviyesi (masif, ana pulmoner, lober, lober+segmenter, segmenter, subsegmenter) açısından değerlendirildi. Çalışmaya dahil edilen hastaların %51,4 ü kadın (n=1002), %48,6'sı erkekti (n=946). Hastalarda median yaş 61.50 yıl olarak saptandı. Radyolog yorumu altın standart olarak baz alındığında; segmenter PE tanısı için yapay zeka analizinin sensitivitesi %82,3, spesifitesi %93,5, pozitif prediktif değeri %29,5, negatif prediktif değeri ise %99,4 olarak hesaplandı. Ana pulmoner PE açısından yapay zeka analizinin sensitivitesi %84,2, spesifitesi %99,7, pozitif prediktif değeri %80, negatif prediktif değeri ise %99,7 olarak hesaplandı. Masif PE açısından yapay zeka analizinin sensitivitesi %84,6, spesifitesi %99,6, pozitif prediktif değeri %82,5, negatif prediktif değeri ise %99,7 olarak hesaplandı. Çalışmaya katılan tüm hastaların yapay zeka analizinde yanlış pozitiflik oranı %54,4 (n=276) olarak hesaplandı. Yapay zeka analizine göre, yanlış pozitif olan vakaların %44,1'i  (n=127) subsegmenter PE olarak bulundu. Sonuç olarak 24 saat radyolog yorumu sağlanamayan acil servislerde yapay zeka analizlerinin kullanımı özellikle ana pulomer arter ve masif PE'lerin erken tanısının konulmasında acil servis hekimlerine büyük kolaylık sağlayacaktır. Subsegmenter PE başta olmak üzere daha küçük pulmoner arter dallarındaki PE'lerin tanısı için yapay zeka analizlerinin daha da geliştirilmesi gerekmektedir.

Abstract:
In this study; a computer-aided algorithm created using artificial intelligence was used to detect pulmonary embolism (PE) with computed tomography pulmonary angiography (CTPA) images in the early period and to accurately localize the pulmonary embolism, which is an important cause of mortality in adult patients. In this retrospective methodological study, the data of 1948 patients who admitted to Hacettepe University Hospital, Emergency Medicine Department between January 01, 2016 and December 31, 2020 and were examined for CTPA with the preliminary diagnosis of PE were analyzed. After the images of the patients were recorded in DICOM format, the images were standardized and evaluated on the algorithm written in Python programming language. CTPA images of these patients was evaluated by the designed artificial intelligence algorithm for the presence and absence of PE; If PE is present, in terms of the anatomical level of the emboli (massive, main pulmonary, lobar, lobar+segmental, segmental, subsegmental). 51.4% of the patients included in the study were female (n=1002) and 48.6% were male (n=946). The median age of the patients was 61.50 years. Based on the radiologist's interpretation as the gold standard; In terms of segmental PE, the sensitivity of artificial intelligence analysis was 82.3%, the specificity was 93.5%, the positive predictive value was 29.5%, and the negative predictive value was 99.4%. In terms of main pulmonary PE, the sensitivity of the artificial intelligence analysis was 84.2%, the specificity was 99.7%, the positive predictive value was 80%, and the negative predictive value was 99.7%. In terms of massive PE, the sensitivity of artificial intelligence analysis was 84.6%, specificity 99.6%, positive predictive value 82.5% and negative predictive value 99.7%. False positivity rate in the artificial intelligence analysis of all patients participating in the study was calculated as 54.4% (n=276). According to artificial intelligence analysis, 44.1% (n=127) of false positive cases were in subsegmental PE groups. As a result, the use of artificial intelligence analyzes in emergency departments, where 24-hour radiologist interpretation cannot be provided, will provide great convenience to emergency physicians, especially in the early diagnosis of main pulmonary artery and massive PEs. Artificial intelligence analyzes need to be further developed for the diagnosis of PEs in smaller pulmonary artery branches, especially subsegmentary PE.