Klinik ve radyolojik olarak akut akciğer emboli tanısı konulanhastalarda derin öğrenme algoritmalarının tanı başarısı
Clinically and radiologically diagnosed acute pulmonary embolismdiagnostic success of deep learning algorithms in patients
Yazar: RABİA AYDIN
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ERELEL
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Göğüs Hastalıkları = Chest Diseases

Özet:
Amaç: Akciğer embolisi tanısı güç olan, tespit edildiğinde bir an önce tedavi başlanmasının
kritik olduğu ve tanı konulmadığı takdirde ölüme yol açabilen solunumsal acildir.
Günümüzde akciğer embolisini erken teşhis etmek için bilgisayar algoritmaları geliştirmeye
yönelik araştırma çalışmaları yapılmıştır. Düzgün çalışan bir algoritma, akciğer embolisi için
pozitif olan görüntüleri vurgulayarak radyologlara ve klinisyenlere yardımcı olabilir. Böylece
teşhis ve iletişim iş akışını hızlandırabilir. Biz de akciğer embolisinin hızlı ve doğru bir
şekilde tespit edilebileceği yeni bir algoritma geliştirmeyi ve bu algoritmayı test etmeyi
amaçladık.
Hastalar ve Yöntem: Araştırmamıza 01/01/2023-30/02/2024 tarihleri arasında İ.Ü İstanbul
Tıp Fakültesinde klinik olarak akciğer embolisinden kuşkulanarak BTPA çektiğimiz 333
erişkin hasta dahil edildi. Hastaların klinik değerlendirmelerine ulaşılarak bulgular detaylı
olarak kaydedildi. Akciğer emboli ön tanısı ile BTPA çekilen hastaların görüntülemeleri iki
radyolog tarafından değerlendirilerek hastaların görüntülemelerinden kantitatif analiz yapıldı.
Akciğer embolisi saptanan ve saptanmayan hastalar belirlendi. Çalışmada kullanılmak üzere
yeni bir yapay zeka algoritması geliştirildi. Çalışmaya dahil edilen 205 hastanın verileri
algoritmayı eğitmek için kullanılırken 128 hasta üzerinde analiz yapıldı. Güncel literatürde
kullanılan algoritmalardan farklı olarak algoritmanın iki farklı şekilde eğitimini sağladık.
Günümüze kadar yapılmış çalışmalarda algoritmalar radyologların emboli saptadığı
görüntüler üzerinde geliştirilmiştir. Bizim çalışmamızda iki farklı algoritma geliştirerek
ikisinin de farklı şekilde eğitimini sağladık. Çalışmanın birinci kısmında algoritma eski
modellerde olduğu gibi sadece radyologların değerlendirme verilerini kullandı(Model-B).
Diğer kısmında ise radyolojik verilere göğüs hastalıkları hekimleri tarafından emboli tanısı
doğrulanan klinik bilgiler de dahil edilerek algoritmanın öğrenimi geliştirildi. (Model-A).
Bulgular: Geliştirdiğimiz algoritmalardan Model-A'nın akciğer embolisi varlığını
belirlemedeki duyarlılık %75,0 [%95 GA=67,5-82,5], özgüllüğü %76,3 [%95 GA=68,9-83,7]
ve doğruluğu %75,8 [%95 GA=68,4-83,2] olarak hesaplandı. Model-A ile elde edilen

1

2

bulgularla akciğer embolisi varlığı yüksek duyarlılık, özgüllük ve doğruluk ile belirlenmiştir.
Model-A ile akciğer embolisi varlığı arasındaki uyumun iyi-kabul edilebilir ve istatiksel
olarak anlamlı olduğu saptandı ((κ=0,505; p<0,001).
Model-B algoritmasının akciğer embolisi varlığını belirlemedeki duyarlılığı %34,6
[%95 GA=26,4-42,8], özgüllüğü %96,1 [%95 GA=92,7-99,5] ve doğruluğu %71,1 [%95
GA=63,2-79,0] olarak hesaplandı. Model B ile elde edilen bulgularla akciğer embolisi varlığı
düşük duyarlılık, yüksek özgüllük ve yüksek doğruluk ile belirlenmiştir. Model B ile
pulmoner emboli varlığı arasındaki uyumun orta derecede olduğu saptandı (κ=0,339;
p<0,001)
Sonuç: Sonuç olarak, akciğer embolisinin tespiti için yeni bir derin öğrenme modeli
geliştirdik ve önemli sonuçlar elde ettik. Bu sonuçlar nispeten küçük bir eğitim setiyle bile
anlamlı sonuçlar elde edilebileceğini gösterdi. Geliştirdiğimiz algoritmalardan klinik bilgilerle
eğitilen Model-A da sonuçlar çok daha iyiydi. Her iki algoritmanın performansı da
radyologların gerisinde kaldı.
Anahtar Kelimeler: Akciğer Embolisi , Yapay Zeka , BTPA

Abstract:
Objective: Pulmonary embolism is a respiratory emergency that is difficult to diagnose,
critical to initiate treatment as soon as possible and can lead to death if undiagnosed.
Currently, research efforts have been made to develop computer algorithms for early detection
of pulmonary embolism. A properly working algorithm can help radiologists and clinicians by
highlighting images that are positive for pulmonary embolism. This can speed up the
diagnostic and communication workflow. We aimed to develop and test a new algorithm for
fast and accurate detection of pulmonary embolism.
Patients and Methods: Between 01/01/2023 and 30/02/24, 333 adult patients with clinically
suspected pulmonary embolism who underwent BTPA at I.U. Istanbul Medical Faculty were
included in our study. Clinical evaluations of the patients were accessed and findings were
recorded in detail. The images of the patients who underwent CTPA with a prediagnosis of
pulmonary embolism were evaluated by two radiologists and quantitative analysis was
performed from the images of the patients. Patients with and without pulmonary embolism
were identified. A new artificial intelligence algorithm was developed to be used in the study.
The data of 205 patients included in the study were used to train the algorithm and 128
patients were analyzed. Unlike the algorithms used in the current literature, we trained the
algorithm in two different ways. In the studies conducted to date, algorithms have been
developed on images in which radiologists detected emboli. In our study, we developed two
different algorithms and trained them differently. In the first part of the study, the algorithm
used only the evaluation data of radiologists as in previous models (Model-B). In the other
part of the study, we improved the learning of the algorithm by including clinical information

that confirmed the diagnosis of embolism by pulmonologists in the radiologic data (Model-
A).

Results: Among the algorithms we developed, the sensitivity of Model-A in determining the
presence of pulmonary embolism was 75.0% [95% CI=67.5-82.5], specificity was 76.3%
[95% CI=68.9-83.7] and accuracy was 75.8% [95% CI=68.4-83.2]. With the findings
obtained with Model-A, the presence of pulmonary embolism was determined with high

4

sensitivity, specificity and accuracy. The agreement between Model-A and the presence of
pulmonary embolism was good-acceptable and statistically significant ((κ=0.505; p<0.001).
The sensitivity of the Model-B algorithm for the presence of pulmonary embolism was 34.6%
[95% CI=26.4-42.8], specificity was 96.1% [95% CI=92.7-99.5] and accuracy was 71.1%
[95% CI=63.2-79.0]. With the findings obtained with Model B, the presence of pulmonary
embolism was determined with low sensitivity, high specificity and high accuracy. The
agreement between Model B and the presence of pulmonary embolism was moderate
(κ=0.339; p<0.001).
Conclusion: In conclusion, we developed a new deep learning model for the detection of
pulmonary embolism and achieved significant results, showing that significant results can be
obtained even with a relatively small training set. Among the algorithms we developed,
Model-A, trained with clinical information, showed much better results. The performance of
both algorithms lagged behind radiologists.
Keywords: Pulmonary Embolism , Artificial Intelligence , CTPA