Akut pulmoner emboli tanısında yapay zeka çalışmaları
Artificial intelligence studies in the diagnosis of acute pulmonary embolism
Yazar: ÖNDER BABACAN
Danışman: PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: Akut pulmoner emboli acil servislerde sıklıkla karşılaşılan önemli
bir sağlık problemidir. Kardiyovasküler kaynaklı ölümlerde MI ve strok sonrasında 3.sırada yer
almaktadır. Akut pulmoner embolinin klinik prezentasyonu asemptomatikten hemodinamik
instabiliteye neden olabilen skalada geniş bir aralıkta değişim göstermektedir. Tanı ve tedavi
süreçlerinin hızlı yürütülmesi hayati önem taşımaktadır. Tanısında klinik, laboratuar, BTPA ve
V/P sintigrafisi önemli yer edinmektedir. BTPA günlük rutinde en yaygın kullanıma sahip ve
en güvenilir tanısal tetkiktir. Tetkik sayılarının fazlalığı düşünüldüğünde, yeterli sayıda
radyoloji uzmanı olmayan acil servislerde, acil servis hekimlerine yardımcı olması adına yapay
zeka programları üzerinde çalışmalar artırılmaktadır. Bizler de bu çalışmamızda radyoloji
raporlamaları baz alınarak, yapay zeka programının tanısal başarısını ve klinik kullanıma ne
kadar hazır olduğunu değerlendirmeyi amaçladık.
MATERYAL VE METOD: Retrospektif olarak gerçekleştirdiğimiz çalışmamıza,
İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Hastanesine 01.01.2019-01.06.2023 tarihleri
arasında başvuran ve BTPA çekilen hastaların, PACS sistemi üzerinden görüntüleri incelenerek
uygun olan 1474 hasta dahil edilmiştir. DICOM formatındaki görüntüleri PACS üzerinden
kapalı devre entegre edilmiş olan ''Canon Automation Platform'' isimli yapay zeka programına
transfer ederek, programın tanısal başarısı değerlendirilmiştir.
BULGULAR: İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi Hastanesi'ne 01.01.2019-
01.06.2023 tarihleri arasında başvuran, pulmoner emboli kuşkusu üzerine pulmoner bt
anjiografi çekilen, görüntüleme bulguları ideal olan 1474 hastanın radyoloji raporu altın
standart sayılarak, yapay zeka raporlaması ile karşılaştırılmıştır. Çalışmamıza 822
kadın(%55.8) ; 652(%44.2) erkek olmak üzere toplamda 1474 kişi katılmıştır. Yaşları 18-96
arasında dağılım göstermekte olup, ortalama yaş 59,7 (±15.8) olarak hesaplanmıştır.
Yapay zekanın mevcut 1474 hastayı 11 ayrı başlıkta radyoloji raporları altın standart
kabul ederek, emboli tespit başarısı istatistiki olarak şu şekilde tespit edilmiştir:

10

 Sağ ana pulmoner arter: ROC-AUC değeri 0.994, Accurary(doğruluk) değeri 0.997,
Sensitivite(Recall) değeri 0.966, Spesifite değeri 0.999, PPV(Precision) değeri 0.991,
NPV değeri 0.997 ve F1 skoru 0.978 bulunmuştur.
 Sağ interlober arter: ROC-AUC değeri 0.998, Accurary(doğruluk) değeri 0.997,
Sensitivite(Recall değeri) 0.975, Spesifisite değeri 1, PPV(Precision) değeri 1, NPV
değeri 0.997 ve F1 skoru 0.987 bulunmuştur.
 Sağ üst lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.987, Accurary(doğruluk) değeri 0.992,
Sensitivite(Recall değeri) 0.946, Spesifisite değeri 0.998, PPV(Precision) değeri 0.981,
NPV değeri 0.993 ve F1 skoru 0.963 bulunmuştur.
 Sağ orta lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.996, Accurary(doğruluk) değeri
0.993, Sensitivite(Recall değeri) 0.944, Spesifisite değeri 1, PPV(Precision) değeri 1,
NPV değeri 0.992 ve F1 skoru 0.971 bulunmuştur.
 Sağ alt lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.987, Accurary(doğruluk) değeri 0.988,
Sensitivite(Recall değeri) 0.953, Spesifisite değeri 0.997, PPV(Precision) değeri 0.985,
NPV değeri 0.989 ve F1 skoru 0.969 bulunmuştur.
 Sol ana pulmoner arter: ROC-AUC değeri 0.945, Accurary(doğruluk) değeri 0.992,
Sensitivite(Recall değeri) 0.989, Spesifisite değeri 0.992, PPV(Precision) değeri 0.891,
NPV değeri 0.999 ve F1 skoru 0.937 bulunmuştur.
 Sol interlober arter: ROC-AUC değeri 0.978, Accurary(doğruluk) değeri 0.996,
Sensitivite(Recall değeri) 0.991, Spesifisite değeri 0.996, PPV(Precision) değeri 0.957,
NPV değeri 0.999 ve F1 skoru 0.974 bulunmuştur.
 Sol üst lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.968, Accurary(doğruluk) değeri 0.986,
Sensitivite(Recall değeri) 0.904, Spesifisite değeri 0.995, PPV(Precision) değeri 0.946,
NPV değeri 0.990 ve F1 skoru 0.925 bulunmuştur.
 Sol alt lob segment dalları: ROC-AUC değeri 0.981, Accurary(doğruluk) değeri 0.988,
Sensitivite(Recall değeri) 0.946, Spesifisite değeri 0.995, PPV(Precision) değeri 0.972,
NPV değeri 0.990 ve F1 skoru 0.959 bulunmuştur.

11

 Sağ subsegmenter dallar: ROC-AUC değeri 0.956, Accurary(doğruluk) değeri 0.954,
Sensitivite(Recall değeri) 0.847, Spesifisite değeri 0.989, PPV(Precision) değeri 0.957,
NPV değeri 0.956 ve F1 skoru 0.899 bulunmuştur.
 Sol subsegmenter dallar: ROC-AUC değeri 0.945, Accurary(doğruluk) değeri 0.957,
Sensitivite(Recall değeri) 0.814, Spesifisite değeri 0.987, PPV(Precision) değeri 0.929,
NPV değeri 0.962 ve F1 skoru 0.868 bulunmuştur.

SONUÇ: Yüksek hasta sayısı ile gerçekleştirdiğimiz çalışmamızda elde ettiğimiz
sonuçlar, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilebilirliği ve geldiği nokta üzerinden umut verici
konumda olduğunu göstermiştir. Akut pulmoner emboli tanısında radyoloji uzmanına ulaşım
şansı olmayan hastanelerde, başta acil servis hekimlerine olmak üzere, tüm doktorlara kısa
sürede yüksek başarı ile tanısal destek sağlayacağı görülmüştür.
Anahtar kelimeler: Bilgisayarlı Tomografi Pulmoner Anjiografi (BTPA), Pulmoner
Emboli (PE), Yapay Zeka (YZ).

Abstract:
AIM: Acute pulmonary embolism is a frequently encountered critical health issue
in emergency departments. It ranks third in cardiovascular related deaths, following
myocardial infarction (MI) and stroke. The clinical presentation of acute pulmonary
embolism varies widely on a scale ranging from asymptomatic to hemodynamic
instability. The rapid execution of diagnosis and treatment processes is of vital
importance. Clinical, laboratory, CT pulmonary angiography (CTPA) and V/Q
scintigraphy play a significant role in its diagnosis. CTPA is the most commonly used
and reliable diagnostic test in daily practice. Given the high number of cases to be
examined, artificial intelligence programs are being developed to assist emergency
department physicians, particularly in emergency departments lacking a sufficient
number of radiologists. In our study, we aimed to evaluate the diagnostic success and
clinical readiness of an artificial intelligence program based on radiology reports.

MATERIALS AND METHODS: Between January 1, 2019, and June 1, 2023, a total
of 1474 patients who presented to Istanbul University Istanbul Faculty of Medicine Hospital
with suspicion of pulmonary embolism and underwent pulmonary CT angiography with ideal
imaging findings were included in our study. Of the participants, 822 were female (55.8%), and
652 were male (44.2%). Their ages ranged from 18 to 96, with a mean age of 59.7 (±15.8).
RESULTS: The diagnostic success of artificial intelligence, when compared to the gold
standard of radiology reports in nine different categories for all 1474 patients, was statistically
determined as follows:
Right main pulmonary artery: ROC-AUC value 0.994, Accuracy value 0.997, Sensitivity
(Recall value) 0.966, Specificity value 0.999, Precision (PPV) value 0.991, NPV value 0.997,
and F1 score 0.978.
Right interlobar artery: ROC-AUC value 0.998, Accuracy value 0.997, Sensitivity (Recall
value) 0.975, Specificity value 1, Precision (PPV) value 1, NPV value 0.997, and F1 score
0.987.
Right upper lobe segment branches: ROC-AUC value 0.987, Accuracy value 0.992,
Sensitivity (Recall value) 0.946, Specificity value 0.998, Precision (PPV) value 0.981, NPV
value 0.993, and F1 score 0.963.
Right middle lobe segment branches: ROC-AUC value 0.996, Accuracy value 0.993,
Sensitivity (Recall value) 0.944, Specificity value 1, Precision (PPV) value 1, NPV value 0.992,
and F1 score 0.971.
Right lower lobe segment branches: ROC-AUC value 0.987, Accuracy value 0.988,
Sensitivity (Recall value) 0.953, Specificity value 0.997, Precision (PPV) value 0.985, NPV
value 0.989, and F1 score 0.969.
Left main pulmonary artery: ROC-AUC value 0.945, Accuracy value 0.992, Sensitivity
(Recall value) 0.989, Specificity value 0.992, Precision (PPV) value 0.891, NPV value 0.999,
and F1 score 0.937.
Left interlobar artery: ROC-AUC value 0.978, Accuracy value 0.996, Sensitivity (Recall
value) 0.991, Specificity value 0.996, Precision (PPV) value 0.957, NPV value 0.999, and F1
score 0.974.

2

Left upper lobe segment branches: ROC-AUC value 0.968, Accuracy value 0.986,
Sensitivity (Recall value) 0.904, Specificity value 0.995, Precision (PPV) value 0.946, NPV
value 0.990, and F1 score 0.925.
Left lower lobe segment branches: ROC-AUC value 0.981, Accuracy value 0.988,
Sensitivity (Recall value) 0.946, Specificity value 0.995, Precision (PPV) value 0.972, NPV
value 0.990, and F1 score 0.959.
Right subsegmental branches: ROC-AUC value 0.956, Accuracy value 0.954, Sensitivity
(Recall value) 0.847, Specificity value 0.989, Precision (PPV) value 0.957, NPV value 0.956,
and F1 score 0.899.
Left subsegmental branches: ROC-AUC value 0.945, Accuracy value 0.957, Sensitivity
(Recall value) 0.814, Specificity value 0.987, Precision (PPV) value 0.929, NPV value 0.962,
and F1 score 0.868.

CONCLUSIONS: The results obtained from our study, conducted with a high number of
patients, are promising in terms of the potential for the development of artificial intelligence
technologies and their current state. They indicate that in the diagnosis of acute pulmonary
embolism, AI has the potential to provide rapid and high-quality diagnostic support, especially
to emergency room physicians, and to all doctors in hospitals where access to radiologists is
limited.

KEY WORDS: Computed Tomography Pulmonary Angiography(CTPA), Pulmonary
Embolism(PE), Artificial Intellıgence(AI).