Akut pulmoner tromboemboli hastalarında geliştirilen yapay zeka modellemesinin pesı skoruyla karşılaştırılması
Comparison of artificial intelligence modeling with pesi score in acute pulmonary thromboembolism patients
Yazar: VEDAT ÇİÇEK
Danışman: DOÇ. DR. TUFAN ÇINAR
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Sultan Abdülhamid Eğt. ve Arş. Hast. / Kardiyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Kardiyoloji = Cardiology

Özet:
Pulmoner tromboemboli (PTE), venöz tromboembolizm hastalığının ana bileşenlerinden 
biridir ve kardiyovasküler hastalıklar arasında mortalite ve morbiditesi yüksek hastalıklar 
arasında yer almaktadır. 65 yaş üzeri hastalar arasında hastane içi mortalite %4, 6 aylık 
mortalite oranı ise %20 civarındadır. Genel popülasyonda ise 30 günlük mortalite oranı %5'tir
Bu çalışmada, PTE hastalarında erken tanı koymak ve kısa dönem (ilk 30 gün) mortaliteyi 
öngörmek amacıyla makine öğrenmesiyle geliştirilmiş bir modelin performansı incelenmiş ve 
referans skorlama olan PESI skoruyla karşılaştırma amaçlanmıştır.
Çalışmada, 207 PTE hastası ve 200 PTE tanısı dışlanmış kontrol hastası üzerinde yapılan 
analizlerle modelin doğruluğu değerlendirilmiştir. Model, PTE tanısını koymada %91, ilk 30 
gün mortaliteyi tahmin etmede ise %93 duyarlılık göstermiştir. Ayrıca, PTE hastalarında 
kullanılan klasik risk skoru olan PESI ile karşılaştırıldığında, modelin üstün bir performans 
sergilediği tespit edilmiştir.
PTE hastalarında yapılan pulmoner bilgisayarlık tomografik anjiografi ( PBTA 
)görüntülerinden alınan verilerin kullanılması sayesinde, modelin klinik parametrelerden daha 
kolay kullanılabileceği ve daha doğru sonuçlar elde edilebileceği görülmüştür. Model, PTE 
hastalarının tedavi süreçlerinde ve prognozlarında erken müdahale imkanı sağlayarak 
hastaların yaşam kalitesini artırabilir ve morbidite-mortalite oranlarını düşürebilir.
Sonuç olarak, bu çalışmada geliştirilen makine öğrenmesi modeli, PTE hastalarının tanı ve 
tedavi süreçlerinde klinik parametrelerden daha etkili bir yöntem olarak öne çıkmaktadır. 
Gelecekte daha geniş veri setleriyle ve farklı popülasyonlarda yapılacak çalışmalarla modelin 
güvenilirliği daha da artırılabilir. Bu tür yapay zeka tabanlı modellerin klinik uygulamalarda 
kullanılması, PTE'nin erken tanısı ve tedavisi için önemli bir araç olabilir.

Abstract:
Pulmonary thromboembolism (PTE) is one of the main components of venous 
thromboembolism disease and ranks among the high-mortality and high-morbidity conditions 
within cardiovascular diseases. Hospital mortality among patients aged 65 and above is 
around 4%, while the 6-month mortality rate is approximately 20%. In the general population, 
the 30-day mortality rate is 5%.
This study examines the performance of a machine learning model developed to make early 
diagnoses and predict short-term (first 30 days) mortality in pulmonary thromboembolism 
(PTE) patients, comparing it with the reference scoring system, PESI score.
The analysis was conducted on 207 PTE patients and 200 control patients with excluded PTE 
diagnoses to evaluate the accuracy of the model. The model showed a sensitivity of 91% in 
diagnosing PTE and 93% in predicting first 30-day mortality. Furthermore, when compared 
with the classical risk scoring system, PESI, the model exhibited superior performance.
Using data obtained from PBTA images of PTE patients, it was observed that the model could 
be more easily utilized and provide more accurate results than clinical parameters. By 
enabling early intervention in the treatment and prognosis of PTE patients, the model could 
enhance their quality of life and reduce morbidity-mortality rates.
In conclusion, the machine learning model developed in this study stands out as a more 
effective method than clinical parameters in the diagnosis and treatment of PTE patients. Its 
reliability can be further enhanced through future studies with larger datasets and in different 
populations. The use of such artificial intelligence-based models in clinical applications can 
be a crucial tool for the early diagnosis and treatment of PTE