Acil serviste servikal, torakal ve lomber vertebra fraktürü şüphesi taşıyan hastaların bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zeka ile değerlendirilmesi
Artificial intelligence evaluation of computerized tomography images of patient suspected for cervical, thoracic and lumbar vertebral fracture in the emergency department
Yazar: KÜBRA ÇALTEPE TÜRKMEN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET ALİ KARACA
Hacettepe Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine

Özet:
Çalışmada erişkin hastalarda önemli bir morbidite ve mortalite nedeni olan servikal, torakal ve lomber vertebra fraktürlerini bilgisayarlı tomografi (BT) görüntüleriyle acil serviste erken dönemde tanımak ve lokalizasyonunu doğru tespit etmek için yapay zeka ile oluşturulan bilgisayar destekli algoritma kullanıldı. Retrospektif gözlemsel metodolojik bir araştırma olarak yapılan çalışmada Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Erişkin Acil Servis'e 1 Nisan 2019- 1 Nisan 2023 tarihleri arasında başvuran ve servikal, torakal, lomber vertebra fraktürü şüphesiyle bilgisayarlı tomografi ile tetkik edilen 1466 hastaya ait veriler analiz edildi. Hastaya ait görüntüler DİCOM formatında kaydedildikten sonra Python programlama diliyle yazılmış olan algoritma üzerinde standardize edilerek değerlendirildi. Tasarlanan yapay zeka algoritması tarafından hastaların bilgisayarlı tomografi görüntüleri fraktür varlığı ve yokluğu; fraktür varsa anatomik lokalizasyonu (C1-C7, T1-T12, L1-L5) açısından değerlendirildi. Çalışmaya dahil edilen hastaların %42,77'si (n=627) kadın, %57,23'ü (n=839) erkekti. Hastalarda median yaş 51,95 olarak saptandı. Radyolog yorumu altın standart olarak baz alındığında; servikal vertebra fraktürü tanısı için yapay zeka analizinin sensitivitesi %35,7, spesifitesi %98 olarak hesaplandı. Torakal vertebra fraktürü açısından yapay zeka analizinin sensitivitesi %5,4, spesifitesi %99,5 olarak hesaplandı. Lomber vertebra fraktürü açısından yapay zeka analizinin sensitivitesi %11,4, spesifitesi %96,8 olarak hesaplandı. Servikal, torakal ve lomber vertebra fraktürlerinin tamamı için pozitif prediktif değer %26,7, negatif prediktif değer %97,3 olarak hesaplandı. Sonuç olarak yapay zeka sistemlerinin hızlı gelişimi heyecan verici olsa da bu önemli aracın güvenli bir şekilde yaygın klinik uygulamaya dönüştürülmesi için çeşitli klinik ortamlarda yapay zekaya rehberlik edecek titiz çalışmalara ve genelleştirilebilirliğinin daha iyi anlaşılmasına ihtiyaç vardır.

Abstract:
In the study, a computer-aided algorithm created with artificial intelligence was used recognize cervical, thoracic and lumbar vertebra fractures, which are an important cause of morbidity and mortality in adult patients, in the emergency department with computed tomography (CT) images at an early stage and to accurately determine their location. In the study, which was conducted as a retrospective observational methodological research, the data of 1466 patient who applied to Hacettepe University Faculty of Medicine Adult Emergency Department between April 1, 2019 and April 1, 2023 and were examined with computed tomography for suspected cervical, thoracic and lumbar vertebra fracture were analyzed. After the patient's image were recorded in DICOM format, they were evaluated by standardizing them on the algorithm written in Python programs. The presence and absence of fractures in the patients' computed tomography images by the designed artificial intelligence algorithm; If there is a fracture, its anatomical localitazion. (C1-C7, T1-T12, L1-L5). 42.77% of the patients included in the study were female (n=627) and 57.23% were male (n=839). The median age of the patients was 51.95. Based on the radiologist's interpretation as the gold standard; In terms of cervical vertebral fracture, the sensitivity of artificial intelligence analysis was 35.7%, the specificity was 98%. In terms of thoracic vertebral fracture, the sensitivity of the artificial intelligence analysis was 5.4%, the specificity was 99.5%. In terms of lumbar vertebral fracture, the sensitivity of artificial intelligence analysis was 11.4%, specificity 96.8%. For all cervical, thoracic and lumbar vertebra fractures, the positive predictive value was calculated as 26.7% and the negative predictive value was 97.3%. In conclusion, although the rapid development of AI systems is exciting, rigorous studies to guide AI in various clinical settings and a better understanding of its generalizability are needed to safely translate this important tool into widespread clinical practice.