Adölesan idiopatik skolyoz hastalarında yapay zeka ile lenke sınıflamasının değerlendirilmesi
Evaluation of lenke classification using artificial intelligence in adolescent idiopathi̇c scoliosis patients
Yazar: ALİ GEÇER
Danışman: DOÇ. DR. İSMAİL EMRE KETENCİ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Haydarpaşa Numune Eğt. ve Arş. Hastanesi / Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Ortopedi ve Travmatoloji = Orthopedics and Traumatology

Özet:
Amaç: Adolesan idiopatik skolyoz (AİS) hastalarında Lenke sınıflamasını objektif, hızlı ve tutarlı bir şekilde gerçekleştirmek üzere derin öğrenme algoritmalarıyla eğitilmiş bir yapay zeka modeli geliştirmek ve bu modeli hekimlerin sınıflamaları ile karşılaştırmalı etkinliğini değerlendirmektir.
Gereç ve Yöntem: Çalışmada 188 AİS hastasının grafileri retrospektif olarak incelendi. 164'ü model eğitim grubu için, geri kalanı ise modelin hekim değerlendirmeleriyle karşılaştırılması için kullanıldı. Veri setindeki görüntüler, görüntü işleme basamaklarından geçirilerek segmentasyon işlemi uygulanması ile vertebraların tespiti ve omurga dizilimlerinin algılanması sağlandı. Model eğitiminde farklı yöntemlerle geliştirilen modellemelerden en yüksek test performansı gösteren yapay zeka modeli, 3 genç ve 3 kıdemli uzman hekimin Lenke sınıflamaları ile karşılaştırıldı. Değişkenlerin ikili grupların karşılaştırmasında bağımsız t testi, nitel verilerin gözlemciler arası karşılaştırmalarında Kappa testi kullanılarak anlamlılık p<0,05 düzeyinde değerlendirildi.
Bulgular: Kıdemli hekimler, genç hekimlere göre anlamlı olarak daha hızlı sonuç raporu oluşturdu (p<0,05). Yapay zeka modeli, 24 hasta için toplamda 22 dakikada sonuç raporu üreterek her iki hekim grubuna göre daha hızlı sonuç raporu oluşturdu. Eğrilik tipi değerlendirmesi açısından genç hekim grubu ile kıdemli hekim grubu ve genç hekim grubu ile yapay zeka arasında düşük düzeyde anlamlı uyum bulunurken, kıdemli hekim grubu ile yapay zeka arasında ise yüksek düzeyde anlamlı uyum bulundu (p<0,05). Lomber vertebra değişkeni değerlendirmesinde genç hekim grubu ile yapay zeka arasında düşük düzeyde, kıdemli hekim grubu ile yapay zeka grubu arasında yüksek düzeyde anlamlı uyum bulundu (p<0,05). Lenke sınıflamasında, model genç hekimler ile düşük düzeyde, kıdemli hekimler ile ise orta düzeyde uyumluluk gösterdi (p<0,05).
Sonuç: Yapay zeka modeli, kıdemli hekimlerin yaptığı sınıflamalarla daha uyumlu tahminler üretmiştir. Bu durum, yapay zekanın hekimler arası ölçüm farklılıklarını ve deneyimsiz hekimlerin ölçüm hatalarını azaltma potansiyeline sahip olduğunu düşündürmektedir. Ortopedi ve travmatolojide hekimlere yardımcı bir araç olarak yapay zekanın klinik güvenirliği ve etkinliği gelecek çalışmalarla geliştirilmelidir.
Anahtar Kelimeler: Adölesan idiopatik skolyoz, yapay zeka, derin öğrenme, lenke sınıflaması

Abstract:
Aim: This study aims to develop an artificial intelligence (AI) model using deep learning algorithms to perform the Lenke classification in adolescent idiopathic scoliosis (AIS) patients objectively, quickly, and consistently, and to evaluate its effectiveness compared to physician classifications.
Materials and Methods: The radiographs of 188 AIS patients were retrospectively analyzed. Of these, 164 were used for AI model training, while the remainder were used to compare the model's classifications with those of physicians. Image processing techniques, including segmentation, were applied to detect vertebrae and identify spinal alignments. The AI model with the highest test performance was selected and compared with Lenke classifications by three junior and three senior expert physicians. Independent t test was used in the comparison of paired groups of variables, Kappa test was used in inter-observer comparisons of qualitative data and significance was evaluated at p<0.05 level.
Results: Senior physicians generated report results significantly faster than junior physicians (p < 0.05). The AI model generated report results for 24 patients in a total of 22 minutes, outperforming both physician groups in terms of speed. For curve type assessment, a low level of significant agreement was found between the junior physician group and both the senior physician group and the AI, while a high level of significant agreement was found between the senior physician group and the AI (p < 0.05). For the lumbar vertebra modifier, there was a low level of significant agreement between the junior physician group and the AI, and a high level of significant agreement between the senior physician group and the AI (p < 0.05). For the Lenke classification, the AI model showed a low level of agreement with junior doctors and a moderate level of agreement with senior doctors (p < 0.05).
Conclusion: The artificial intelligence model produced predictions that were more consistent with the classifications made by senior physicians. This suggests that artificial intelligence has the potential to reduce inter-physician measurement differences and measurement errors of junior physicians. The clinical reliability and effectiveness of artificial intelligence as a tool to assist physicians in orthopedics and traumatology should be improved in future studies.
Keywords: Adolescent idiopathic scoliosis, artificial intelligence, deep learning, Lenke classification