Medical SpecialtyOpen Access

Hafif kafa travmalı hastalarda kranial BT taramalarına karar vermede yapay zekâ uygulamaları ile hekimlerin karşılaştırılması

2024
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Melih İmamoğlu

Abstract (TR)

Amaç: Çalışmanın amacı, acil servise hafif kafa travması ile başvuran hastalarda kranial BT çekimi kararı verilmesinde Chat Generation Pre-Training-4 (ChatGPT-4)'ün kullanılabilirliğini araştırmak ve bu konuda klinisyenlerin karar verme süreçlerine katkı sağlayıp sağlayamayacağının belirlenmesidir. Yöntem: Çalışmamız prospektif ve gözlemsel bir çalışma olarak planlanmıştır. Araştırmaya 3. basamak üniversite hastanesi acil servisine hafif kafa travması ile başvuran farklı yaş gruplarındaki 957 hasta dahil edilmiştir. Tüm hastalarda hekimlerin ve ChatGPT-4'ün kranial Bilgisayarlı Tomografi (BT) çekim kararları kaydedilmiştir. Erişkin hastalarda Kanada BT kuralları ve pediatrik hastalarda PECARN BT kurallarına göre BT çekim endikasyonları ile hekimlerin ve ChatGPT-4'ün BT çekim kararları uygun istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bulgular: ChatGPT-4 hekimlere kıyasla hafif kafa travması olan hastalarda hem erişkin hasta grubunda (κ=1,000 ve p<0,001 vs κ:0,647 ve p<0,001) hem 2 yaş üzeri pediatrik hasta grubunda (κ:0,977 ve p<0,001 vs κ:0,655 ve p<0,001) hem de 2 yaş altı pediatrik hasta grubunda (κ:0,979 ve p<0,001 vs κ:0,781 ve p<0,001) kranial BT taramalarına karar vermede Kanada ve PECARN BT kuralları ile daha yüksek uyum göstermiştir. Bu uyum istatistiksel olarak da anlamlı bulunmuştur. Sonuç: Yapay zekâ uygulamaları sağlık alanında birçok amaç için kullanılmaktadır. Çalışmamız sonucunda ChatGPT-4'ün hafif kafa travmalı hastalarda kranial BT çekim kararı verilmesinde kullanılabileceğini saptadık. Anahtar Kelimeler: Kafa Travması, ChatGPT-4, Kanada BT kuralları, PECARN

Author

Dr. Süleyman Cem Akıl

How to Cite

Süleyman Cem Akıl (Tıpta Uzmanlık Tezi). Hafif kafa travmalı hastalarda kranial BT taramalarına karar vermede yapay zekâ uygulamaları ile hekimlerin karşılaştırılması, 2024, Karadeniz Technical University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Karadeniz Technical University