Acil Servise Başvuran Toraks Travmalı Hastaların Yapay Zeka İle Bilgisayarlı Tomografilerinin Değerlendirilmesi

Amaç: Travma sonrası akciğer kanamaları ve sönmeleri, ciddi mortalite ve morbiditeye sahip patolojilerdir. Bu hastaların acil servis ve diğer sağlık birimlerinde zamanında ve doğrulukla tespiti, hastanın mortalitesi ile yakından ilişkilidir. Bu çalışmadaki amaç; toraks travması sonrası akciğer kanamalı ve pnömotoraksı olan hastalarda, tanı koyma süresinden ve iş gücünden tasarruf etmek ve hekim kaynaklı bilgisayarlı toraks tomografisi (BTT) yorumlama hatalarını minumuma indirmeye çalışmaktır. Çalışmamızda; normal, kanama ve pnömotorakslı toraks tomografi görüntüleri, yapay zeka programları tarafından yorumlatılmaya çalışılmıştır. Tomografi görüntülerinin yapay zeka programlarına tanıltılnası ve yapay zeka ile yorumlanması; hem radyoloğun iş yükünü azaltacak, hem de tomografi görüntüsünün yorumlanmasına kadar geçen sürenin kısaltılmasına fayda sağlayacaktır. Metod: Çalışmamızda; İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi'nde 2012- 2022 yılları arasında çekilmiş ve hastane bilgi sistemi SECTRA'da yüklü olan toraks tomografileri; yaş, cinsiyet,ırk gibi dışlama kriterleri olmadan retrospektif olarak değerlendirmeye alınmıştır. Tomografi görüntülerine hastanemizin görüntüleme sistemi (SECTRA) üzerinden ulaşılmıştır. Doğruluk kriteri ise hastanın sistemde mevcut olan radyolog tarafından yazılmış tomografi raporları veya mevcut tomografi raporu yazılmamış görüntüler için ise radyoloji sözel görüşleri olarak belirlenmiştir. Bulgular: Bu çalışmada yoğun hareket artefaktlı, cilt altı amfizemi olan toraks tomografileri dışlanarak seçilmiş olan 213 toraks tomografisi çalışılmıştır. Aynı zamanda seçilen tomografi görüntüleri hemotoraks, pnomotoraks, kontüzyon ve normal görüntü olarak çalışılmıştır. 67 normal BTT, 44 hemotoraks BTT, 35 kontüzyonlu BTT ve 67 pnömotorakslı BTT çalışmaya dahil edilmiştir. Sonuç: Mevcut verilerle yapay zekanın toraks tomografilerinde kanama ve pnömotoraks saptama yeteneği olumlu tespit edilmiştir ve yakın gelecekte pratikte sıkça kullanılmasını beklemekteyiz. Mevcut programlar acil hekiminin hızlı ve doğru tanı koymasına yardımcı olacak, hata payını en aza indirecek ve radyoloğun iş yükünü azaltacaktır. Bu sonuçlar, bu çalışmada elde edilen verilere göre desteklenmiştir. Yakın gelecekte bu tür çalışmalar neticesinde yapay zekanın rolünü sağlık alanında daha efektif ve daha sık göreceğizdir. Anahtar Kelimeler: Toraks tomografisi, yapay zeka, hemopnömotoraks, kontüzyon