Medical SpecialtyOpen Access

Primer sjögren hastalığının tanılanmasında yapay zeka yönteminin etkinliği

2024
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Veli Yazısız

Abstract (TR)

Amaç: Romatolojide yapay zekâ modellemelerinin tıp alanında kullanımına dair kanıtlar giderek artmaktadır. Bu çalışmada parotis ultrasonografi (PUSG) görüntüleri kullanılarak derin öğrenme yöntemiyle çalışan yapay zekâ modellemesinin primer Sjögren sendromundaki (pSS) tanısal performansının araştırılması amaçlanmıştır. Metod: Çalışmaya 2016 ACR-EULAR (Amerika Romatoloji Cemiyeti- Avrupa Romatizma Birliği) pSS sınıflandırma kriterlerini karşılayan 123 pSS hastası ile kontrol grubu olarak 123 yaş ve cinsiyet uyumlu gönüllü dahil edildi. Tüm katılımcıların PUSG taramaları yapıldı. Yapay zekâ derin öğrenme modeli için eğitim grubu 196 gönüllüye (98 pSS hastası ve 98 kontrol) ait 392 görüntü, validasyon grubu 24 gönüllünün (12 pSS hastası ve 12 kontrol) 48 görüntü ve derin öğrenme analizi için 26 gönüllünün (13 pSS hastası ve 13 kontrol) 52 PUSG görüntüsü kullanıldı. Derin öğrenme sisteminin PUSG görüntülerinden pSS tanısı koyma performansı araştırıldı. Bulgular: pSS ve kontrol gruplarının cinsiyet dağılımları (p=1.00) ve yaş ortalamaları (pSS grubu 57.3 ± 11.8 yıl, kontrol grubu 55.1 ± 11.2 yıl) benzerdi (p=0.15). pSS tanılı 123 hastanın ortalama tanı yaşı 50.6 ±11.5 yıldı. pSS hastalarının ve sağlıklı bireylerin PUSG görüntüleri OMERACT kriterlerine göre değerlendirildiğinde sağ ve sol parotis bezlerinin gradeleri uyumluydu. (Sırasıyla Kappa: 0.656 ve Kappa: 0.777). Total OMERACT skoru ≥2'ye göre analiz edildiğinde PUSG'nin pSS hastalarındaki tanısal doğruluk, sensitivitesi, spesifisitesi sırasıyla %87, %82 ve %92 olarak bulundu. Yapay zeka modellemesinin pSS tanısındaki tanısal doğruluk, sensivite, spesifite oranları ise sırasıyla %87, %77 ve %96 olarak saptanmıştır. Sonuç: PUSG görüntüleri baz alınarak programlanan yapay zekâ modellemesinin pSS için yüksek tanısal doğruluğu gösterilmiştir. Yapay zekâ modellemelerinin programları ultrasonografi cihazlarına entegre edilerek görüntüye dayalı bir tanı aracı olarak kullanılabilmesi mümkün olabilir. pSS'de parotis ultrasonografisi bu modellemeler ile tanıda kullanılabilecek bir metod haline dönüştürlebilir.

Author

Dr. Mert Ünal

How to Cite

Mert Ünal (Tıpta Uzmanlık Tezi). Primer sjögren hastalığının tanılanmasında yapay zeka yönteminin etkinliği, 2024, Akdeniz University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Akdeniz University