Pulmoner emboli tahmininde yapay zekânın kullanılması

Giriş ve amaç: Acil servise başvuran vepulmonerembolişüpheli hastalarda, bilgisayarlı tomografi pulmoner anjiografi çekilmeden; fizik muayene, laboratuvar ve klinik olasılık tahmin skorlarıkullanılarak PE riskinin yapay zekâ kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve yöntemler: Acil servise başvuran ve PE düşünülen toplam 156 hasta prospektif olarak incelendi. Yaptığımız bu çalışmada anemnez, fizik muayene, klinik olasılık tahmin skorları, tetkik ve görüntülemeler ile 78 hastaya PE tanısı konuldu ve bu hastalar PE grubuna kaydedildi. PE ekarte edilip alternatif tanılar alan 78 hasta ise kontrol grubu olarak kaydedildi. Çalışmaya dâhil edilen hastalar için hasta takip formu oluşturuldu. Hasta bilgileri bu forma yazılarak kayıt altına alındı. Hasta başvurularındaki medikal kayıtlarda hastaların başvuru numarası, isim-soy isim, cinsiyet, yaş, şok indeksi, vital bulguları(ateş, nabız, sistolik ve diyastolik kan basınçları, satürasyon değerleri), acile başvuru şikâyetleri, ek hastalıklar, kullanılan ilaçlar, özgeçmiş, yapılan radyolojik tetkikler, derin ven trombozu varlığı, elektrokardiyografi, ekokardiyografi bulguları, wells skoru, geneva skoru, perc skoruve yapılanlaboratuvar tetkikleri incelendi. Bulgular: Çalışmamızda toplam 156 hasta dahil edildi. Acil servise başvuran 156 hasta PE grubu ve kontrol grubu olarak ikiye ayrıldı. Bilgisayarı tomografi pulmoner anjiyografi ile PE tanısı alan 78 hasta PE grubunu; BTPA ile PE ekarte edilip alternatif tanılar alan 78 hasta kontrol grubunu oluşturdu.Çalışmaya alınan hastaların yaş ortalaması 69.46±15'ti.En sık başvuru 88 hasta (%56.4) dispne olarak tespit edildi. En sık görülen ek hastalıklar; 52 hasta (%33.1) hipertansiyon, 51 hasta (%32.7) malignite, 35 hasta (%22.4) koroner arter hastalığı olarak bulundu. Wells skoru, D-dimer, parsiyel karbondioksit basıncı düşüklüğü ve taşikardi pulmoner emboli tanısında anlamlı parametreler olarak bulundu. İstatiksel anlamlı parametreler çok katmanlı algılayıcı yapay zeka modeli ile çalışıldı. %96 doğruluk ve %89 seçicilikle pulmoner emboli tanısı doğru tahmin edildi. Sonuç: Çalışmamızın sonucunda PE'nin tanısında; hastaların anamnez, fizik muayene, laboratuar ve görüntüleme bulgularının iyi bir şekilde değerlendirilmesinin ayrıca skorların kullanılmasının önemli olduğu tespit edilmiştir. Bununla birlikte PE'nin tanısında ve görüntüleme yöntemleri istenmeden önce YZ kullanılabileceği saptanmıştır. Anahtar Kelimeler: Pulmoner emboli, Tanı algoritması, Yapay zekâ