Acil serviste fraktür şüphesi taşıyan hastalara çekilen pelvis bilgisayarlı tomografi görüntülerinin yapay zeka ile değerlendirilmesi

---

Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: YÜKSEL CURCİOĞLU

Danışman: Mehmet Ali Karaca

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmanın amacı, acil servise pelvik fraktür şüphesi ile başvuran hastaların bilgisayarlı tomografi (BT) görüntülerinde kırık tespiti için geliştirilen yapay zeka (YZ) modelinin performansını değerlendirmektir. Retrospektif olarak yürütülen çalışmaya, 01.01.2019- 01.01.2024 tarihleri arasında Pelvik BT çekilen, 18 yaş üstü 1060 hasta dahil edilmiştir. Hastaların demografik verileri ve radyolog raporları hastane kayıtlarından alınmış, BT görüntüleri anonimleştirilerek DICOM formatında toplanmıştır. Python kullanılarak Evrişimli Sinir Ağı tabanlı bir yapay zeka modeli geliştirilmiş ve kırık varlığını tespit edecek şekilde eğitilmiştir. İstatistiksel analizde Pearson Ki-kare testi kullanılmıştır (p<0.05 anlamlı kabul edilmiştir). Radyologlar hastaların %31,2 'sinde kırık saptarken, en sık etkilenen bölge femur kemiği olarak saptanmıştır (%18,6). Yapay zeka modeli ise %59,2 oranında kırık tespit etmiş; duyarlılığı %72,8, özgüllüğü %46,9 olarak ölçülmüştür. Yapay zeka ile Radyolog raporları arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlıdır (p<0.001). Modelin majör fraktürleri tanıma eğiliminde olması, yüksek yanlış pozitiflik oranı ve performans değişkenliği, mevcut haliyle tek başına güvenilir bir tanı aracı olmasını sınırlandırmaktadır.