Duktal stent implantasyonu planlanan, duktus bağımlı pulmoner dolaşımı olan sıyanotık konjenıtal kalp hastalarında, yapay zekâ programlarından yararlanarak,stent implantasyonunda uygun teknik ve cihaz seçimi
Choosing the optimal technique and device using artificial intelligence in patients with cyanotic congenital heart disease who have duct dependent pulmonary blood flow and wi̇ll undergo ductal stent placement
- Tez No: 997030
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAHRAMAN YAKUT
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Child Health and Diseases
- Anahtar Kelimeler: Duktus bağımlı pulmoner kan akımı, PDA, yapay zekâ, klinik karar destek sistemi, tahmin edici modeller, Duct dependent pulmonary blood flow, PDA, artificial intelligence, clinical decision support systems, predictive models
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıp alanında yapay zekâ (YZ) tabanlı karar destek sistemlerinin kullanımı hızla artmaktadır. Bu çalışma ile duktal stent implantasyonu planlanan, duktus bağımlı pulmoner akımı olan siyanotik konjenital kalp hastalarında işlem öncesinde klinik karar konusunda tahmin edici yapay zekâ modellerinin nasıl kullanılabileceğini araştırmak hedeflenmiştir. Gereç ve Yöntem: Çalışma retrospektif olarak tasarlandı. İstanbul Başakşehir Çam ve Sakura Şehir Hastanesi Çocuk Kardiyoloji Bölümü'nde 2020 ve 2025 yılları arasında, patent duktus arteriyozus (PDA) bağımlı pulmoner kan dolaşımı olup duktusa stent implantasyonu uygulanan 35 hasta çalışmaya alındı. Hastalara ait demografik, anatomik ve klinik veriler ile işlem öncesi duktusun uzunluk ölçümleri yapay zekâ modellerinin eğitilip uç bir klinik sonuç olan mortaliteyi tahmin edebilmeleri için kullanıldı. Çalışmaya dahil edilebilen hasta sayısının 35 ile sınırlı kalması, çalışmada kateterizasyon işlemi için ilk ponksiyonun nereden yapılması gerektiği ve seçilecek stent uzunluğunun ne kadar olması gerektiği gibi karar noktalarından ziyade uç bir klinik sonuç olan mortalite üzerine odaklanılmasını zorunlu hale getirmiştir. Çalışmada işlem öncesi ulaşılabilir veriler ile mortalite tahmini yapmak üzere CatBoost, K-en yakın komşu ve Lojistik Regresyon modelleri eğitilmiştir. Sonrasında, modellerin tahmin edici gücünü karşılaştırmak amacı ile StratifiedKFold ile fold bazlı AUC değerlendirmesi yapılmıştır. Sonuç: Duktus bağımlı pulmoner kan akımı olup duktal stent implantasyonu yapılması planlanan hastalar için yapay zekadan yararlanarak karar destek sistemi geliştirmek amacıyla mortalite risk tahmininin yapıldığı bu çalışmada, en başarılı yapay zekâ algoritması K-en yakın komşu sınıflandırıcı olarak bulunmuştur. K-en yakın komşu modelinin küçük örneklemlerde başarılı basit bir yapay zekâ modeli olması çalışmamızda başarılı olmasını sağlamıştır, fakat daha özellikli konularda ve daha iyi performans ile yapay zekâdan yararlanılması için daha büyük örneklemler gerektiği bu çalışmanın asıl sonucudur.
Özet (Çeviri)
Use of artificial intelligence (AI) based clinical decision support systems is becoming increasingly common in the medical field. This study aims to investigate how AI models can be used for clinical decision making in patients with cyanotic congenital heart disease who have duct dependent pulmonary blood flow and will undergo ductal stent placement. Materials and Methods: The study was designed to be retrospective. In total, 35 patients who had their pulmonary blood flow dependent on patent ductus arteriozus (PDA) and underwent ductal stent placement procedure between the years of 2020 and 2025 in Istanbul Basaksehir Cam and Sakura City Hospital were inclueded. Patients demographic, anatomic and clinical information and duct lenght measurements were used to educate AI models to predict a definitive clinical endpoint such as mortality. The inclusion of only 35 eligible patients in the study necessitated focusing on an extreme clinical outcome, namely mortality, rather than on procedural decision points such as the optimal site of the initial puncture for catheterization or the appropriate stent length to be selected. CatBoost, K-nearest neighbor and Logistic Regression models were educated by using the information available before the procedure to predict mortality. Afterwards, the models' power of prediction was tested by StratifiedKFold technique which is a fold baased AUC analysis. Results: In this study, which aimed to develop an artificial intelligence–based decision support system by predicting mortality risk in patients with ductal- dependent pulmonary blood flow who were planned to undergo ductal stent implantation, the most successful artificial intelligence algorithm was identified as the K-nearest neighbor classifier. The K-nearest neighbor model, being a simple artificial intelligence approach that performs well in small sample sizes, demonstrated favorable performance in our study; however, the principal conclusion of this study is that larger sample sizes are required to utilize artificial intelligence use with better performance in more complex and feature-rich clinical contexts.
Benzer Tezler
- Doğumsal kalp hastalıklarında yenidoğan döneminde yapılan transkateter girişimlerin retrospektif olarak değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of transcatheter interventions in neonatal period in congenital heart diseases
SELİN GUKSU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
KardiyolojiAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar ÜniversitesiPediatri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER ÖDEMİŞ
- Aort koarktasyonu tanısı almış olan hastalarda cerrahi düzeltme sonrasında rekoarktasyon gelişimi üzerine etki eden faktörlerin retrospektif analizi
Retrospective analysis of factors affecting recoarctation development after surgical correction in children with aortic coarctation
BARAN ŞİMŞEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Göğüs Kalp ve Damar CerrahisiHacettepe ÜniversitesiKalp ve Damar Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN PAŞAOĞLU
- Kalp kateterizasyonu yapılan yenidoğanlarda kontrast nefropatisi sıklığı
Frequency of contrast nephropathy in newborns undergoing cardiac catheterisation
ÜMMÜGÜLSÜM ÖCAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEDRİ ALDUDAK
- Aort koarktasyonu tanısı konulan hastalarda tedavide ne zaman transkateter, ne zaman cerrahi ya da ne zaman kombine tedavi yapalım?
Whıch treatment modality is betterfor patıents wıth aortıc coarctatıon; transcatheter approach, surgery or combıned therapy?
EMİR GÖKALP
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıErciyes ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ BAYKAN
- Aort koarktasyonunda girişimsel ve/veya cerrahi tedavi uygulanmış hastalarda tekrarlayan girişim sıklığının değerlendirilmesi ve risk faktörlerinin araştırılması
The evaluation of the initiative frequency of recurrence in coarctati̇on of aorta with i̇nterventi̇onal and / or surgical treatment and the investigation of risk factors
CANSU ÖZDEMİRAL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR MEŞE