Akademik Veri Yönetim Sistemi
II. Tıpta Bilişim Kongresi, İstanbul, Türkiye, 30 Eylül - 01 Ekim 2021, ss.27
Toraks, bilgisayarlı tomografi (BT), COVID-19 pnömonisinin taranması ve teşhisi için en çok
kullanılan radyolojik incelemedir. COVID-19 salgınları sırasında, birçok toraks BT raporu toplanmıştır
ve Hastanelerin Görüntü Arşivleme ve İletişim Sistemlerinde (PACS) saklanmıştır. Radyologlar bu
görüntülerden hasta raporları oluşturmakta ve hastalık konusunda bilgileri aktarmaktadır. Bilgi tanımı
gereği, gereği yorumlanmış veri anlamındadır ve günümüzde çok değerlidir. Bu çalışmada ilk aşamada
hasta raporlarından COVID-19'un Toraks BT paternlerini metin madenciliği metodolojisini kullanarak
sınıflandırmayı ve Covid-19 pnömonisinin en yaygın görülen paternlerini belgelenmesi amaçlanmıştır.
Yedikule acil servisinde tüm hastaların kayıtları yapılmaktadır. Bu hastalardan 11 Mart - 11 Haziran
2020 tarihleri arasında başvuranlar içeresinde Göğüs BT görüntülemesi yapılanların toraks BT raporları
PACS sisteminden çıkarılmıştır. Toplam 1180 toraks BT raporları MS excel formatında elde edilmiş ve
bunların 100 tanesi makine öğrenmesi için uzman radyolog tarafından çok sınıflı olarak
etiketlendirilmiştir. Metin madenciliği için gerekli ön işlemlerden geçirilip her bir sınıf için dengeli hale
getirildikten sonra makine öğrenmesi modelleri ile eğitilip karşılaştırma yapılmıştır. Pilot çalışma
neticesinde kullanılan veri kümesinden çıkarılmış olan Patternler değişik makine öğrenmesi
algoritmaları sınıflandırılmıştır Başarım,F1 ve kappa skorları sırasıyla en düşük 0.9286, 0.9282 ve
0.8571 , en yüksek 0.9630, 0.9630 ve 0.9626 olmuştur. Bu değerler ile Toraks BT raporlarından
COVID-19 paternlerinin sınıflandırılması, radyolojik seyrin anlaşılmasına yardımcı olabileceği
görülmektedir. Böylelikle Covid-19 pnömonisinden sonraki progresyonu veya sekeli tahmin edebilir ve
ilk aşamada hastaların prognozunu tahmin etmeye yardımcı olabilmektedir