Entübasyon işleminin yapay zeka algoritmaları ile modellenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Mühendislik Fakültesi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MUHAMMED EMİN ŞENOL

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Aysel Ersoy

Eş Danışman: Hülya Yılmaz Ak

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Entübasyon, endotrakeal tüp adı verilen ince bir tüpün ağızdan solunum yoluna doğru ilerletilmesidir. Zor entübasyon ise deneyimli bir anestezi doktorunun endotrakeal tüpün yerleştirme işleminin 10 dakikadan daha uzun sürmesi veya direkt laringoskopi yapılamaması gibi durumlara denir. Zor entübasyon, entübasyona oranla daha nadir gözükür. Zor entübasyon parametrik verilerine bakıldığında entübasyondan ayrıştırılabilir. Buradaki önemli parametreler olarak Cormack - Lehanne derecelendirmesi ve Mallampati sınıflandırması gösterilebilir. Bunların sonuçları olağan dışı değerlere sahipse hastaya müdahale zorlaşmaktadır. Bu çalışmada, İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Kardiyoloji Enstitüsü'ne ait olan retrospektif hasta verileri yapay zeka algoritmaları ile araştırılmıştır. Bu çalışmada 2019-2021 yılları arasında 157 kişiden toplanan veriler 10 girdi ve 1 çıktı olarak yapay zeka yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Bu araştırmada, yazılım dili olarak Python, kütüphaneler olarak ise Keras ve ScikitLearn kullanılmıştır. Bu çalışma ile anestezi uzmanı gözetiminde olmadan veriler kullanılarak yapay zeka algoritmaları, derin öğrenme ve makine öğrenimi ile de başarılı sonuçlar elde edilebileceği gösterilmiştir.