Hamza Eren GÜZEL, Akın UZUN, Zehra Hilal ADIBELLI
İzmir Eğitim ve Araştırma Hastanesi Tıp Dergisi - 2026;30(1):83-88
Giriş: Acil serviste en sık başvurulan görüntüleme yöntemi olan akciğer grafisi, hızlı ve erişilebilir olsa da, anatomik örtüşmeler ve yorum farkları nedeniyle bazı patolojileri gözden kaçırabilir. Yapay zekâ (YZ) teknolojileri, bu kısıtlılıkları azaltarak tanısal süreci güçlendirme potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada, ticari olarak CE belgeli Hevi AI yazılımının acil serviste çekilen posteroanterior akciğer grafilerinde majör torasik patolojileri saptamadaki başarısı, aynı seansta yapılan toraks BT sonuçlarıyla karşılaştırılarak değerlendirildi. Gereç ve Yöntem: Ocak 2024-Haziran 2025 tarihleri arasında acil serviste hem akciğer grafisi hem toraks BT incelemesi iki saat içinde yapılan 300 yetişkin hasta retrospektif olarak incelendi. Hevi AI, her grafide pnömoni, atelektazi, pulmoner ödem, plevral efüzyon, nodül, pnömotoraks ve fraktür varlığını otomatik olarak analiz etti. Referans standart olarak radyoloji uzmanları tarafından doğrulanmış BT raporları kullanıldı. Her patoloji için doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve F1 skoru hesaplandı. Bulgular: Çalışmaya alınan 300 hastanın yaş ortalaması 60,4 +/- 14,7 idi (%62 erkek). BT raporlarında en sık görülen patolojiler atelektazi (%75,3), plevral efüzyon (%47,3) ve pnömoni (%46,3) idi. Hevi AI en yüksek doğruluğu fraktür tespitinde (%95,3), en düşük doğruluğu atelektazide (%42,7) gösterdi. Tüm kategorilerde özgüllük %80'in üzerindeydi. Ortalama F1 skoru 0,58 olarak bulundu. Cinsiyet veya yaş grupları arasında anlamlı fark saptanmadı. Sonuç: Hevi AI yazılımı, BT referansına kıyasla yüksek özgüllük ancak orta düzeyde duyarlılık göstermiştir. Bu sonuçlar, sistemin akut patolojileri dışlama aracı olarak tek başına yeterli olmadığını, ancak belirgin bulguların doğrulanmasında klinisyene yardımcı olabileceğini göstermektedir. YZ destekli akciğer grafisi değerlendirmesi, acil serviste hızlı karar verme sürecini destekleyebilir ve uygun olgularda BT ihtiyacını azaltabilir. Bununla birlikte, çok merkezli doğrulama ve teknik iyileştirmeler, klinik rutine entegrasyon için gereklidir.
