Yapay Zeka Destekli Nazogastrik Tüp Yerleşimi Doğrulama Yöntemleri İncelendi
Yeni bir sistematik inceleme, yapay zeka ve derin öğrenme sistemlerinin göğüs röntgenlerinde nazogastrik tüp konumunu belirlemedeki başarısını ve klinik kullanıma uygunluğunu değerlendiriyor.
Nazogastrik tüplerin yanlış yerleştirilmesinin ciddi sağlık riskleri oluşturması nedeniyle, yapay zeka tabanlı görüntü analiz sistemlerinin bu süreci iyileştirme potansiyeli sistematik bir inceleme ile mercek altına alındı.
Nazogastrik tüpler (NGT), enteral beslenme ve ilaç uygulamalarında kritik bir rol oynasa da, yanlış yerleştirilmeleri aspirasyon ve pnömotoraks gibi hayati riskleri beraberinde getiriyor. NHS, solunum veya plevral boşluğa yapılan hatalı yerleştirmeleri 'Asla Gerçekleşmemesi Gereken Olay' (Never Event) olarak sınıflandırıyor. Mevcut doğrulama yöntemleri olan mide aspiratı testi veya göğüs röntgeni (CXR) ise klinik personelin yorumlama farklılıkları ve süreçteki gecikmeler nedeniyle zorluklar yaşatabiliyor.
Open Science Framework (OSF) üzerinde kayıtlı olan ve PRISMA 2020 ile PRISMA-DTA kılavuzlarını takip eden bu sistematik inceleme, yapay zeka ve derin öğrenme sistemlerinin röntgen görüntülerinde tüp konumunu belirleme etkinliğini araştırıyor. PubMed, Embase, IEEE Xplore ve NHS Knowledge and Library Hub gibi veri tabanlarında 1 Eylül 2026 tarihine kadar yapılan taramalarla hazırlanan çalışma, yapay zeka teknolojilerinin tanısal performansını, dış doğrulama süreçlerini ve sınıf dengesizliği gibi teknik parametreleri analiz ederek klinik uygulamaya geçişin mümkün olup olmadığını belirlemeyi hedefliyor.
Kaynaklar
- cureus.com · Bağlantı