~alp Cerrahisi Postoperatir Yoğun Bakım

Tiirk Kardiyol Dem

Arş

1997; 25:418423

~alp Cerrahisi Postoperatir Yoğun Bakım

Vnitesinde Bilgisayar Destekli Tanı ve Tedavi:

"Yoğun Bakım Danışmanı" . ve Ilk Klinik Deneyimler

Yrd. Doç. Dr. Bekir Hayrettin ŞİRİN, Doç. Dr. Bahar ALAKENT, Yrd. Doç. Dr. Cihat TETİK, Yrd. Doç. Dr. Ahmet BALTALARLI, Yrd. Doç. Dr. Habib ATALAY, Yrd. Doç. Dr. ErkanTOMA TIR Pamukkale Vniversitesi

Tıp

Fakültesi, Kalp ve Damar Cerrahisi Anabilim

Dalı,

Denizli

ÖZET

Uzman sistemler, genellikle yapay zeka teknikleri ile ge-

liştirilen,

helir/i bir alana ait problemierin etkin bir

şekil­

de çözümiinde o alana ait çok miktarda ve yüksek kalitede özel bilgiler kullanan giiçlii bilgisayar

program/andır.

Bu dizgelerde bilgiler

tanımlamalar, ilişkiler

ve kurallar

^şek­

linde bulunur. Bu

çalışmada,

kalp cerrahisi erken posto- perarif dönenu/e rastlanan somn/arda tam ve tedaviele

damşnıan

olarak kullamlmak üzere

geliştirilen

ve YBD

(Yoğun Bakım Damşmam) adı

verilen yeni bir uzman sis- tem

geliştirilmiştir.

YBD bir bilgi taham, bir veri

tahanı

ve bir

çıkarım

mekanizmasmdan

oluşmakta

ve myokardi- yal depresyon, kareliyak tamponat, yetersiz operas-

yon/onarım,

hipovolemi, cerrahi kanama ve

pıhtılaşma

defekti

konularında danışmanlık

yapabilmektedir.

YBD'nin

^diğer

önemli özellikleri, karar verirken

^izlediği

yolu

istenildiğinde açık/ayabilmesi

ve

gereğinde

yeni bil- giler ekleyerek bilgi tahamm yenileyebilmesidir. Bu da-

nışman

uzman sistem Pro/og programlama dili ortammda

geliştirilmiştir.

Pamukkale Üniversitesi

Tıp

Fakültesi

Göğüs

Kalp ve Da- mar Cerrahisi

Anabilimdalı'nda

opere edilen ilk 41 olgu erken postoperarif dönemde YBD bulgu tabanmda örnek-

lenmiştir.

Bu dönemde

yapılan değerlendirmeler

ve uygu- lanan tedaviler ile YBD önerileri

arasında

tam bir para- lellik

gözlenmiştir.

Sonuçta, YBD'nm kalp cerrahisi posto- perarif

yoğun hakını uygu/ayabileceği diişiiniilmiiştiir.

Anahtar kelime/er: Uzman sistem, kalp cerrahisi,

yoğun bakım, yoğun bakım damşmalll

Genel bir çerçeve içinde yapay zeka, halen insanla-

rın

daha

başarılı oldukları

alanlarda

bilgisayarların kullanılmasıyla

ilgili

çalışmaları

kapsar

(1),

İnsan düşünce

ve problem çözme özelliklerinin mo- dellenmes i, özell ikle 1970'li

yılların sonlarından

beri bilgisayar ve yapay zeka bilimcilerinin en gözde

Alındığı

tarih: 24 Nisan, rev iz yon 22 Temmuz 1997

Bu

çalışma

"XII. Ulusal Kardiyoloji Kongresi.

Belek-Anıalya,

1 6-20 Ekim 1 996'da

posıer

olarak

sunulmuştur Yazışına

adresi: B.

Hayreııin Şirin,

PK: 54 Denizli T el.: (0 258) 241 00 37 Fax: (0 258) 266 1 8 17

araştııma konuları olmuştur.

Uzman sistemle r olarak

adlandırılan

güçlü bilgisayar sistemleri nin

geliştiril­

mesi bu

çalışmaların

önemli bir bölümünü

oluşturur.

Uzman sistemler, belirli bir alana ait özel bilgileri

geniş

olarak içerirler ve o alana ait problemierin çö- zümünde bu bilgileri etkin olarak

kullanırlar.

Bu bil- giler sistem

yazılımlarında tanımlamalar, ilişkiler

ve/veya kurallar

şeklinde oluşturulabilir

(2,3.4). Uz- man sistem

uygulamalarının

medikal a lanlarda

sağ­

ladığı

avantajlar bugüne dek birçok

çalışmada

göste-

rilmiştir

(5,6,7). Bakteriyel infeksiyonlarda etken

mikroorganizmanın ayrımı

ve uygun antibakteriyel tedavinin seçiminde

kullanılmak

üzere

geliştirilen

MYSIN, genel dahiliye

konularında tanıda

bil gisa- yar

desteğini

amaçlayan INTERNIST medikal a la n- larda uzman sistem

uygulamalarına

yeni boyutlar

kazandırmış

önemli örneklerdir (8,9).

Uzman sistemler genel olarak problem

alanına

ait

geniş

bilgilerin

bulunduğu

bir bilgi

tabanı

ve bu bil- gileri kullanarak çözüm ürete n bir

çıkarını

mekaniz-

ma!:ı

içerirler ( 1 0).

Bu

çalışmada

kalp cerrahisi postoperarif

yoğun

ba-

kım

ünitesinde

olguların

seyrinde ortaya

çıkan

pato- lojik

durumların tanı

ve ted avisinde

danışman

ro lü üstlenmek üzere YBD

(Yoğun Bakım Danışmanı) adı

verilen bir uzman sistem

geliştirilmiştir.

YBD, myokardiyal depresyon, kardiyak tamponat, yetersiz

operasyon/onarım,

hipovolemi, cerrahi kanama ve

pıhtılaşma

def e kti

konularında danışmanlık

yapabil - mektedir. Bu uzman sistemin

çatısı

1993 de

gelişti­

rilmiş

ve

sunulmuş

olmakla birlikte ilk klin ik uygu-

lanıalar

1996

yılında

Pamukkale Üniversitesi Ka lp ve Damar Cerrahisi Anabilim

Dalı'nda başlatılmıştır (1 1),

Bu makalede YBD ile ilk klinik

sonuçlarıınız

bildirilmektedir.

B. H. Şirin ve ark.: Kalp Cerrahisi PostoperatifYoğım Bakım Ünitesinde Bilgisayar Destekli Tam ve Tedavi

MA TERYEL ve METOD

YBD, uzman sistemle rin genel

yapısına

uygun olara k da-

nışmanlık yaptığı

ko nularla ilgili bilgilerin yer

aldığı

bir bilgi

tabanı,

bu bil gileri kull anarak çözüm üre te n bir

çıka­

rım mekanizması

ve

danışılan

olgunun öz elliklerinin ör-

neklendiği

bir veri

tabanından oluşmaktadır. Danışılan

ol- gunun

gösterdiği

özellikler, arayüzde

soru-yanıt ilişkisi

ile

kullanıcı tarafından

giri lmektedir. YBD, Prolog program- la ma dilinde

geliştirilmiştir. İşletilmesi

için gereken mini- mum sistem gereksinimleri MS DOS 4.0

işletim

sistemi, 80386 CPU, 4 MB RAM ve 2 MB serbest disk

alanından oluşmaktadır.

Bilgi

tabanı

YBD bilgi

tabanında

bilgi gösteriminde

kullanılan yapı kurallardır.

Kurallar genel olarak

"eğer-öyle

ise"

bağlaçla­

rıyla oluşturulmuşlardır. Kuralların "eğer" kısmında koşul­

la r, "öyle ise"

kısmında

saptamalar veya yeni

kuralların ateşlenınesi

ile ilgili stratejik bilgiler yer

alır.

YBD bilg i

tabanı

üç ana grup kural içermektedir.

Grup

ı. İzleııı

verilerinin

değerlendirilmesi:

Bu grup kura llar moni törlerden, laboratuvar testle rinde n ve hekim-

hemşire

gözlemlerinden elde edilen

sayısal sonuçların

de-

~.crlendirilmcsi

ile ilgilidir ve uzman yorumlar içerirler.

Orneğin göğüs

ve me diasten tüplerinden kaydedilen dire- naj

miktarının değerlendirilebitmesi

için 4 parametrenin bilinmesi ge rekir.

1.

Hastanın ağırlığı

(kg), 2.

Toplanı

dire naj

miktarı

(ml), 3. Postope ralif izlem saati (saat),

4. iz lem saatindeki saatlik dircnaj

miktarı

(ml).

Aşağıda

direnaj

miktarının

faz la

olduğuna

karar ve rmek iç in bu dört

değişkeni

kullanan bir kural örne k o larak ve-

rilmiştir.

Eğer:

veya

veya

veya

"Hastanın ağırlığı">

80 YE "Toplam drenaj

miktarı"

> 1300,

"İzlem

saatindeki saatlik drenaj

miktarı">

(1 2 x

"Hastanın ağırlığı")-

("Postoperatif izle m saati" x

"Hastanın ağırlığı"

x 2 ),

"Hastanın ağırlığı"

S 50 YE "Toplam dre naj

miktarı">

2 1 x

"Hastanın ağırlığı",

"Hastanın ağırlığı">

50 YE

"Hastanın ağırlığı

S 80 YE

"Toplam drenaj

miktarı">

I 100 Öyle ise: Direnaj

fazladır.

Grup 2. Bulgu/se mptom -

tanı ilişkileri: Tanılar,

semp- tom lar ve

bulguların

birbirleriyle olan

ilişkilerini tanınıla­

yan kura llar bu g rup içinde

yapılandırılmışlardır.

YB D bil- gi

tabanında tanılar

ve bu

tanılar

ile ilgili sempto m ve b ul- g ular "YE/VEYA

ağaçları" oluştururlar.

Bu grup kurallar Prolog

proğramlama

dili

formatında

"ge rekli

(tanı,

bulgu-

lar)" yüklemi ile tanıınlanmışlardır.

Buradaki

"tanı"

hasta- d a

araştırılan

patoloji, "bulgular" i se o patolojinin gerektir-

diği

bulgular ve semptomlar kümesidir.

Grup 3.

Tanı

• t ed a vi

ilişkileri:

YBD bilg i

tabanındaki

üç üncü grup kurallar tedavi ile ilgili

kurallardır. Kullanıcı­

nın

olgud a saptana n patoloji ile ilgili tedavi ö ne rileri iste - mesi halinde bu kurallar

ateşlenir.

Bu grup kurallar her pa- toloji iç in "tedavi

(tanı)" şeklinde oluşturulmuştur.

YBD bilgi

tabanı, yukarıda

bildirilen üç ana grup kurallar

dışında yoğun bakım ortamı

ile ilgili bilgileri de kapsa-

maktadır.

B u bilgiler

yoğun bakım

izlem leri ve bu iz lem- lerden e lde edilebilecek

bulguların tanımlanması şeklinde­

dir ve

"araştır

(izlem, bulgular)"

şeklinde oluşturulmuştur.

Bulgular, YBD bilgi

tabanında

yer alan

tanıları oluşturan

en küçük ünitelerdir.

YBD bilgi

tabanında kullanılan

ve

yoğun bakım

ünitesinde

devamlı

olarak monitörize edilen parame treler siste mik ar- ter

basınçları,

pulmoner arter

basınçları,

sol ve

sağ

atriy al

basınçlar,

vüc ut

ısısı,

periferik puls oksijen sat ürasyonu ve EKG trasele ridir. EKG

ıraselerinden

elde edilebilecek bul- gu lar, bilgi

tabanında 1. Aıı·iyal

flatter-fi brilasyon : 2.

Yentriküler insta bilite ; 3. Atriyoventrikü ler blokla r; 4. Ko- rone r iske mi; 5. Yoltaj

değişiklikleri

ile

sınırlıdır.

YBD bilg i

tabanında kullanılan

laboratuvar test bulgulan he moglobin seviyesi, hemat ok rit

oranı.

tam kan

sayımı,

ka n gazlan ve elektrolitler. fi brin oj e n

miktarı, pıhtılaşma zamanı, protronıbin zamanı.

kreatin kinaz ölçümü ve iclrar mikroskopisidir.

Yoğun bakım ortamında hemşire

ve hek im gözlemleri ara-

sında

YBD bilgi

tabanında

yer alan iz lemler ise

göğüs

tüp dire naj

miktarı,

idrar

çıkışı,

kalp sesleri. ödem ve pe riferik arter

nabızları

kontrolleri olarak

sayılabilir.

Yeri

tabanı

Y BD,

danışılan

o lguya

ilişkin

"bilinen özellik le r kümesi"

olara k

tanımlanabilecek

bi r veri

tabanına

sahipt ir. Has ta-

nın yaşı, ağırlığı

ve

sergilediği

b ulgular burada örneklenir.

Y BD, o lgud a

danışılan

patoloji ile ilgili

bulguları

sorgula- madan ö nce kendi veri

tabanını

ko ntrol e de r. Sapta nan bul gu ve

tanılar

YBD veri

tabanında

"var

(bulgu/tanı)"

ya da "yok

(bulgu/tanı)" yükleınieri

ilc

saklanır.

Yeri

tabanın­

da yer a lan herhangi bir bulgu ke ndisiyle

ilişkili diğer

bulgu ve

tanıların yaratılmasına

yol açar.

Örneğin

ka nda he moglobinin normal

bulunması

d ur umunda "var (he- moglo bin normaldir)" bulg usu, "yok (he moglob in

düşük­

tür)" bulg usunun da veri

tabanına

e klenmesini

sağlar.

Böy- lece

aynı

olguda hemoglobinin

düşük olması

gereken

baş­

ka bir patoloji

danışıldığında

YBD,

kullanıcıya

her hang i bir soru

sorınadan,

bulg u

tabanından eelindiği

bilg iler ile bu pato lojinin hastada mevcut

olmadığına

kara r vcrc bi

l-

mektedir.

Yeri

tabanı,

olgu yla

ilişkili

bir

diğer

patoloji

araştırılırken

ko run ur. Bir

başka

o lgu

danışı ldığında

ise

boşaltılır.

Bu öze llikleri

ile veri tabanı

bir di namizm gösterme kte ve

programın hızlı

ve etk in

çalışmasına katkıda

bulunmakta-

dır.

Çıkarım mekanizması

ve Arayüz

YBD

çıkarım mekanizmasında

geriye

doğru zincirlcıncyi

esas

alır. Kuralların

"öyle ise"

kısırnındaki sapıamaların (tanılar) varlığı "eğer" kısmındaki koşulların

(bulg

ular) ye-

rine getirilmesine yönelik olarak sorgulan

ır.

Tiirk Kardiyol Dl!m Arş /997; 25:4/8-423

KULLANlCI

Soru

Soru

Yanıt

Şekil I.

YBD'nin

işleyiş şekli:

YORUM

YBD

BİLGİ

TABANI TAN1LAR

1\ 1\ 1\

Sorunlar penceresinden herhangi bir

paıolojinin danışılmak

üzere seçilmesi durumunda:

1. Ilgili paıolojinin gcrckıirdiği

bulgular YBD bilgi

ıabanında

bulunarak "ve/veya

ağaçları"

olarak

lisıelenir.

2. Bu

bulguların varlığı

öncelikle YBD veri

Iabanında aranır,

3. Yeri

Iabanının boş olması

halinde

araşıırılan bulguların

hangi izlemin

paraıııeıreleri olduğu ıcspiı

edilir ve

kullanıcıya o izlem sonılur.

4. Numerik sonuçlar

değerlendirilir

ve bulgulara

dönüşıiirülür, araşıırılan

bulgularla

karşılaşıırılır

ve veri

Iabanına

eklenir.

5 Ye/veya

ağacının lamanılanması halinıle kullanıcıya danışılan paıolojinin lıasıada olduğu,

ak

si halıle

o

paıolojinin hasıatla olmadığı mesajı

bildirilir.

6. Haslada bir

paıoloji ıespiı

edilmesi ve

kullanıcının ıedavi

önerileri

isıcnıesi

halind.:

ıedavi

ile ilgili kurallar

ıeıiklenir ve soru-yanıı cıkileşi­

mi

i

çinde

ıcdavi

önerileri bildirilir.

YBD arayüzü iki pencereden

oluşur.

"Sorunlar" pen- ceres

inde

YBD'nin

danışmanlık yaptığı

patoloji

grupları listelenmiştir. Kullanıcının bu ortamdan bir patoloji

seç- mesi

sonrasında

"Diyalog ve

Açıklamalar"

penceresi orta- ya

çıkar.

Sistem,

kullanıcı

ilc

soru-yanıt ilişkisi

içinde bil- gilcnir. YBD'nin

işlcyiş şekli şekil !'de özetlenmiştir.

YBD'

nin diğer

özellikleri

Eğitim:

YBD'nin bilgi

tabanı açık

ve

erişilebilir

özellikte- dir.

Dilendiğinde tanıya vamıadan

izlenen

ağaç

yorumla-

rıyla birlikte kullanıcıya bildirilir.

Bu mesaj

bulguların

ve

tanıların

veri

tabanına giriş sırasıyla yazdırılınası şeklinde sağlanmaktadır.

Bilgi ^artırımı:

YBD

bilgi ^{tabanında danı}şmanlık yaptığı

patolojiler ile ilgili

yaygın

olarak kabul gören ve kitaplar- da yer alan

"formcl"

bilgiler yer

almaktadır.

Bu bilgilere

uymayan ^sıradışı

durumlarda ise YBD,

hastanın gösterdiği

belirtileri ^tanısıyla birlikte "ve ağacı" oluşturacak şekilde

bilgi tabanına

ekieyebilecek ve bir sonraki

danışrnanlıkta

kullanabilecek

şekilde tasarlanmıştır.

Kliniğimizde açık

kalp cerrahisi uygulanan ilk 4

1 olgu

(

1996 Ocak -

Nisan

1

997) postoperatif

yoğun bakım

üni-

tesinde YBD veri tabanında örneklenmiştir

(Tablo

1

). Yir-

mi kadın

(%49) ve 2

1 (%5 1) erkek olmak üzere olgularda

yaş ortalaması

44±8 dir. Bu dönemde

miyokardiyal

dep-

resyon,

kardiak

tamponat, yetersiz operasyon/onarım, hi- povolemi

, cerrahi kanama ve

pıhtılaşma

defek

ti konuların­

da olgularda uzman

klinisyenlerin

yaptığı değerlendirme

ve uygulamalar ile YBD önerileri

karşılaştırılmıştır.

Bu çalışmada, yoğun bakım

süresince olg

ularda uygulanan tüm tedavi uygulamaları uzman klinisyenler tarafından

Tablo

I.

YLID veri

^Iabanında

örneklenen 41 olguda uygulanan operasyonlar ve

olguların

genel özellikleri.

Operas)·oıı n Kadın

Erkek

Yaş

Miıral

valv

rcplasnıanı (MVR):

...

15 9 6 37±7

Mitral

konınıissürotoıni 1 aniiloplasıi:

...

2 28±)

Koroner b

ypass (ACBG): ...

lO

ı

o

57±7

MVRtACBG:

... ^(ı.j

Aonik valve

replasmanı (AVR): ... 2 ^~7±5

AVRtMVR: ...

2 JH9

AVR

+

ACBG

+

mitral

koınissürotonıi:

...

59

A VR

+ paıent

duktus aneriosus

ligasyoııu: ll

AVR

+

asandanaort

anevriznıekıoıııisi:

...

59

Pcrikardiyckıomi: ... 57

Atriyal septal

d~fckt kapatılması:

...

21

Sol

aıriyal ıniksoına rczcksiyoııu:

...

57

Total:.. ...

41 20 ('k49) 21 ('k51) 44±7

YBD kararlanndan

bağımsız

olarak

yönlendirilmiştir.

Ol-

guların

YBD veri

tabanında örneklenınesi

ve YBD öneri-

lerinin elde edilmesi ise YBD'ııın danışmanlık alanına

g

i- ren yukarda bahsedilen konularda,

olgularda ortaya

çıkan

yeni klinik

durumların uzman klinisyenlercc tespit edilmc-

si ve

değerlendirilmesi sonrasında yapılmıştır.

B. H. Şirin ı•e ark.: Kalp Cerrahisi PostoperatifYoğwı/Jakım Ünitesinde Bilgisayar Destekli Tam ve Tedavi

BULGULAR

Olgularda

yoğun bakım

süresi ortalama 2.2 gündür (en az:

ı,

en çok: 5 gün). Postoperalif 4. gün ventri- küler fibrilasyon ile kayb edilen mitral kapak replas-

manı uygulanmış

bir olgu

dışında

mortaliteye rast-

lanmamıştır. Yoğun bakım

ünitesinde olgularda kar-

şılaşılan

medikal sorunlar ve YBD

kararları

tablo 2'de

özetlenmiştir.

Tablo 2. Olgularda yoğun bakım ünitesinde rastlanan medi- kal sorunlar ve uzman hekim değerlendirmeleri ile YBD ka-

rarları arasındaki korelasyon

Hekim tanıları Bilgisayar

Miyokardiyal dcprcsyoıı: ... .

Gasıroinıesıinal kanama: ... .

Pıhtılaşma defekti: ... .

Akuı böbrek yeııııczligi: ... . Geçici nörofızyolojik disfonksiyon: ... .

lO

ı ı

2

desll'kli tanılar

lO

Erken postoperalif dönemde YBD'nin

danışmanlık yaptığı

konular ile ilg ili olarak 9 olgu miyokardiyal depre syon, bir olgu gastrointestinal kanama ve 1 ol- gu

pıhtılaşma

defekti

tanısıyla tıbbi

tedavi

görmüş­

tür. Bu olgularda uzman hekim

değerlendirmeleri

ve tedavi

uygulamaları

YBD

kararları

ile tam olarak benzerlik

göstermiştir.

Sistemik arter

basıncında

azalma, pulmoner ve

sağ

atriyum

basınçlarında artış

ilc karakterize miyokar- diyal depresyon sergileyen 10 olguda uygulanan te- daviler YBD önerileri ile

aynıdır.

Bu

olguların

4'ün- de saptanan metaboli k asidoz bikarbonat infüzyo-

-DiYALOG ve AÇIKLAMALAR- Sisicmik arteryel basınç değerleri (mmHg):

Sisıolik: 80

Diyasıolik: 45

Sanıral venöz basınç: 14 Sol aıriyal basınç: 19

Hastada "Miyokanliyal depresyon" vardır

SEÇENEKLER 1. Bu kanı ya nasıl vardığını açıkla

2. Tedavi il~ ilgili öneriler nelerdir 3. Diğer sorunları araşıır

4. Başk:ı bir olguyu araşıır

5. Proğraıııdan çık

Yukardaki seçeneklerden birini seçiniz no: 1

Şekil 2. Olguda nıyokanliyal depresyon tablosunun varlığının araştırılınası sırasında sorulan sorular, verilen yanıtlar ve sonra-

sında ekranda beliren yorum ve seçenekler.

-DiYALOG ve AÇIKLAMALAR-

Sisıolik arter basıncı azıılınışıır Diyasıolik arter basıncı azalmıştır

Orta arter basıncı azalmıştır

Sisıolik ve diyasıolik arter basınçları arasındaki fark nonııaldir Sanıral venöz basınç arıınışıır

Sol aıriyal basınç arıınışıır

Aıriyumlar arası basınç farkı nonnaldir

Sonuçta "Miyokardiyal depresyon" ıespiı edilmiştir.

Bu olgulyu kaydetmek ister misiniz (evet/hayır): hayır

SEÇENEKLER 1. Bu kanıyanasıl vardığını açıkla 2. Tedavi ile ilgili öneriler nelerdir 3. Diğer sorunları araşıır 4. Başka bir olguyu araşıır

5. Proğranıdan çık

Yukardaki seçenekl~rdcn birini seçiniz no: 2 Şekil 3. Olguda nıiyokardiyal depresyon tanısına nasıl varıldığı­

nın açıklandığı ekran görüntüsü. Kullanıcı 2. seçeneği seçmiş ve tedavi önerileri isıenıişıir.

-DiYALOG ve AÇIKLAMALAR- Kan gazları analiz bulguları:

Pll: 7.4

POı: 92

PCOı: 42 HC03: 20 Baz-ex: 1

Kan kalsiyum düzeyi (%mg): 9.6 EKG bulguları:

Aıriyal fibrillasyon ^{vanııı (eve}t/hayır): hayır Yenıriküler irısıabiliıe vannı (eveı/hayır): hayır

A-V blok var ını (eveı/lıayır): hayır

Koroner iskemi var ını (evet/hayır): evet

EKG'de volıaj değişikliği var mı (eveı/lıayır): hayır Hastanın ağırlığı (kg): 67

Hastaya 268 mikrogram/dk dopamin

670 mikrogram/dk dobuıamin infüzyonu başlatılabilir Devanı için herhangi bir ıuşa basınız

Şekil 4. Olguda ı~clavi ile ilgili öneriler istenmesi clurunııında

YBD soruları. verilen yanıtlar ve !edavi önerilerinin belirdiği

ekran görüntüsü.

nuyla, birinde saptanan hipokalsemi kalsiyum infüz- yonuyla tedavi

edilmiştir. Diğer

olgu larda ise myo- kardiyal stunning

düşünülmüş

ve

katcşolanıin

infliz- yonu

uygulanmıştır.

Korone r bypass ve mitral kapak

replasmanı uygulanmış

olan bir olguda YBD sorula-

rı, değerlendirmeleri

ve öne rileri. YBD -

kullanıcı ilişkisine

örnek olarak

gösterilmiştir (Şekil

2-4 ).

Mitral kapak

replasmanı

uygulanan bir olguda pos- toperalif 3. gün

gelişen

gastrointestinal

kanaımı tıbbi

tedavi ve kan transfüzyonu ile tedavi

edilmiştir.

Bu

Türk Kardiyol Dern Arş 1997; 25:418-423

olguda YBD

kararı

hipovolemidir. YBD'nin hipova- Iemi

kanısına varmasında

rol oynayan bulgular sisto- lik ve orta arter

basıncının azalması,

santral venöz

basıncının azalması,

kalp

hızının artması

ve idrar

miktarının azalmasıdır.

Tip 2 aort disseksiyonu nede niyle opere edilen bir olguda postoperarif erken saatlerde mediasten tüp di-

renajında artış izlenmiş

ve olguda saptanan hipokal- semi düzeltilerek tedavi

edilmiştir.

Bu olguda

yapı­

lan YBD konsültasyonunda

pıhtılaşma

defektine yol açabilen kan transfüzyon reaksiyonu, fibrinolizis ar-

tışı,

trombosit

azlığı-fonksiyon bozukluğu,

ve sitrat toksisitesi ile ilgili laboratuvar

sonuçlarının

sorgu-

landığı izlenmiştir.

Hipokalsemi

saptanması

nede- niyle bu olguda YBD

kararı

da, kan

transfüzyonları­

na

bağlı gelişen

sitrat toksisitesi ve

pıhtılaşma

defek- ti

doğrultusunda olmuştur.

Tablo, kalsiyum infüzyo- nu ile

düzelmiştir.

izlenen

olguların

hiçbirinde kardiyak tamponat, cer- rahi kanama ya da yetersiz

operasyon/onarım

nede- niyle revizyon

uygulanmamıştır.

TARTIŞMA

Yoğun bakım

ünitelerinde

çoğu

uygulama

kararları,

izlenen birçok parametreye ve düzenli kurallara da-

yalıdır

ve

mantıksal çıkarımlar

geçe rlidir. Bununla birlikte olgularda klinik seyrin

değişkenlik

göster- mesi,

hızlı

ve

doğru

karar verme

gerekliliği

uzman sistem gereksinimine yol

açmaktadır.

Tıbbi

alanlarda uzman sistemlere olan gereksinim giderek

artmasına rağmen

bu konuda

sağlanan gelişmeler

oldukça

sınırlıdır.

Bugüne dek birçok alanda bilgisayar destekli

tanı

s is te mleri

geliştirilmiş olmasına rağmen

klinik

kullanımda yaygın

kabul

görmemişlerdir.

Uzman sistem

tasarımında

uzman

yargı

ve karar verme özelliklerinin izlenmes i ve bu yolla beceri ve zeka

yaratılması

bir

takım

güçlükler arzeder. Bir

uzmanın öğrenme,

bilgisini yeni- leyebilme,

kuralları

ne zaman

çiğnemesi gerektiğini

bi lme,

ilişkili

ve

ilişkisiz kuralları ayırd

edebilme özelliklerinin modellenebilmesi bu günkü yapay zeka teknolojis inin tam olarak

çözümediği

problemlerdir. Gerçekte uzman s istemle r henüz geli-

şim

çizgilerinin

başındadır

ve henüz

yanlızca

birkaç

çeşit

bilgi bilgisayard a örneklenebilmektedir

(10,12,13).

Kalp cerrahisinde postoperarif

yoğun bakım,

tedavi- nin en kritik dönemini

oluşturur.

Uygulanan ekstra- korporcal

dolaşım

ve operasyon nedeniyle birço k ol - guda otoregülasyon sistemleri

zayıflamıştır

ve klinik seyir

değişkenlik

gösterir. Bu dönemde ortaya

çıkan

patolojik

durumların zamanında tanınması

ve uygun tedavinin hemen

uygulanması

büyük önem

taşır.

Yo-

ğun bakım ortamındaki çoğu

kararlar, izlenen birçok

sayısal

parametreye ve düzenli kurallara

dayalıdır.

Bütün bu özellikleriyle kalp cerrahisi postop erar if

yoğun bakım

ünitesi, bilgisayar destekli

tanı

uygula-

maları

için, çok uygun bir ortam

oluşturmaktadır.

Bulguların sorgulanması, yorumlanması, ilişkili

ve

ilişkisiz bulguların ayırd

ed ilmesi ve

tanıya ilişkin kuralların hızla

uygulanabilmesi bir uzman sistemin bu dönemde

sağlayabileceği

önemli

katkılardır.

Uzman sistemlerin problem çözme gücü

aslında

ko- nu ile ilgili içerdikleri

geniş

bilgilerden kaynaklan-

maktadır.

Bu anlamda uzman sistem

geliştirilmesin­

de e n önemli bölüm, konu ile ilgili bilgilerin toplan-

ması,

organize edilmesi ve

kodlanmasıdır.

Uzman sistem

oluşturulmasında

bir

diğer

önemli konu, bilgi

tabanının içerdiği

bilgilerin

gereğinde değiştirilcbil­

mes i ve sisteme yen i bilgi lerin eklenebilmes idir

(4,14,15).

YBD bilgi

tabanı,

patolojik durum larla ilgili kitaplarda yer alan

foımel

bilgileri

geniş

ölçüde içer- mektedir. Bu bilgiler

çoğu

uzma n sistemde

olduğu

gibi genellikle

"eğer

- öyle ise"

yapısındaki

kurallar ile

gösterilmiştir.

Bu ku rallar YBD bilgi

tabanında

"ve/veya

ağacı" oluşturmaktadır.

Uygulamada bazen bu bilgiler geçerli olmaz ve k linik seyir genel kural-

ların dışında

seyredebilir.

Değişik

ve formal bilgilere uymayan bulgular gösteren

sıradışı

olgularda YBD,

öğrenme

ve bilgi

tabanını

yenileyebilme kapasites i- ne sahiptir.

istenildiğinde

YBD, bu

sıra dışı

durumu

olduğu

gibi kabul eder ve bir sonrak i

sorgulanıada

kullanmak üzere bilgi

tabanına

"ve

ağacı"

olarak ek- ler. Bu

yaklaşım tıpta yaygın

olarak benimsenen

"hastalık

yok hasta

vardır" düşüncesi

ile tam olarak uyumludur. Bu

özelliğiyle

YBD deneyimleome

özelliğine

sahiptir ve

kullanıldıkça uzmanlaşacaktır.

YBD'nin bir

diğer

güçlü ve önemli

özelliği öğretim kaygısı taşımasıdır.

Sonuç

çıkarmada

izlenen yolun

açıklanabilmesi, kullanıcının

bulgular ile

tanı arasın­

daki

ilişkiyi değerlendirebilmesine

olanak

sağlar.

Uzman sisteml erin bilgi

tabanlarının açık

ve

erişile­

bilir

olması

uzman sistem

tasarımında

en önemli

B. H. Şirin ve ark.: Kalp Cerrahisi PostoperatifYo.~wı Bakım Ünitesinde Bilgisayar Destekli Tam ve Tedavi

nokta lardan biridir. Bakte riyel

enfeksiyonların tanı

ve tedav is inde

kullanılan

MYCIN, bu

yaklaşım

ile yenide n ele

alınmış

ve önce NEOM YCIN ve sonra GUIDON ve GUIDON2

geliştirilmiştir (16).

Uzman sis te mlerde bi lgisayar, insan

uzmanların

sa- hip

olduğu

zengin bilgi ve deneyimlerin

geniş

ölçü- de

kullanılabilir

ve

hızla erişilebilir

hale getirilmesi- ne olanak

sağlamakta

ve bu yolla "uzman b ilgi"nin

değerini artırmaktadır.

YBD kalp cerrahisi postope- ralif

yoğun bakım

ünites inde

danışman

olarak kulla-

nılmak

üzere

geliştirilmiş

yeni bir uzman s istemdir ve ilk klinik deneyimler

yoğun bakım

uygulamala-

rında

riski

azaltabileceği

ve bu alandaki yeni hekim- lerin

eğitimine katkı sağlayabilcceğini göstermiştir.

izl enen 4 I olguda,

YBD'nın danışmanlık alanına

gi- ren konula rda

karşılaşılan

10 miyokardiyal dcpres- yon, 1

kanama/hipovoleıni

ve 1

pıhtılaşma

defekt i olmak üzere toplam 1 2 komplikasyonun hepsinde YBD

kararları

ve öneriler i uzman klini sycnlc rce ya-

pılan dcğcrlendirınclcr

ile uyumludur. Bu

çalışmada,

bilgisayar destek li kararlar ve uzman hekim

kararları arasındaki

korelasyonun istatistikse l o lar ak gösteri- lcbilmesi için olgu

sayısı

yete rsizdir. Anca k klinik

kullanımda deneyiınierin artması

ilc

YBD'nın

yarar-

lılığı,

güçlü ve

zayıf taratları

daha

kapsamlı

olarak

tartışılabilecektir. Kanımızca

YB D bilg i

tabanının

üriner siste m, nörol ojik sistem, metabolik s istem ve so lunu m sis temi patoloj ile rini de içer ecek

şekilde geliştirilmesi

oldukça

yararlı olacaktır.

KAYNAKLAR

I. E

ta

ine R

ich

E : A rtifi cial In te lligence, Ne w York, McGra w-Hill, 1983. p.

1

2. Cohe n PR,

Feigenbauııı

E A: The Ha ndbook of Artifi- cial Californ ia.

Inıelligence,

Addisison-Wesley, 1982. p. 4 3. Conway T, Wilso n M: Psychologic al studies of k now- ledge representatio n. GA R ingland. DA Duce (eds). App-

roaches to Knowledge Re pre se ntation : An lntroduc tion.

New York, John Wiley & Sons. 1988. p. 1

17

4. Tan

imoto SL: The

Ele me

nts o

f

Arıificial Intell

ige

nce:

An Introduction Using LI SP. Washington . Compute r Sci- ence Press, 1987. p. 46 1

S. Sa ger JT, Haug PJ ,

Turııer

C W , H ebertson RM: De- velo ping m odels to evaluate pregnancy

ouıcomes.

Med Decis Making I 99 I ; I I (4 Suppl): S53-S36

6. Ursino M, A rtioli E, Avanzolini G , Potuto V: Integra- tion of q ua ntitative and qualitative

reasoniııg:

a n expc rt sy ste m for cardiosurg ical patients. Artif

Inte

li Med 1 994 ; 7: 229-247

7. Ri chards B, Au Y P, Dur an B : An cxpert system for co mputar ized drug the rapy in intensive care. Medinfo

1995;8:

1116-11

20

8. Yu VL, Fagan L M. W r a ith SM, et al :

Antinıicrobial

sclec tion by a computer. A blinclcd eva lua tion b y infectio- us disease s

experıs.

JAMA 1979: 242 :

1279-

1282 9. Miller RA, Popl e HE, Mycr s JD:

lntcrııist-1.

an cxpc- rimenta l compute r-hased diagnostic consultant for gene ral internal medicine. N Eng iJ Med 1982: 307: 468-476 10. Pcd e rscn K :

Experı

System

Prograıııming:

Prac tical Tcchni ques for Rule-based

Systeıııs,

New York.

Jolın

W i- ley & Son s, 1989. p. 40

ll.

Şirin

B H, Ala k ent B: A consultant expert system for posto perative cardiac s urge ry inte nsive c are u nit.

Tlıc Eiglıth lııtcrnatioııal Syıııposiuııı

o n Computer and In for- m ation Scicnces (ISCIS VIII).

İstanbul. 1

9 93.

12. Kli ne PJ , Dolins S B: Designin g

Expcrı Systenıs:

A Gu ide to S e lecting

lıııplemcntation

T echniques. New York: Joh n Wiley & Sons, 1989. p.

125

13. Beverly P, Woolf BP: A rtific ial Intel ligence and Hu- m an L ea rning: lntell igc nt Co mpute r-aided

lnstnıction.

London, Chapman and Hall Ltd press . 19H8. p. 3

14.

Goluınbic

MC: Advances in Atrifi c ial Inte lli gence:

Natural Language and Know ledge-hased Systems, New Yo rk. Spri nger-Ye rlag . 1990. p. 269

15. Pcdc rscn K: E xpcrt Syste ms

Programnıing:

Prac

tic

al Techn ique s fo r Rule -bascd

Systeıns.

New York: John Wi- ley & Sons. 1989 . p. 159

16. C la n cc y W J : Ru le -ba sed

Experı Systenıs:

T he MYCIN Expe riments of the

St~ınford

He uristic

Progranı­

m

ing

Projec t. Californ ia. A dd ison-Wesley. 19H4. p. 464