Automated blood volume estimation in surgical drains for clinical decision support

https://www.europeanreview.org/article/36375

Eur Rev Med Pharmacol Sci 2024; 28 (11): 3702-3710

DOI: 10.26355/eurrev_202406_36375

Automated blood volume estimation in surgical drains for clinical decision support

A.A. Sahin, M.A. Sahin, M.E. Yuksel, S.E. Erdem

Department of Electrical and Electronics Engineering, Hacettepe University, Ankara, Turkiye 

Surgical Intensive Care Unit, Ankara Etlik City Hospital, Ankara, Turkiye

OBJECTIVE: Monitoring Jackson Pratt and Hemovac drains plays a crucial role in assessing a patient’s recovery and identifying potential postoperative complications. Accurate and regular monitoring of the blood volume in the drain is essential for making decisions about patient care. However, transferring blood to a measuring cup and recording it is a challenging task for both patients and doctors, exposing them to bloodborne pathogens such as the human immunodeficiency virus (HIV), hepatitis B virus (HBV), and hepatitis C virus (HCV). To automate the recording process with a non-contact approach, we propose an innovative approach that utilizes deep learning techniques to detect a drain in a photograph, compute the blood level in the drain, estimate the blood volume, and display the results on both web and mobile interfaces.

MATERIALS AND METHODS: Our system employs semantic segmentation on images taken with mobile phones to effectively isolate the blood-filled portion of the drain from the rest of the image and compute the blood volume. These results are then sent to mobile and web applications for convenient access. To validate the accuracy and effectiveness of our system, we collected the Drain Dataset, which consists of 1,004 images taken under various background and lighting conditions.

RESULTS: With an average error rate of less than 5% in milliliters, our proposed approach achieves highly accurate blood level detection and estimation, as demonstrated by our trials on this dataset. The system also exhibits robustness to variations in lighting conditions and drain shapes, ensuring its applicability in different clinical scenarios.

CONCLUSIONS: The proposed automated blood volume estimation system can significantly reduce the time and effort required for manual measurements, enabling healthcare professionals to focus on other critical tasks. The dataset and annotations are available at: https://www.kaggle.com/datasets/ayenahin/liquid-volume-detection-from-drain-images and the code for the web application is available at https://github.com/itsjustaplant/AwesomeProject.git.

https://www.europeanreview.org/article/36375

Yoğun Bakımlar için Sürekli Renal Replasman Tedavisi

Kitap: Yoğun Bakımlar için Sürekli Renal Replasman Tedavisi

Akademisyen Kitabevi 

Bölüm 4: Akut Böbrek Hasarının Yönetimi ve Renal Replasman Tedavisi Dışındaki Tedavi Yöntemleri

Doç. Dr. Mehmet Eren Yüksel

Uzm. Dr. Ahmet Gökhan Akdağ

Bölüm 16: Rejyonel Sitrat Antikoagülasyonu

Doç. Dr. Mehmet Eren Yüksel

Prof. Dr. Seval İzdeş 

https://www.sancakhaber.com/yogun-bakimlar-icin-surekli-renal-replasman-tedavisi-kitabi-cikti.html

Yoğun Bakımlar İçin Sürekli Renal Replasman Tedavisi Kitabı Çıktı!

Sağlık Bilimleri Üniversitesi Gülhane Eğitim ve Araştırma Hastanesi İç Hastalıkları Yoğun Bakım Bilim Dalı’ndan Prof. Dr. Levent Yamanel ve Doç. Dr. Gürhan Taşkın’ın Editörlüğünü yaptığı “Yoğun Bakımlar İçin Sürekli Renal Replasman Tedavisi” başlıklı kitap, yoğun bakım ünitelerinde çalışan tıp doktorlarına rehberlik etmeyi amaçlıyor. Ankara Bilkent Şehir Hastanesi Yoğun Bakım Kliniği’nden Prof. Dr. Seval İzdeş, Prof. Dr. Işıl Özkoçak Turan, Prof. Dr. Sema Turan, Prof. Dr. Belgin Akan, Prof. Dr. Deniz Erdem ve Prof. Dr. Dilek Öztürk Kazancı’nın da katkıda bulunduğu bu kapsamlı eser, çeşitli yönleriyle sürekli renal replasman tedavisini ele alıyor ve bu alandaki bilgi birikimini genişletiyor.

Ankara Etlik Şehir Hastanesi Cerrahi Yoğun Bakım Ünitesi’nden Doç. Dr. Mehmet Eren Yüksel de kitabın iki önemli bölümünü kaleme aldı: “Akut Böbrek Hasarının Yönetimi ve Renal Replasman Tedavisi Dışındaki Tedavi Yöntemleri” ve “Rejyonel Sitrat Antikoagülasyonu”. Kitap, yoğun bakım ünitelerinde çalışan tıp doktorlarının sürekli renal replasman tedavisini daha iyi anlamaları ve uygulamaları için kapsamlı bir kaynak. Prof. Dr. Yamanel ve Doç. Dr. Taşkın, kitabın Editörleri olarak, yoğun bakım ünitelerinde karşılaşılan zorlukları ele alarak, pratik çözümler ve güncel bilgiler sunuyor.

Sancak Haber olarak bu kitabın, yoğun bakımda çalışan doktorlar ve hemşireler için önemli bir kaynak olacağını ve yoğun bakım ünitelerinde yatan hastaların tedavilerine büyük katkı sağlayacağını düşünüyoruz. Sürekli renal replasman tedavisi, yoğun bakım ünitelerinde böbrek yetmezliği olan hastaların tedavisinde hayati bir rol oynuyor ve bu kitap, bu tedavinin etkin bir şekilde uygulanabilmesi için gerekli tüm bilgileri içeriyor.

“Yoğun Bakımlar İçin Sürekli Renal Replasman Tedavisi”, akademik çevrelerde ve sağlık sektöründe şimdiden büyük ilgi görüyor. Kitabın, eğitim kurumlarında ve kütüphanelerde en kısa zamanda yerini alması bekleniyor. Tıp doktorları bu değerli kaynağı temin ederek, yoğun bakım ünitelerinde karşılaştıkları böbrek yetmezliği vakalarını daha etkili bir şekilde yönetebilir ve hastalarının yaşam kalitesini artırabilirler. Sancak Haber ailesi olarak yeni çıkan “Yoğun Bakımlar İçin Sürekli Renal Replasman Tedavisi” başlıklı kitabın Editörlerini ve yazarlarını canı gönülden tebrik ederken, bu kitabın hastalarımızın şifa bulmasına yardımcı olmasını diliyoruz.

https://www.akademisyen.com/tr/urun/yogun-bakimlar-icin-surekli-renal-replasman-tedavisi-9786253998844

BISAC

MED015000

DOI Link

10.37609/akya.3092

Basım Yılı

2024

Basım Sayısı

1

İç Sayfa Özellikleri

Renkli,Kuşe Kağıt

Sayfa Sayısı

248

Kitap Dili

Türkçe

ISBN Numarası

9786253998844

Yoğun Bakımlar için Sürekli Renal Replasman Tedavisi

İÇİNDEKİLER

BÖLÜM 1  Akut Böbrek Hasarı Tanımı ve Patofizyolojisi

BÖLÜM 2  Akut Böbrek Hasarı Biyobelirteçleri

BÖLÜM 3 Akut Böbrek Hasarında Renal Koruma

BÖLÜM 4 Akut Böbrek Hasarının Yönetimi ve Renal Replasman Tedavisi Dışındaki Tedavi Yöntemleri

BÖLÜM 5 Sürekli Renal Replasman Tedavisi Tarihçesi

BÖLÜM 6  Fizyolojik Prensipler ve Terminoloji

BÖLÜM 7 Cihazın Yapısı ve Bileşenleri

BÖLÜM 8 Sürekli Renal Replasman Tedavisinde Kullanılan Membran ve Filtreler

BÖLÜM 9 Sürekli Renal Replasman Tedavisinde Kullanılan Tampon Solüsyonlar

BÖLÜM 10 Kurulum

BÖLÜM 11 Sürekli Renal Replasman Tedavisinde Gösterge ve Alarmlar

BÖLÜM 12 Sürekli Renal Replasman Tedavisinde Vasküler Erişim Yolları

BÖLÜM 13 Sürekli Renal Replasman Tedavisi Endikasyonları ve Zamanlama

BÖLÜM 14 Tedavi Modalitesi Seçimi

BÖLÜM 15 Dozun Belirlenmesi ve Reçeteleme

BÖLÜM 16 Rejyonel Sitrat Antikoagülasyonu

BÖLÜM 17 Sitrat Dışı Antikoagülasyon

BÖLÜM 18 Hasta Monitörizasyonu ve Sonlandırma Kararı

BÖLÜM 19 Sürekli Renal Replasman Tedavisinin Komplikasyonları

BÖLÜM 20 Sepsis ve SRRT

BÖLÜM 21 Sürekli Renal Replasman Tedavisinde Sıvı Yönetimi

BÖLÜM 22 Beslenme ve Sürekli Renal Replasman Tedavisi

BÖLÜM 23 ECMO Uygulanan Hastada SRRT

BÖLÜM 24 İlaç Uygulamaları ve SRRT

BÖLÜM 25 Sürekli Renal Replasman Tedavisinin Ekstrarenal Endikasyonları

BÖLÜM 26 Çoklu Organ Destek Tedavisi

4th International Pilonidal Conference

https://pilonidal2024istanbul.org/

4th International Pilonidal Conference was held on 4th – 5th October 2024, in Istanbul, Türkiye.

Conference papers:

1. Yuksel ME. A TNM-Based Classification System For Pilonidal Disease To Improve Severity Assessment and Treatment Planning 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Turkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

2. Yuksel ME, Kavasoglu L. Discrepancies In Pilonidal Disease Research Productivity And Public Search Trends In Turkiye: Utilizing Google Trends Data To Highlight The Need For Research And Treatment In Countries With Higher Search Volumes. 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Turkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

3. Yuksel ME, Yusifzade K. The Pilonidal Disease Wound Dehiscence Predicting Score (PD-WD-PS): A Risk Assessment Tool Proposal To Inform Patients About Possible Postoperative Wound Dehiscence Prior to Pilonidal Disease Surgery. 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Turkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

4. Yuksel ME, Yusifzade K. Phenol Treatment for Pilonidal Disease: Evaluating Medical Tourism Potential for Germany, Turkiye and Azerbaijan. 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Türkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

5. Ozer Y, Yuksel ME. The PILO 10-Point System: A Simplified Scoring System for Assessing the Severity of Pilonidal Disease. 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Turkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

6. Baran NT, Seki A, Yuksel ME. Evaluating the Long-Term Safety of Laser Therapy in Pilonidal Disease: Concerns About Malignancy Over Scar Tissue.4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Turkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

7. Erdogan Y, Ulas AA, Yuksel ME. Should Patients Be Screened For Pilonidal Disease and Perianal Fistula Before Arthroplasty to Prevent Periprosthetic Infection? 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Turkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

Presentation:

1. Kavasoglu L, Yuksel ME. Alternative Ointments For Managing Phenol-Induced Chemical Burns During Pilonidal Disease Treatment. 4th International Pilonidal Conference. 4-5 Ekim, 2024, İstanbul, Türkiye. https://pilonidal2024istanbul.org/

23. Ulusal Cerrahi Kongresi: Akut Pankreatitte Sıvı Resusitasyonu

 https://uck2024.org/Program#program

23. Ulusal Cerrahi Kongresi'nde, 27.4.23 tarihinde, Akut Pankreatitte Sıvı Resusitasyonu ve Destek Tedavileri'ni anlattım

MUSTAFA AYAZ SALONU

Video Bildiriler

27.04.2024

09:00 - 10:30

Oturum Başkanları : Dr. Volkan Genç, Dr. Mehmet Eren Yüksel

09:00 - 10:30 VB-003, VB-004, VB-005, VB-006, VB-008, VB-009, VB-010, VB-011, VB-012, VB-013, VB-014, VB-024, VB-040

BURHAN DOĞANÇAY SALONU

Pankreatit

27.04.2024

16:00 - 17:30

Oturum Başkanları : Dr. Cemalettin Ertekin, Dr. Sedat Yıldırım

16:00 - 16:15 Akut Pankreatitte Sıvı Resüsitasyonu ve Destek Tedavileri

Konuşmacı : Dr. Mehmet Eren Yüksel

16:15 - 16:30 Akut Pankreatitte Beslenme Tedavisi: Neler Değişti?

Konuşmacı : Dr. Osman Abbasoğlu

16:30 - 16:45 Akut Pankreatitte ERCP ve Kolesistektomi Zamanlaması

Konuşmacı : Dr. Mert Mahsuni Sevinç

16:45 - 17:00 Kronik Pankreatitte Ne Değişti ?

Konuşmacı : Dr. Mehmet Akif Türkoğlu

17:00 - 17:15 Pankreatit ve Cerrahi

Konuşmacı : Dr. Tufan Egeli

8. Yoğun Bakımda Yeterlilik Kursu - Abdominal Kompartman Sendromu

https://www.tuyud.org.tr/8-yogun-bakimda-yeterlilik-kursu/#:~:text=T%C3%BCrk%20Yo%C4%9Fun%20Bak%C4%B1m%20Uzmanlar%C4%B1%20Derne%C4%9Fi%20taraf%C4%B1ndan%20haz%C4%B1rlanan%208.%20Yo%C4%9Fun%20Bak%C4%B1mda,1.000%20TL%20(KDV%20dahildir.)

8.Yoğun Bakımda Yeterlilik Kursu

Türk Yoğun Bakım Uzmanları Derneği tarafından hazırlanan 8. Yoğun Bakımda Yeterlilik Kursu, 7-8 Haziran 2024, Cuma – Cumartesi günlerinde Point Hotel (İşçi Blokları Mahallesi 1495 Cadde No: 11 Çankaya) Ankara’da düzenlendi. 

 

Prof. Dr. Kadir Turgay Akgül'ün Aziz Hatırasına

 

Zonguldak’ta Bahar Sempozyumu

https://zbeu-ortopedikanestezi.org/ 

Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi Tıp Fakültesi Anesteziyoloji ve Reanimasyon Anabilim Dalı ile TARD İç Anadolu Şubesi'nin ortaklaşa düzenlediği 20 Nisan 2024 tarihinde Sezai Karakoç Konferans Salonu’nda düzenlenen 4. Zonguldak’ta Bahar Sempozyumu

Ortopedi ve Genel Cerrahi Servislerinde Laringeal Maske Bulundurulması Kardiyopulmoner Resusitasyon Esnasında Hava Yolu Açıklığının Sağlanmasını Kolaylaştırabilir ve Resusitasyon Başarısını Arttırabilir

Aziz Ahmet ULAŞ*, Mehmet Eren YÜKSEL**
*Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Ortopedi ve Travmatoloji Bölümü, Ankara
e-posta: azizahmetulas@gmail.com
**Ankara Etlik Şehir Hastanesi, Cerrahi Yoğun Bakım Ünitesi, Ankara
e-posta: doctormehmeteren@yahoo.com 

Giriş: Ani kalp durması (AKD) vakalarında etkili solunum yolu yönetimi, başarılı kardiyopulmoner resusitasyon (KPR) için hayati öneme sahiptir. Laringeal maske (LMA) hava yolu açıklığının sağlanması için kolay uygulanabilir bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışma, acil durumlarda KPR'yi desteklemek amacıyla LMA'nın sadece ameliyathanede ve yoğun bakım ünitesinde değil, aynı zamanda ortopedi ve genel cerrahi servislerinde de bulunması gerektiğini önermektedir.

Amaç: Bu çalışmanın amacı, ortopedi ve genel cerrahi servislerinde KPR gerektiren acil durumlarda LMA'nın kullanımının potansiyel faydalarını değerlendirmektir.
Yöntem: PubMed ve Google Scholar ile tıbbi literatürü inceledikten sonra ortopedi ve genel cerrahi servislerinde LMA'nın KPR desteği için kullanımının avantajlarını ve dezavantajlarını analiz ettik. Çeşitli tıbbi acil durumlarda LMA ile hava yolunu yönetmeyi, eğitim programlarını, yasal sonuçları ve maliyet etkinliğini inceledik.

Sonuçlar: LMA'nın ortopedi ve genel cerrahi servislerinde bulunması hastane ortamında kardiyak arrest durumunda KPR yanıtını olumlu yönde geliştirme potansiyeline sahiptir. Ortopedi ve genel cerrahi yataklı servislerinde hızlı şekilde uygulanabilen bir solunum yolu yönetimi seçeneği olarak LMA, KPR'yi kolaylaştırabilir. Acil durumlarda zor olabilecek endotrakeal entübasyonun aksine, LMA daha basit olarak uygulanabilen bir alternatiftir. LMA kullanımı ile başarılı KPR oranları arttırılabilir. Ancak LMA’nın ortopedi ve genel cerrahi servislerinde yaygın kullanımı için yapılandırılmış eğitim programlarına ve yasal düzenlemelerin göz önünde bulundurulmasına ihtiyaç vardır.

Tartışma ve Sonuç: Ortopedi ve genel cerrahi servislerinde LMA'nın KPR desteği için kullanılması kardiyak acil durum yanıtını iyileştirme potansiyeline sahiptir. Ancak bu yaklaşım kapsamlı bir risk-fayda analizini ve doktorlar, yasa koyucu kuruluşlar, eğitim kuruluşları ile hastane yönetimi arasında işbirliğini gerektirmektedir. 

Ankara Etlik Şehir Hastanesi Yoğun Bakım Kliniği 2023-2024 Eğitim Programı

Yoğun bakımda hasta güvenliğinde zayıf halkalar

Yoğun Bakımda Hasta Güvenliği, Güvenlikteki Zayıf Halkalar. 22. Ulusal Yoğun Bakım Kongresi. 22-25.Şubat.2024. Antalya, Türkiye.

https://www.yogunbakim.org.tr/haberler/8599/22ulusal-yo%C4%9Fun-bakim-kongresi-bildiri-ozetleri-e-kitabi-yayinlandi-

A Two-Stream Deep Model for Automated ICD-9 Code Prediction in an Intensive Care Unit

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844024019911

Volume 10, Issue 4, 29 February 2024, e25960

Research article

A two-stream deep model for automated ICD-9 code prediction in an intensive care unit

Author links open overlay panel, , 

Add to Mendeley

https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e25960Get rights and content

Under a Creative Commons license

open access

Highlights

• •

  A Two-Stream Deep Model is proposed for Automated ICD-9 Code Prediction in an Intensive Care Unit.

• •

  Multi-Stream Network Boost: Employing multi-stream network enhances ICD code prediction performance.

• •

  Tailored Stream Differentiation: Customizing streams for each ICD code optimizes prediction accuracy.

• •

  Synergy of Text and Numerical Methods: Integrating text and numerical techniques enhances ICD code prediction.

• •

  Token Length Significance: Token length's significance is evident in ICD prediction using NLP algorithms.

Abstract

Assigning medical codes for patients is essential for healthcare organizations, not only for billing purposes but also for maintaining accurate records of patients' medical histories and analyzing the outputs of certain procedures. Due to the abundance of disease codes, it can be laborious and time-consuming for medical specialists to manually assign these codes to each procedure. To address this problem, we discuss the automatic prediction of ICD-9 codes, the most popular and widely accepted system of medical coding. We introduce a two-stream deep learning framework specifically designed to analyze multi-modal data. This framework is applied to the extensive and publicly available MIMIC-III dataset, enabling us to leverage both numerical and text-based data for improved ICD-9 code prediction.

Our system uses text representation models to understand the text-based medical records; the Gated Recurrent Unit (GRU) to model the numerical health records; and fuses these two streams to automatically predict the ICD-9 codes used in the intensive care unit. We discuss the preprocessing and classification methods and demonstrate that our proposed two-stream model outperforms other state-of-the-art studies in the literature.

6. Discussion

ICD code prediction is a complex task due to the vast number of classes, but it can greatly benefit doctors by automating the process. The advantages of automatic ICD code prediction include disease detection, providing suggestions to doctors when entering their own procedure's ICD codes, and giving reminders to healthcare professionals regarding which tests to administer based on tests given to similar patients. However, this task is challenging due to the extensive number of ICD classes, the vast array of tests conducted at hospitals with missing data where not all tests are available for all patients, and the possibility of multiple diseases within a single patient.

This study introduces a novel two-stream method for ICD-9 code prediction, but there are notable limitations: reliance on the specific MIMIC-III dataset may limit generalizability, the model's performance could vary in more complex medical scenarios, and the method demands substantial computational resources. While a significant advancement, these limitations emphasize the need for future research to enhance its applicability and accuracy in diverse healthcare settings.

7. Conclusion

In this study, we analyzed a substantial dataset of adults in an intensive care unit and proposed preprocessing methods, as well as natural language and machine learning models, to predict the ICD-9 codes of patients based on this data. The primary objective of this research is to enhance the performance of NLP methods using text-based data by incorporating numerical data in a two-stream network. To achieve this, we proposed both text and numerical-based methods and combined them to create a model that achieved the best results. For the two-stream models, a ratio of 0.75 with GRU and KEPT-based models yielded the best micro F1 score.

As a result, our study provides an effective and comprehensive approach for achieving improved results in the multi-class classification task of ICD code prediction. This research holds significant potential in assisting medical professionals with accurate ICD code predictions, ultimately leading to better patient care and outcomes; however, its potential should still be investigated across other ICU units and even other countries.

Atlas of General Surgery -> Almanya Münih'te -> LMU Klinikum Kütüphanesi'nde

https://www.en.ub.uni-muenchen.de/about/profil/index.html 

https://opac.ub.lmu.de/Search/Results?lng=en&lookfor=yuksel,%20mehmet%20eren