Kasa invaze olmayan mesane kanserinde erken nüksü öngörmede yapay zeka modeli
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, İSTANBUL BAKIRKÖY DR. SADİ KONUK SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, CERRAHİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: UBEYD SUNGUR
Danışman: Alper BİTKİN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Mukozaya sınırlı mesane kanseri olgularında demografik ve klinik parametreleri klasik istatistiksel yöntemler ve Makine Öğrenmesi yöntemleri ile çalışarak postoperatif iki yıllık takip süresinde nüksü öngörebilecek modeller oluşturmak ve bu modellerin sonuçlarını karşılaştırmayı amaçladık. Gereç ve Yöntem: Ocak 2018-Ağustos 2021 tarihleri arasında primer mesane kanseri sebebiyle kliniğimizde Transüretral Rezeksiyon Mesane (TURM) operasyonu uygulanan hastaların verileri retrospektif olarak tarandı. Tam rezeksiyon sağlanan ve mesane mukozasına sınırlı (Ta) patoloji saptanan hastalar dahil edildi. 2 yıllık sistoskopi takiplerinde nüks izlenmeyen hastalar Grup 1 (n=107, %58.2), nüks izlenen hastalar Grup 2 (n=77, %41.8) olarak sınıflandırıldı. Hastaların yaş, cinsiyet, Vücut Kitle İndeksi (VKİ), Amerika Anestezistler Derneği (ASA) skoru gibi demografik bilgileri ile başvuru şikayeti, sigara kullanımı, Nötrofil-Lenfosit Oranı (NLO), tümör sayısı, boyutu, morfolojisi, yerleşimi, ek sistoskopik bulguları, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) 2016 tümör derecesi, Vesical Imaging-Reporting and Data System (VIRADS) skoru gibi klinik verileri kaydedildi. Bu parametreler klasik istatistiksel analiz ve Makine Öğrenmesi yöntemleri ile çalışıldı ve prediksiyon modelleri oluşturuldu. Her iki model için doğruluk, duyarlılık, özgüllük değerleri hesaplanarak karşılaştırma yapıldı. Bulgular: Her iki grup arasında yaş, cinsiyet açısından anlamlı fark yoktu (p>0.05). VKİ Grup 2'de Grup 1'e göre anlamlı olarak yüksek saptandı (p=0.039). Sigara kullanımı Grup 2'de anlamlı oranda daha yüksek izlendi (p=0.048). ASA skoru 2 olan hastalar Grup 2'de Grup 1'e göre istatistiksel olarak anlamlı oranda yüksek saptandı (p=0.01). Makroskopik hematüri ile başvuru Grup 2'de Grup 1'e göre istatistiksel olarak anlamlı yüksek idi (p 0.05). Tümör boyutu ve sayısı Grup 2'de Grup 1'e göre anlamlı olarak yüksek saptandı (p 0.05). Çok değişkenli analizde VKİ, ASA skoru ve makroskopik hematüri varlığı anlamlı izlendi (p<0.05). Cox regresyon analizi ile postoperatif 2 yıllık dönemde nüksü öngörebilmesi amacıyla oluşturulan prediksiyon modelinin duyarlılığı %65, özgüllüğü %63.6, Eğri Altında kalan Alanı (EAA) %66 olarak hesaplandı. Makine Öğrenmesi yöntemleri olan Random Forest, Lojistik Regresyon ve K-Nearest Neighbor testleri uygulanarak elde edilen modellerde ulaşılan EAA sırasıyla 0.75, 0.87 ve 0.74 olarak hesaplandı. Sonuç: Mukozaya sınırlı mesane kanserlerinde gelişecek nüksü öngörmede yapay zeka uygulamaları kullanılarak geliştirilen modeller klasik istatistiksel yöntemlerden daha doğru öngörü sağlayabilir. Ancak daha fazla hasta sayısı ve prospektif olarak yapılacak çalışmalar klinik uygulamada yol gösterici olacaktır. Anahtar kelimeler: Kasa invaze olmayan mesane tümörü, nüks, yapay zeka, makine öğrenmesi