Yapay zekâ yüzde 99 doğrulukla dış gebeliği erken tespit ederek ameliyatsız tedavi şansını artırıyor

Yapay zekâ dış gebeliği erken ve yüksek doğrulukla tespit ediyor

Medicana International İzmir Hastanesi’nden Op. Dr. Gültekin Koçun liderliğindeki ekip, dış gebeliğin (ektopik gebelik) erken tanısında kullanılmak üzere açıklanabilir yapay zekâ (XAI) tabanlı bir model geliştirdi; çalışmanın sonuçları IEEE Access dergisinde yayımlandı ve model yüzde 99’a varan doğrulukla dış gebeliği tespit ediyor.

Dış gebelik, döllenmiş yumurtanın rahim dışına—çoğunlukla fallop tüplerine—yerleşmesiyle ortaya çıkar ve tedavi edilmezse tüp rüptürü, ağır iç kanama ve ölüm riski taşır. Geleneksel izlemde transvajinal ultrasonografi (TVUSG) ve seri -hCG takipleri kullanılsa da özellikle gebeliğin çok erken günlerinde kesin tanı zor olabiliyor.

Çalışmada ağaç tabanlı toplu öğrenme modellerinden LightGBM DART öne çıktı. Testlerde model dış gebelik vakalarını yüzde 99 duyarlıkla ve sıfır yanlış negatif ile tespit ederken, sağlıklı gebelikleri de yüzde 99.8 doğrulukla sınıflandırdı. Bu performans yanlış tanı riskini yüzde 1’in altına indiriyor.

Op. Dr. Gültekin Koçun, erken ve doğru tanının ameliyatsız tedavi şansını artırdığını belirtti. Erken uyarı olanağı sayesinde uygun vakalarda metotreksat gibi tıbbi tedavilerle cerrahiye gerek kalmadan gebelik dokusunun vücut tarafından absorbe edilmesi sağlanabiliyor; bu da gelecekteki doğurganlık için önem taşıyor.

Projede geliştirilen sistem tıbbi etik ve regülasyonlara uygun bir klinik karar destek sistemi olarak kurgulandı. Sistem hekimin yerini almayıp, takibin ilk 12 günlük kritik döneminde dinamik hormonal ve ultrason parametrelerini analiz ederek hekime gerekçeli uyarılar veriyor.

Modelin en önemli farkı açıklanabilirlik katmanı: SHAP tabanlı XAI altyapısı hangi parametrenin (intrauterin kese varlığı, endometrial kalınlık, progesteron ve -hCG seviyeleri gibi) tanıya ne kadar katkı sağladığını hekime göstererek karar sürecinin şeffaflığını artırıyor.

Liberal TR Haber Analizi: Bu Gelişme Ne Anlama Geliyor?

Bu teknolojik ilerleme klinik uygulamada erken tanıyı hızlandırarak acil cerrahi müdahale gerektiren vakaların azalmasına katkı sağlayabilir; sağlık sistemleri açısından yatış süreleri, ameliyat yükü ve maliyetler düşerken, kadın sağlığı üzerinde uzun vadeli doğurganlık korunması olumlu etki yapar. Ayrıca açıklanabilirlik sayesinde hekimlerin yapay zekâya güveni artar, benimseme hızlanır ve dijital sağlık çözümlerinin klinik entegrasyonu kolaylaşır. Ancak yaygın kullanım için farklı merkezlerde ek validasyon, düzenleyici onay süreçleri ve eğitim gereklidir.

IEEE Access’te yayımlanması çalışmanın uluslararası alanda tescillenmesini sağladı; Türk hekim ve mühendislerinin multidisipliner iş birliğiyle üretilen bu modelin, uygun regülasyon ve klinik doğrulamalarla jinekoloji takiplerinde yaygınlaşma potansiyeli yüksek.

Hızlı Bakış: Bilmeniz Gerekenler

• Geliştirilen XAI modeli dış gebeliği yüzde 99 duyarlıkla ve sıfır yanlış negatif ile tespit ediyor.
• Sağlıklı gebeliklerin tanısında model yüzde 99.8 doğruluk sağlıyor; yanlış tanı olasılığını yüzde 1’in altına indiriyor.
• Model SHAP tabanlı açıklanabilirlik sunarak hangi parametrenin tanıya ne kadar katkı yaptığını hekime gerekçeleriyle iletiyor.

Kaynak: İhlas Haber Ajansı (İHA)