2018-2023 yılları arasındaki glioblastoma hastaları kullanılarak yapılan yapay zeka çalışmalarının sistematik olarak analizi
Systematic analyzing of artificial intelligence studies carreied out on people with glioblastoma between the years 2018 and 2023
Yazar: ELİN KARADAĞ YAVUZ
Danışman: PROF. DR. ZEYNEP BİRSU ÇİNÇİN
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Sağlık Yönetimi = Healthcare Management
Dizin: Glioblastoma = Glioblastoma ; Kişisel tıp =   ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Glioblastoma, tüm beyin tümörlerinin yaklaşık %15'ini oluşturan oldukça etkili ve ölümcül bir beyin kanseri türüdür. Bu kanser türü, invaziv yapısı, hızlı büyümesi ve tedaviye direnç göstermesiyle ön plana çıkmaktadır. Glioblastoma için cerrahi, radyasyon tedavisi ve kemoterapi gibi mevcut standart tedaviler, hastaların hayatta kalma oranlarını uzatmada sınırlı başarıya sahiptir. Bununla birlikte, yapay zeka (AI) alanındaki son gelişmeler, glioblastoma araştırma ve tedavisinde devrim yaratma konusunda umut vaat etmektedir. Bu tezde, glioblastoma ile mücadelede yapay zekadan yararlanmanın önemini araştırdık ve bunun tanı, tedavi optimizasyonu ve prognoz tahmini üzerindeki potansiyel etkisini inceledik. Glioblastoma araştırmalarında yapay zekadan yararlanmanın başlıca avantajlarından biri, teşhisin doğruluğunu ve verimliliğini artırma yeteneğidir. Glioblastoma karmaşık bir hastalıktır ve teşhisi, MR ve BT taramaları da dahil olmak üzere tıbbi görüntüleme taramalarının dikkatli bir şekilde incelenmesini gerektirir. Bu tür taramaların büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen yapay zeka algoritmaları, insan uzmanlar tarafından gözden kaçırılabilecek ince desenleri ve anormallikleri hızlı bir şekilde belirleyebilir. Bu algoritmalar büyük miktarda veriyi analiz ederek glioblastomun varlığını doğru bir şekilde tespit edebilir ve daha yüksek hassasiyetle diğer beyin tümörlerinden ayırt edebilir. Yapay zeka ayrıca glioblastoma hastaları için tedavi stratejilerinin geliştirilmesine de katkıda bulunabilir. Tüm bu bilgiler ışığında ilgili tez çalışmasında 2018-2023 yılları arasında yapılan yapay zekâ araştırmaları kapsamlı bir bibliyometrik analiz ile incelenerek yapay zekâ teknolojilerinin glioblastom hastalarının tanı, tedavi ve takip işlemlerinde kullanılmasının etkinlik ve uygulama etki alanlarının ortaya konulması amaçlanmıştır. Sistematik analiz yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen veri analizi çalışmamızda, çalışmanın yılı, çalışma konusu, doküman türü, dili, anahtar kelimesi ve kaynak türü dikkate alınarak dahil edilme kriterleri belirlenmiştir. Scopus veri tabanı üzerinde 2018-2023 yılları arasında Tıp, Biyokimya/Genetik/Moleküler Biyoloji ve Bilgisayar Mühendisliği alanlarında İngilizce olarak yayınlanan kaynak sayısı 174 olarak belirlenmiştir. Yayınların belirtilen çalışma konularına göre dağılımı incelendiğinde %39'unun Tıp, %21'inin Biyokimya/Genetik/Moleküler Biyoloji ve %14'ünün Bilgisayar Mühendisliği alanlarında yoğunlaştığı tespit edilmiştir. Yıllara göre yapılan yayın sayıları incelendiğinde ise 403 yayın tespit edilmiş ve bu yayınların sayısı ile basım tarihleri arasındaki korelasyon incelendiğinde 2020 yılında istatistiksel olarak anlamlı bir artış olduğu görülmüştür. Eş dağılım analizi ile ortalama atıf yılı puanı ile ortalama yayın yılı arasındaki ilişki incelendiğinde ise son üç yılda bir yoğunlaşma olduğu tespit edilmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçların gelecek çalışmalar için yol gösterici olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Glioblastoma is a highly aggressive and fatal type of brain cancer that accounts for approximately 15% of all brain tumours. This type of cancer is characterised by its invasive nature, rapid growth and resistance to treatment. Current standard treatments for glioblastoma, such as surgery, radiation therapy and chemotherapy, have limited success in prolonging patient survival rates. However, recent advances in the field of artificial intelligence (AI) hold promise for revolutionising glioblastoma research and treatment. In this thesis, we investigated the importance of leveraging AI in the fight against glioblastoma and explored its potential impact on diagnosis, treatment optimisation and prognosis prediction. One of the primary advantages of utilising AI in glioblastoma research is its ability to improve the accuracy and efficiency of diagnosis. Glioblastoma is a complex disease and its diagnosis requires careful scrutiny of medical imaging scans, including MRI and CT scans. AI algorithms trained on large datasets of such scans are able to quickly identify subtle patterns and abnormalities that may be missed by human experts. By analysing large amounts of data, these algorithms can accurately detect the presence of glioblastoma and distinguish it from other brain tumours with higher sensitivity. In addition, artificial intelligence can also contribute to the improvement of treatment strategies for glioblastoma patients. In the light of all this information, in the relevant thesis study, it is aimed to reveal the effectiveness and application impact areas of using artificial intelligence technologies in the diagnosis, treatment and monitoring procedures of glioblastoma patients by examining the artificial intelligence researches conducted between 2018-2023 with a comprehensive bibliometric analysis. In our data analysis study carried out using the systematic analysis method, inclusion criteria were determined by taking into account the year of study, study subject, document type, language, keyword and source type. On the Scopus database, the number of sources published in English in the fields of Medicine, Biochemistry / Genetics / Molecular Biology and Computer Engineering between 2018-2023 was determined as 174. When the distribution of publications according to the specified study subjects was analysed, it was determined that 39% focused on Medicine, 21% on Biochemistry / Genetics / Molecular Biology and 14% on Computer Engineering. When the number of publications by year was analysed, 403 publications were identified, and when the correlation between the number of these publications and the publication dates was examined, a statistically significant increase was observed in 2020. When the correlation between the average citation year score and the average publication year was examined with the co-distribution analysis, a concentration was found in the last three years. It is believed that the results obtained from the study will provide guidance for future studies.