Radikal prostatektomi planlanan, prostat kanserli hastalarda yapay zekâ tabanlı makine öğrenme tekniği kullanarak preoperatif lenf nodu tutulumunu ve doğru evreleme yapılması için genişletilmiş lenf nodu diseksiyonunu öngörme modeli
Using artificial intelligence-based machine learning technique for preoperative LYMPH node implementation and extended LYMPH node dissection for performing correct staging in patients with prostate cancer which are planning radical prostatectomy
Yazar: AHMET TEVFİK ALBAYRAK
Danışman: PROF. DR. SONER GÜNEY
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Hamidiye Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Üroloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Üroloji = Urology
Dizin: Lenf nod eksizyonu = Lymph nodes-excision ; Lenf nodları = Lymph nodes ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Neoplazm evreleri = Neoplasm staging ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Prostat hastalıkları = Prostatic diseases ; Prostat neoplazmları = Prostatic neoplasms ; Prostatektomi = Prostatectomy ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
AMAÇ
Biz bu çalışmamızda, radikal prostatektomi (RP) planlanan prostat kanserli hastalarda doğru evreleme yapılabilmesini öngörebilmek ve ePLND kararı vermek adına yapay zekâ tabanlı bir araç geliştirmeyi planladık.
GEREÇ VE YÖNTEMLER
Bu çalışmaya, RP + ePLND yapılmış olan 105 adet hasta dahil edilmiştir. Makine öğrenme (ML) modellerini eğitmek, değerlendirmek ve test etmek için MATLAB (MATrix LABoratory) programlama dilini kullandık. Yazılım mühendislerinin önerilerine göre üç farklı ML algoritması kullanıldı: Random forest, K-nearest neighbour ve lojistik regresyon. Yaş, BMI, PSAd, PIRADS v2. Skoru, ISUP sınıflaması, perinöral invazyon varlığı, klinik T evresi, pozitif kor sayısı, pozitif biyopsi materyal yüzdesi, TRUS-bx ile biyopsi derecesi (Gleason skoru ≤3+3, 3+4, 4+3 ve ≥4+4) girdi değişkenleri olarak kabul edildi.
BULGULAR
ML algoritmaları arasında en iyi performans göstergeleri ANN'ye aittir. Verinin bir kısmını öğrenme ve parametre optimizasyonu için kullandıktan sonra test değerlerinde 94.12% kesinlik seviyesine 0,97 AUC ile ulaşmıştır. Diğer yöntemler de kesinlik olarak 80-85% arasında bir seviyede kalmışlardır. Hastaların Briganti grubunu tahmin etmede en çok gelecek vaat eden yöntem ANN olmuştur. 
SONUÇ
ML tabanlı bir modelin kullanılması ePLND gerektiren hastaları daha doğru bir şekilde tanımlayarak prostat kanseri tedavisinde önemli bir rol oynayabileceğine ve önemli bir fark yaratabileceğine inanıyoruz.

Abstract:
In this study, we planned to develop an artificial intelligence-based tool to predict accurate staging and to make ePLND decision in patients with prostate cancer scheduled for radical prostatectomy (RP).
MATERIALS AND METHODS
The data of 105 patients who had undergone RP + ePLND were evaluated retrospectively. We used the MATLAB (MATrix LAboratory) programming language to train, evaluate, and test machine learning (ML) models. Three different ML algorithms were used according to the software engineers' recommendations: Random forest, K-nearest neighbor, and logistic regression. Age, BMI, PSAd, PIRADS v2. Score, ISUP classification, presence of perineural invasion, clinical T stage, number of positive cores, percentage of positive biopsy material, biopsy grade with TRUS-bx (Gleason score ≤3+3, 3+4, 4+3 and ≥4+4) were accepted as variables.
RESULTS
Among the ML algorithms, the best performance indicators belong to ANN. After using some of the data for learning and parameter optimization, it reached 94.12% precision in test values with 0.97 AUC. Other methods also remained at a level of 80-85% precision. The most promising method for estimating the Briganti group of patients was ANN.
CONCLUSION
We believe that the use of an ML-based model could play an important role in prostate cancer treatment and make a significant difference by more accurately identifying patients requiring ePLND.