Kliniğimizde histerektomi planlanan hastaların endikasyonlarının yapay zekâ programının önerileri ile karşılaştırılması
Comparison of indications for hysterectomy in our clinic with recommendations of the artificial intelligence program
Yazar: SALTUK BUĞRA ARIKAN
Danışman: DOÇ. DR. MAHMUT İLKİN YERAL
Akdeniz Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology

Özet:
Amaç: Kliniğimizde histerektomi kararı alınan hastaların tıbbi verilerini ve klinik endikasyonlarını, yapay zekâ programı ChatGPT'nin önerileriyle karşılaştırmak ve analiz etmektir. ChatGPT'nin bilimsel makale ve çalışmalara dayalı olarak ürettiği öneriler, klinik karar verme süreçlerindeki potansiyelini ve sınırlamalarını değerlendirmek amacıyla kullanılacaktır. Bu çalışma, YZ tabanlı sistemlerin histerektomi gibi majör cerrahi müdahalelerin planlanmasında ne derece etkili ve güvenilir olabileceğini araştıracaktır. Ayrıca, YZ  teknolojisinin mevcut tıbbi uygulamalara nasıl entegre edilebileceği ve klinik karar verme süreçlerine katkısının boyutları incelenecektir. Bu bağlamda, çalışma, YZ'nin tıbbi alanda kullanımının geleceğine dair önemli bilgiler sunmayı hedeflemektedir.
Gereç ve yöntem: Bu çalışma, 01 Haziran 2023 ile 01 Kasım 2023 tarihleri arasında, Akdeniz Üniversitesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniği'ne başvuran ve histerektomi kararı alınan, 40-65 yaş aralığında toplam 87 hasta üzerinde gerçekleştirilmiştir. Araştırmaya dahil edilen hastaların anemnezleri ve detaylı bilgileri, kliniğimizin araştırma görevlileri tarafından sistematik bir yaklaşımla toplanmış ve değerlendirilmiştir. Toplanan veriler, YZ programı ChatGPT'ye girilmiş, her bir hastanın senaryosuna uygun en etkili tedavi seçeneğini belirlemesi amaçlanmıştır. Bu süreçte, programın her hastanın tıbbi durumunu ve güncel literatürü dikkate alarak bilgileri yorumlaması ve önerisinin nedenlerini açıklaması istenmiştir. Bu metodoloji, YZ'nin klinik karar verme süreçlerine katkısını değerlendirmek ve potansiyel etkinliğini incelemek için tasarlanmıştır.
Bulgular: 01 Haziran 2023 ile 01 Kasım 2023 tarihleri arasında Akdeniz Üniversitesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniği'ne başvuran ve histerektomi kararı verilen 87 hastanın yaş ortalaması 48,71 olarak bulunmuş, en sık rastlanan şikâyetler adet düzensizliği (31,00%) ve HMB (27,60%) olarak kaydedilmiştir. Ek hastalık öyküsünde en sık obezite (13,80%) ve HT (14,90%) gözlenmiştir. Meme kanseri öyküsü ve tamoksifen kullanımı olan hastaların oranı düşük bulunmuştur (sırasıyla %5,70 ve %4,60). 
YZ programı ChatGPT'nin önerdiği tedavi seçenekleri ile klinisyenlerin kararları karşılaştırıldığında; programın %70,10 oranında histerektomi önerdiği görülmüştür. Diğer önerilen tedavi yöntemleri arasında myomektomi (%10,30), histeroskopi (%8,00), ve medikal tedavi (%4,60) yer almıştır. Bu öneriler, hastaların klinik ve demografik özellikleri ile korelasyon göstermiştir. Özellikle, YZ'nin önerdiği histerektomi kararları, AUK ve myom varlığı gibi durumlarla yüksek oranda uyumlu bulunmuştur.
Sonuçlar: ChatGPT'nin önerileri ve klinik kararlar arasındaki uyum, YZ'nin tıbbi karar verme süreçlerindeki potansiyelini göstermektedir. Ancak, YZ'nin önerileri ve gerçek klinik uygulamalar arasında bazı farklılıkların bulunması, yapay zekânın henüz bağımsız bir karar verme aracı olarak kullanılmaması gerektiğini ve bu teknolojinin tıbbi uygulamalarda hâlâ destekleyici bir araç olarak kullanılması gerektiğini göstermektedir.
Ayrıca çalışma YZ'nin tıbbi karar verme süreçlerindeki potansiyelini ve sınırlılıklarını ortaya koymuştur. YZ programlarının önerileri, tıbbi verilere ve güncel literatüre dayalı olmasına rağmen, klinik deneyim ve hastanın bireysel durumunu değerlendirme gibi unsurların da önemli olduğu vurgulanmıştır.
Sonuç olarak bu çalışma; YZ temelli sistemlerin, klinik karar verme süreçlerinde etkili bir destek aracı olabileceğini göstermektedir. Ancak, bu tür sistemlerin kullanımının, hekimlerin klinik kararlarına yardımcı olma ve bu kararları tamamlama şeklinde olması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu sonuçlar, YZ'nin tıbbi alandaki gelecekteki rolünü ve entegrasyonunu daha iyi anlamak için bir temel teşkil etmektedir.

Anahtar kelimeler: Yapay zekâ, anormal uterin kanama, histerektomi, jinekoloji

Abstract:
Objective: This study aims to compare and analyze the medical data and clinical indications of patients who have been decided for hysterectomy in our clinic with the recommendations of the artificial intelligence program ChatGPT. The recommendations generated by ChatGPT, based on scientific articles and studies, are used to assess its potential and limitations in clinical decision-making processes. The research investigates how effective and reliable AI-based systems can be in planning major surgical interventions such as hysterectomy. Furthermore, the study examines how AI technology can be integrated into current medical practices and its extent of contribution to clinical decision-making processes. In this context, the study aims to provide significant insights into the future use of AI in the medical field.
Materials and Methods: The study was conducted on a total of 87 patients aged between 40-65 years, who applied to the Akdeniz University Department of Obstetrics and Gynecology and were decided for hysterectomy between June 1, 2023, and November 1, 2023. The detailed anamneses and information of the patients included in the study were systematically collected and evaluated by the research staff of our clinic. The collected data were entered into the AI program ChatGPT, aiming to determine the most effective treatment option suitable for each patient's scenario. During this process, the program was requested to interpret the medical condition of each patient, considering the current literature, and to explain the reasons for its recommendations. This methodology was designed to assess the contribution of AI to clinical decision-making processes and to examine its potential effectiveness.
Results: The data of 87 patients who presented to the Akdeniz University Department of Obstetrics and Gynecology and were decided for hysterectomy between June 1, 2023, and November 1, 2023, were analyzed in this study. The average age of the patients was found to be 48.71, with the most common complaints being irregular menstruation (31.00%) and heavy menstrual bleeding (HMB) (27.60%). The most frequent additional disease histories were obesity (13.80%) and hypertension (HT) (14.90%). A low proportion of patients had a history of breast cancer and Tamoxifen usage (5.70% and 4.60% respectively). 
When comparing the treatment options recommended by the AI program ChatGPT with the decisions of clinicians, it was observed that the program recommended hysterectomy in 70.10% of the cases. Other recommended treatments included myomectomy (10.30%), hysteroscopy (8.00%), and medical treatment (4.60%). These recommendations correlated with the clinical and demographic characteristics of the patients. Notably, the AI's recommendations for hysterectomy were highly consistent with situations involving abnormal uterine bleeding and the presence of myomas. 
Conclusions: The alignment between ChatGPT's recommendations and clinical decisions demonstrates the potential of AI in medical decision-making processes. However, the presence of some differences between the recommendations of AI and actual clinical practices highlights that AI should not yet be used as an independent decision-making tool and should continue to be employed as a supportive technology in medical applications.    
Furthermore, the study brings to light the potential and limitations of AI in medical decision-making processes. Despite the recommendations of AI programs being based on medical data and current literature, the importance of clinical experience and evaluating the individual condition of the patient is emphasized. 
In conclusion, this study demonstrates that AI-based systems can be an effective support tool in clinical decision-making processes. However, the use of such systems should be to assist and complement the clinical decisions of physicians. These findings provide a foundation for better understanding the future role and integration of AI in the medical field.

Key words: Artificial Intelligence, Abnormal Uterine Bleeding, Hysterectomy, gynecology