Primer sjögren hastalığının tanılanmasında yapay zeka yönteminin etkinliği
Effectiveness of artificial intelligence method in diagnosis of primary sjögren disease
Yazar: MERT ÜNAL
Danışman: PROF. DR. VELİ YAZISIZ
Akdeniz Üniversitesi / Tıp Fakültesi / İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Romatoloji = Rheumatology

Özet:
Amaç: Romatolojide yapay zekâ modellemelerinin tıp alanında kullanımına dair
kanıtlar giderek artmaktadır. Bu çalışmada parotis ultrasonografi (PUSG) görüntüleri
kullanılarak derin öğrenme yöntemiyle çalışan yapay zekâ modellemesinin primer
Sjögren sendromundaki (pSS) tanısal performansının araştırılması amaçlanmıştır.
Metod: Çalışmaya 2016 ACR-EULAR (Amerika Romatoloji Cemiyeti-
Avrupa Romatizma Birliği) pSS sınıflandırma kriterlerini karşılayan 123 pSS hastası
ile kontrol grubu olarak 123 yaş ve cinsiyet uyumlu gönüllü dahil edildi. Tüm
katılımcıların PUSG taramaları yapıldı. Yapay zekâ derin öğrenme modeli için
eğitim grubu 196 gönüllüye (98 pSS hastası ve 98 kontrol) ait 392 görüntü,
validasyon grubu 24 gönüllünün (12 pSS hastası ve 12 kontrol) 48 görüntü ve derin
öğrenme analizi için 26 gönüllünün (13 pSS hastası ve 13 kontrol) 52 PUSG
görüntüsü kullanıldı. Derin öğrenme sisteminin PUSG görüntülerinden pSS tanısı
koyma performansı araştırıldı.
Bulgular: pSS ve kontrol gruplarının cinsiyet dağılımları (p=1.00) ve yaş
ortalamaları (pSS grubu 57.3 ± 11.8 yıl, kontrol grubu 55.1 ± 11.2 yıl) benzerdi
(p=0.15). pSS tanılı 123 hastanın ortalama tanı yaşı 50.6 ±11.5 yıldı. pSS hastalarının
ve sağlıklı bireylerin PUSG görüntüleri OMERACT kriterlerine göre
değerlendirildiğinde sağ ve sol parotis bezlerinin gradeleri uyumluydu. (Sırasıyla
Kappa: 0.656 ve Kappa: 0.777). Total OMERACT skoru ≥2'ye göre analiz
edildiğinde PUSG'nin pSS hastalarındaki tanısal doğruluk, sensitivitesi, spesifisitesi
sırasıyla %87, %82 ve %92 olarak bulundu. Yapay zeka modellemesinin pSS
tanısındaki tanısal doğruluk, sensivite, spesifite oranları ise sırasıyla %87, %77 ve
%96 olarak saptanmıştır.
Sonuç: PUSG görüntüleri baz alınarak programlanan yapay zekâ modellemesinin
pSS için yüksek tanısal doğruluğu gösterilmiştir. Yapay zekâ modellemelerinin
programları ultrasonografi cihazlarına entegre edilerek görüntüye dayalı bir tanı aracı
olarak kullanılabilmesi mümkün olabilir. pSS'de parotis ultrasonografisi bu
modellemeler ile tanıda kullanılabilecek bir metod haline dönüştürlebilir.

Abstract:
Objective: The use of artificial intelligence (AI) models in the field of rheumatology
is increasingly supported by evidences. This study aims to investigate the diagnostic
performance of an AI model based on deep learning using parotid ultrasonography
(PUSG) images in the diagnosis of primary Sjögren's syndrome (pSS).
Methods: The study included 123 pSS patients meeting the 2016 ACR-EULAR
classification criteria and a control group of 123 age- and sex-matched healthy
volunteers. PUSG scans were performed on all the participants. For the AI deep
learning model, a training set consisting of 392 images from 196 volunteers (98 pSS
patients and 98 controls), a validation set comprising 48 images from 24 volunteers
(12 pSS patients and 12 controls), and 52 PUSG images from 26 volunteers (13 pSS
patients and 13 controls) for deep learning analysis were used. The study examined
the performance of the deep learning system in diagnosing pSS based on PUSG
images.
Results: The sex distribution (p=1.00) and age averages(pSS group: 57.3 ± 11.8
years; control group: 55.1 ± 11.2 years) were similar between the pSS and control
groups (p=0.15). The mean age at diagnosis for the 123 pSS patients was 50.6 ± 11.5
years. When evaluating PUSG images of pSS patients and healthy individuals
according to OMERACT criteria, the grades of the right and left parotid glands were
consistent (Kappa: 0.656 and Kappa: 0.777, respectively). When it is analyzed with a
total OMERACT score ≥2, the diagnostic accuracy, sensitivity, and specificity of
PUSG for pSS were 87%, 82%, and 92%, respectively. The AI model's diagnostic
accuracy, sensitivity, and specificity for pSS were 87%, 77%, and 96%, respectively.
Conclusion: The AI model programmed using PUSG images demonstrated high
diagnostic accuracy for pSS. It is conceivable that AI models could be integrated into
ultrasound devices to serve as image-based diagnostic tools. Parotid ultrasonography,
in conjunction with these models, could become a viable diagnostic method for pSS