Ektopik gebelik tedavisinde medikal tedavi başarısını öngörmek için karar destek sistemi geliştirilmesi
Development of a decision support system to predict the success of medical treatment in ectopic pregnancy
Yazar: OZAN ODABAŞ
Danışman: DOÇ. DR. AHKAM GÖKSEL KANMAZ
Sağlık Bakanlığı / İzmir Şehir Hastanesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology

Özet:
Amaç
 Bu araştırmanın amacı ektopik gebeliğin medikal tedavisinde kullanılan tek doz metotreksat tedavisinin başarısını öngörmede bilgisayar destekli karar destek sisteminin geliştirilmesidir. Bu sayede hekimlerin ektopik gebeliğin medikal tedavi başarısında kullanabileceği bir karar destek sistemi ve erken tedavi başarısızlığının saptanarak hastaların tedavisinde gecikmelerin önüne geçilmesi, cerrahiden mümkün olduğunca kaçınılması amaçlanmıştır. 

Materyal - Metot
 Ocak 2013 – Ocak 2023 tarihleri arasında Sağlık Bakanlığı Üniversitesi Tepecik Eğitim ve Araştırma Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Kliniğinde ektopik gebelik tanısı ile medikal tedavi alan hastalar çalışmaya dahil edilmiştir. Hastaların yaş, gravida, parite, laboratuvar bulguları, USG bulguları, fizik muayene bulguları, tedavi protokolleri, cerrahi durumu hastane bilgi sistemi üzerinden geriye dönük olarak incelenerek ilgili veriler dataset oluşturmak için kullanılmıştır. Bu dataset bilgisayar destekli karar destek sisteminde oluşturulması için PRoMETHouS ( Prediction of Methotrexate Success) Programında kullanılmıştır. 

Bulgular
Dahil edilme ve çıkarılma kriterlerinden sonra çalışmaya toplam 634 hasta dahil edildi. Çalışmaya dahil edilen 634 hastanın %80'inin verileri karar destek sisteminin kodlanmasında kullanılırken, %20'sinin verileri sistemin validasyonu/değerlendirilmesi için kullanılmıştır. Klinik olarak karar vermemizde etkili olan bu değişkenler derin öğrenme ağacı oluşturulmasında kullanım için veri setinin varyasyonları oluşturulmuştur. Araştırmada kullanılan veri kaynağı çalışma öncesinde incelenmiş ve yapılan analizde hatalı ve eksik nitelikli kayıtlar olduğu tespit edilip gerekli düzenlemeler yapılmıştır. Oluşturulan veri setinde 27 değişken kullanılmıştır. Bu klinik karar destek sistemi geliştirilirken 15 farklı algoritmada kullanılan 27 parametrenin farklı data setleri birleştirilmiştir. Sonuç olarak en yüksek başarı ve doğruluk oranlarına ve en güvenilir karar destek sistemine ulaşılması amaçlanmıştır. Her ne kadar başlangıçta ClassificationViaRegression algoritması ile elde edilebilen en yüksek doğruluk oranı %81,92 olarak bulunmuş olsa da, veri setlerinde güncellemeler yapılarak ve algoritmalarda çok sayıda deneme sonucunda Bagging ve J48 algoritmaları ile doğruluk oranı %93.86'a kadar artması sağlanmıştır. 

Tartışma
Ektopik gebelik tedavisi, belirli hastalar için metotreksat gibi medikal tedavi seçeneklerini içerir. Ancak tüm hastaların medikal tedaviye yanıt vermeyebileceği unutulmamalıdır. Bu nedenle medikal tedavi için uygun hastaların belirlenmesi kritik öneme sahiptir. Medikal tedavi başarısının erken dönemde öngörülebilir olması, hekimler için tedavi seçimi (Medikal / cerrahi tedavi) konusunda kolaylık sağlayacak ve bu tedavinin uygulanması oluşabilecek komplikasyonların önüne geçilmesinde fayda sağlayacaktır. 

Sonuç
Ektopik gebelik erken dönem uygun tedavisi ile birçok komplikasyon ve ekonomik kayıplar önlenebilir. Hekimlere karar vermelerinde yardımcı olabilecek yapay zeka tabanlı karar destek sistemlerinin medikal kullanımlarına günümüzde ihtiyaç duyulmaya başlanmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Ektopik Gebelik, Metotreksat, Karar Destek Sistemi

Abstract:
Objective 
This research aims to develop a computer-aided decision support system to predict the success of single-dose methotrexate treatment used in the medical treatment of ectopic pregnancy. In this way, it is aimed to create a decision support system that physicians can use in the success of medical treatment of ectopic pregnancy and to prevent delays in the treatment of patients by detecting early treatment failure and avoiding surgery as much as possible.

Materials and Methods 
Patients who received medical treatment with a diagnosis of ectopic pregnancy at the Ministry of Health University Tepecik Training and Research Hospital Gynecology and Obstetrics Clinic between January 2013 and January 2023 were included in the study. The age, gravida, parity, laboratory findings, USG findings, physical examination findings, treatment protocols, and surgical status of the patients were retrospectively examined through the hospital information system, and the relevant data were used to create a dataset. This dataset was used in the PRoMETHouS (Prediction of Methotrexate Success) Program to create a computer-aided decision support system.

Results 
After the inclusion and exclusion criteria, 634 patients were included in the study. While the data of 80% of the 634 patients included in the study were used in the coding of the decision support system, the data of 20% were used for validation/evaluation of the system. Variations of the data set were created for use in creating a deep learning tree with these variables, which are effective in our clinical decision-making. The data source used in the research was examined before the study and in the analysis, it was determined that there were incorrect and incomplete records and necessary arrangements were made.. 27 variables were used in the created data set. While developing this clinical decision support system, different data sets of 27 parameters used in 15 different algorithms were combined. As a result, it is aimed to achieve the highest success and accuracy rates and the most reliable decision support system. Although the highest accuracy rate that could be achieved with the ClassificationViaRegression algorithm was initially found to be 81.92%, the accuracy rate was increased to 93.86% with Bagging and J48 algorithms as a result of updates to the data sets and many trials in the algorithms.

Discussion 
	Treatment for ectopic pregnancy includes medical treatment options such as methotrexate for certain patients. However, it should not be forgotten that not all patients may respond to medical treatment. Therefore, it is critical to identify patients suitable for medical treatment. The early predictability of medical treatment success will make it easier for physicians to choose treatment (medical/surgical treatment) and the application of this treatment will be beneficial in preventing possible complications.

Conclusion 
Many complications and economic losses can be prevented with appropriate early treatment of ectopic pregnancy. Nowadays, there is a need for medical use of artificial intelligence-based decision support systems that can help physicians make decisions.

Keywords: Ectopic pregnancy, methotrexate, decision support system