Akut apandisit tanı oranının makine öğrenmesi yardımı ile prospektif olarak iyileştirilmesi
Prospective improvement of acute appendicitis diagnosis rate with the help of machine learning
Yazar: ERHAN GÖK
Danışman: DOÇ. DR. EDİP AKPINAR
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Adana Tıp Fakültesi / Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Genel Cerrahi = General Surgery

Özet:
Amaç: Hastane acillerinde en sık görülen cerrahi batın problemi olan akut 
apandisitin ciddi morbidite ve mortaliteye yol açmaması için erken teşhis edilip 
tedavi edilmesi gerekir. Doğru tanı koyma oranı gittikçe artmakla birlikte yanlış tanı 
oranı hala %20'nin üstündedir. Bu çalışmada, merkez bazlı tarihsel veri ile eğitilen 
modeller aracılığıyla akut apandisitin doğru tanı oranının artırılabilirliği 
araştırılmaktadır.

Gereç ve Yöntem: Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesi arşivinden 
retrospektif olarak apendektomi ameliyatı yapılan hastaların klinik bilgileri, 
laboratuvar sonuçları, radyolojik bulguları ve histopatolojik raporları çıkartılarak tek 
bir veri tabanı altında toplandı. Bu veriler makine öğrenmesi algoritmaları 
uygulanarak analiz edildi ve prediktif bir model oluşturuldu. Daha sonra prediktif 
modelin ışığında eski dosyalarda yeterince bulunmadığı anlaşılan değişkenleri ortaya 
çıkaracak bir sorgu formu hazırlanıp prospektif olarak akut apandisit nedeniyle 
cerrahi servisine yeni kabul edilen hastalara uygulandı. Makina öğrenmesi 
algoritmaları için KNIME, istatistikler için R paketi kullanıldı ve p<0.05 değeri 
anlamlı olarak kabul edildi. 

Bulgular: 2020 Ocak ve 2021 Aralık tarihleri arasında apendektomi 
ameliyatı olan 908 hastanın kaydı çıkarıldı. Akut apandisitin patolojik tanısı hedef 
değişken olarak seçildiğinde denetimli makine öğrenmesi analizine tabi tutulan 
verilerden lojistik regresyon modeli öne çıktı. Retrospektif modelde hastanın hikaye, 
sistem sorgusu ve hekimin doğrudan izlenimini yansıtan klinik bilgilerin belirgin 
olarak eksik olduğu ortaya çıktı, bunun üzerine bu tip bilgileri elde edip analize dahil 
etmek için bir sorgu formu hazırlanıp akut apandisit nedeni ile servise kabul edilen 
107 hastaya prospektif olarak uygulandı. Elde edilen yeni veriler tekrar 
değerlendirilerek modelin doğruluğu geliştirildi. Bu şekilde prospektif seride 
modelin doğru tanı koyma oranı %76'dan %84.5'e çıkmıştır (p<0.05). 

Sonuç: Merkez bazlı retrospektif verilerden elde edilen deneyim kullanılarak, 
makine öğrenmesi aracılığıyla akut apandisitin doğru tanı oranının artırılması 
mümkündür. Çalışmamız hekim-hasta etkileşiminin özeti olan hikaye, sistem 
sorgusu ve fizik muayene bilgilerinin tanıda ek yöntemlerden daha önemli 
olabileceğini işaret etmektedir. Ancak, kesin bir sonuca varabilmek için triyajı 
yapılmamış hastalarda daha geniş kapsamlı prospektif çalışmalara ihtiyaç vardır.

Anahtar Kelimeler: Akut Apandisit, Makine Öğrenmesi, Negatif Apendektomi, 
Erken Tanı

Abstract:
Aim: Early diagnosis of acute appendicitis is crucial to avoid its 
complications that may lead to mortality or lifelong morbidity. Despite significant 
advances in recent decades, the rate of negative laparotomy is still above 20%. This 
study aims to investigate the potential of gradually enhancing the precision of 
diagnosing acute appendicitis through the utilization of machine learning algorithms 
trained on historical local data.

Materials and Methods: Clinical, laboratory, radiographic, and histological 
data of patients who underwent appendectomy in our hospital were retrieved and 
combined into a single database. A supervised learning algorithm was used to 
analyze the data, with the target outcome variable being the histopathological 
diagnosis of acute appendicitis. The emerged best model's missing variables that 
were traditionally known to be important were used to create a questionnaire to be 
applied to prospective patients in order to improve the model. The R statistics 
package was used for statistical analysis, and a p<0.05 was deemed significant. 

Results: We retrieved records from our hospital database for 908 individuals 
who had appendectomy between January 2020 and December 2021. The emerged
model of supervised machine learning algorithm from historical data was logistic 
regression. However, its parameters turned out to be very poor of data related to the 
patient's history and physical exam, which is the summary of physician-patient 
interactions. To fill in the gaps, a survey form incorporating questions about the 
patient's history and physical examination was created and a total of 107 patients 
who were admitted for acute appendicitis completed the survey prospectively with a 
physician. The prediction power of the model and the percentage of correct 
diagnoses increased dramatically with the new information acquired in this manner, 
namely from 76% to 84.5% (p<0.05). 

Conclusions: Machine learning methods can be used to learn from center 
based historical data to improve the rate of correct diagnosis of acute appendicitis. 
Our research also reveals that, when it comes to making a diagnosis, the physician's 
detailed impression, which is the product of physician's interaction with the patient, 
may actually be more significant than laboratory and imaging methods when 
incorporated into the diagnostic models. Nevertheless, additional prospective trials 
need to be conducted on non-triaged patients to address potential biases.

Keywords: Acute Appendicitis, Machine Learning, Negative Appendectomy, Early 
Diagnosis