Tüp bebek tedavisinde embriyo seçiminin modellenmesi
Modeling embriyo selection in vitro fertilization treatment
Yazar: PAKİZE YİĞİT
Danışman: PROF. DR. ABDULBARİ BENER
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Embriyo = Embryo ; Embriyo gelişimi = Embryonic development ; Fertilizasyon = Fertilization ; Fertilizasyon-in vitro = Fertilization-in vitro ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Tüp bebek tedavisinde başarı günden güne artış gösterse de henüz istenen başarı düzeyi elde edilememiştir. Bu nedenle, bu nedenle tedaviyi uygulayan klinisyenler ve hastalar tıbbi, finansal ve sosyal kayıplar yaşamaktadır.   Bu çalışmanın amacı, IVF tedavisinde embriyonun tutunma başarısını çiflerin demografik özellikleri, embriyonun kalitesi ve IVF sürecine özgü COS değişkenleri ile makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin etmektir.  Bunun yanında IVF başarısını etkileyen değişkenlerin bulunması ve önemine göre sıralanması da çalışmanın alt amacıdır.  Araştırma, bir retrospektif kohort çalışmasıdır. Çalışmada kullanılan veri seti tek bir merkezden alınmış 939 embriyodan oluşmaktadır. Embriyonun  tutunma başarısı modellendiği için model bir sınıflandırma problemi göstermektedir. Bu amaçla, Lojistik Regresyon, Naive Bayes, Rastgele Orman, Destek Vektör Makineları, Yapay Sinir ağları, Gradyan Arttırma Makineları,Bagging,  Xgboosting ve Super Learner algoritmaları kullanılmıştır. Modellerin başarısı performans ölçütleri ile karşılaştırılarak en iyi tahmini yapan algoritmanın bulunması ve embriyo tutunma başarısını etkileyen değişkenlerin önem dereceleri bulunmuştur.  Sonuç olarak, var olan algoritmaları bir arada kullanarak daha üstün sonuçlar veren Super Learner algoritması % 88 AUROC ile    en başarılı sonucu vermiştir. IVF başarısında, embriyonu modellenmesinde en önemli değişken annenin yaşı olarak belirlenmiştir. Çalışma, IVF klinisyenlerine ve hastalara, makine öğrenmesi temelli bir klinik karar destek sistemi önermektedir.

Abstract:
Although success in in vitro fertilization (IVF) treatment has increased recently, it has not yet achieved the desired level of success. For this reason, clinicians and patients have difficulties with medical, social and also financial.  The aim of this study is to predict using machine learning methods to select the most accurate embryo for IVF success. In addition, finding the variables that affect IVF success the most is the second objective of the study. The research is a retrospective cohort study. The data set used in the study consists of 939 embryos taken from a single center. The aim is a classification problem as it is modeled whether the embryo is successful (1) or not (0). Logistic Regression, Naïve Bayes, Random Forest, Support Machine, Bagging, Gradian Boosting Trees, Xgboosting ve Super Learner methods were used to model embryo selection. As a result, the Super Learner provided the best prediction with %88 AUROC. The most important variable in the success of IVF in embryo modeling was determined as the age of the mother. The study proposes a machine learning-based clinical decision support system for IVF clinicians and patients.