Akciğer kanseri cerrahi uygulama ve sonuçlarının yapay zeka uygulamaları ile risk ve başarı tahmin analizi
Risk and success prediction analysis with artificial intelligence applications of lung cancer surgical applications and results
Yazar: GİZEM ÖZÇIBIK IŞIK
Danışman: DOÇ. DR. HASAN VOLKAN KARA
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Cerrahpaşa Tıp Fakültesi / Göğüs Cerrahisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Göğüs Cerrahisi = Thoracic Surgery

Özet:
Küçük hücreli dışı akciğer kanseri akciğer kanserleri arasında en sık görülen histopatolojik tiptir. KHDAK evrelemesinde 8.TNM evrelemesi kullanılmaktadır. Erken evre, rezektabl lokal ileri evre KHDAK grubunda cerrahi tedavi etkindir. Akciğer rezeksiyonu ve sistematik mediastinal lenf nodu disseksiyonu KHDAK cerrahisinin temelini oluşturur. Postoperatif dönemde pulmoner komplikasyonların görülmesi, yoğun bakım yatış ihtiyacının gelişmesi, hastanede kalış gün sayısının uzun olması morbidite, mortalite, hastane enfeksiyonları, maliyet, yatak devir hızı ve sosyal açılardan önemlidir. Yapay zeka uygulamaları sağlık hizmetleri ve hekimlik pratiğinde giderek artan sıklıkla yer edinmektedir. Temel kullanım alanları verilerin elektronik kaydı, depolanması, öğrenme ve öğretme pratikleri olmakla birlikte görüntü işleme prensibine dayalı olarak radyoloji, patoloji ve dermatoloji gibi alanlarda tanıya yardımcı algoritmaların kullanımı mevcuttur. Çalışmamızda KHDAK nedeni ile cerrahi rezeksiyon yapılan hastaların klinik verileri ile postoperatif süreçleri yapay zeka modellemeleri kullanarak tespit etmeyi hedefledik. Çalışmamızda KHDAK nedeni ile cerrahi rezeksiyon yapılan 953 hastanın preoperatif verileri değerlendirilerek postoperatif klinik süreçleri yapay zeka algoritmaları aracılığı ile yüksek doğruluk ve başarı değerleri ile tahmin edildi. Derin öğrenme algoritmaları ile postoperatif pulmoner komplikasyon gelişme durumu için test verisinin F1 ortalama değeri %86.4 idi. ROC eğrisinde eğri altında kalan alan %84 idi.  Derin öğrenme algoritmaları ile postoperatif yoğun bakım yatış gerekliliği durumu için test verisinin F1 ortalama değeri %82.3 idi. ROC eğrisinde eğri altında kalan alan %83 idi.  Derin öğrenme algoritmaları ile postoperatif 5 günden fazla hastanede kalış durumu için test verisinin F1 ortalama değeri %67.1 idi. ROC eğrisinde eğri altında kalan alan %83 idi. Derin öğrenme algoritmaları ile postoperatif 9 günden az hastanede kalış durumu için test verisinin F1 ortalama değeri %70.3 idi. ROC eğrisinde eğri altında kalan alan %82 idi. Derin öğrenme algoritmaları ile postoperatif hastanede kalış gün sayısı için test verisinin R değeri %68.2 idi. Yapay zeka algoritmaları kullanılarak KHDAK cerrahisi sonrası postoperatif klinik tahminler yüksek doğruluk ve başarı ile yapılabilmektedir ve gelecekte klinik pratiğimizde daha sıklıkla kullanılacaktır.

Abstract:
NSCLC is the most common histopathological type among lung cancers. 8.TNM staging is used in NSCLC staging. Surgical treatment is effective in early stage and resectable locally advanced NSCLC groups. Lung resection and systematic mediastinal lymph node dissection form the basis of NSCLC surgery. Postoperative pulmonary complications, intensive care admission, long-term hospital stay are important in terms of morbidity, mortality, nosocomial infections, cost, bed turnover rate and social aspects. Artificial intelligence applications are increasingly taking place in medical practice. Although its main areas of use are electronic recording and storage of data, learning and teaching practices, diagnostic aid algorithms are used in fields such as radiology, pathology, and dermatology, based on the principle of image processing. In our study, we aimed to determine the clinical data and postoperative processes of patients who underwent surgical resection for NSCLC using artificial intelligence modeling. In our study, preoperative data of 953 patients who underwent surgical resection for NSCLC were evaluated and postoperative clinical processes were predicted with high accuracy and success values through artificial intelligence algorithms. The F1 average value of the test data for postoperative pulmonary complication development using deep learning algorithms was 86.4%. The area under the curve in the ROC curve was 84%. With deep learning algorithms, the F1 average value of the test data for postoperative intensive care admission requirement was 82.3%. The area under the curve in the ROC curve was 83%. With deep learning algorithms, the F1 average value of the test data for postoperative hospital stay of more than 5 days was 67.1%. The area under the curve in the ROC curve was 83%. With deep learning algorithms, the F1 average value of the test data for postoperative hospital stay of less than 9 days was 70.3%. The area under the curve in the ROC curve was 82%. The R value of the test data for the number of days of postoperative hospital stay with deep learning algorithms was 68.2%. Using artificial intelligence algorithms, postoperative clinical predictions after NSCLC surgery can be made with high accuracy and success and will be used frequently in our clinical practice in the future.