Üriner sistem taş hastalığının cerrahi tedavisinde başarıyı ve komplikasyonları öngörmede yapay zekâ uygulamalarının kullanımı
Use of artificial intelligenceapplications in prediction of success and complications in the surgical treatment of urinary stone disease
Yazar: FERHAT ÇOBAN
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ÇİFT ; ÖĞR. GÖR. HÜSEYİN KUTLU
Adıyaman Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Üroloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Üroloji = Urology
Dizin: Cerrahi-ürogenital = Surgery-urogenital ; Cerrahi-ürolojik = Surgery-urologic ; Komplikasyonlar = Complications ; Tahmin = Estimation ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Üriner taşlar = Urinary calculi

Özet:
Amaç: Bu çalışmada üriner sistem taş hastalığı nedeniyle üreterorenoskopi,
retrograd intrarenal cerrahi ve perkütan nefrolitotomi yapılan hastaların tedavi
başarısını ve komplikasyonları ön görmek için açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerini
kullanmayı hedefledik.
Materyal ve Metod: Bu çalışma Adıyaman Üniversitesi Girişimsel Olmayan
Klinik Araştırmalar Etik Kurulu (2022/3-15) tarafından onaylandı. Adıyaman
Üniversitesi Tıp Fakültesi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Üroloji Kliniğinde Ocak
2018 – Ocak 2022 yılları arasında ÜSTH (böbrek ve üreter taşı) nedeniyle URS, RİRC
ve PNL girişimi uygulanan 917 hastanın operasyon öncesi, esnası ve sonrası
değişkenleri retrospektif olarak değerlendirildi. Hastalar uygulanan cerrahi tipine göre
3 ayrı gruba ayrıldı. Her bir grup için ayrı ayrı kaydedilmiş öznitelikler hem başarıyı
tahmin etmek hem de komplikasyon gelişimini tahmin etmek için farklı sınıflandırma
algoritmaları ile sınıflandırıldı. Model performans metriği olarak karışıklık matrisi
kullanıldı. Modelin açıklanabilmesi için LIME ve SHAP algoritmaları kullanıldı. Veri
kümeleri; Hold-out ve 10 katlı çapraz doğrulama yöntemleri kullanılarak sınıflandırıcı
modeller oluşturuldu. Veri kümesindeki dengesizliği çözmek için SMOTE algoritması
kullanıldı.
Bulgular: PNL hastalarında başarıyı tahmin etmede en yüksek doğruluk oranına
XGBoost (%89,13), komplikasyon gelimini ön görmede ise Rastgele Orman (%93,81)
algoritması ulaşmıştır. LIME algoritması bir hastanın ameliyatının başarılı ya da
başarısız geçme ihtimalini ve komplikasyon gelişip gelişmeyeceği ihtimalini
hesaplamıştır. LIME ve SHAP algoritmalarına göre; yüksek taş boyutu, yüksek
hidronefroz derecesi, erkek cinsiyet, yüksek taş cilt mesafesi başarısızlığa katkı sağlar.
Yüksek ortalama trombosit hacmi değerleri ise başarıya katkı sağlar. Aynı
algoritmalara göre; taşın pelvis lokalizasyonu, yüksek hounsfield unit değeri, yüksek
taş boyutu, düşük lökosit değerleri ve yüksek nötrofil değerleri komplikasyon gelişme
ihtimalini arttırır.
URS hastalarında başarıyı tahmin etmede en yüksek doğruluk oranına Multi
Layer Perceptron (%85,09), komplikasyon gelişimini tahmin etmede ise Rastgele
Orman (%96,35) algoritması ulaşmıştır. LIME algoritması bir hastanın ameliyatının 
 XV
başarılı ya da başarısız geçme ihtimalini ve komplikasyon gelişip gelişmeyeceği
ihtimalini hesaplamıştır. LIME ve SHAP algoritmalarına göre; proksimal üreter
lokalizasyonu başarıyı azaltırken, düşük ortalama trombosit hacmi değerleri ve erkek
cinsiyette başarı artar. Yüksek nötrofil/lenfosit oranı ve 0,2-0,35 arasındaki
monosit/lenfosit oranı değerlerinde komplikasyon ihtimali artarken, distal üreter
lokalizasyonu komplikasyon ihtimalini azaltır.
RİRC hastalarında başarıyı tahmin etmede en yüksek doğruluk oranına Multi
Layer Perceptron (%91,17), komplikasyon gelişimini ön görmede ise Multi Layer
Perceptron ve Rastgele Orman (%97,67) algoritmaları ulaşmıştır. LIME algoritması
bir hastanın ameliyatının başarılı ya da başarısız geçme ihtimalini ve komplikasyon
gelişip gelişmeyeceği ihtimalini hesaplamıştır. LIME ve SHAP algoritmalarına göre;
nitrit pozitifliği, taşın üst kaliks ve üreteropelvik bileşke lokalizasyonu, yüksek taş
boyutu, yüksek eritrosit dağılım genişliği ve yüksek monosit sayısı başarıyı olumsuz
etkileyen faktörlerdir. Operasyon öncesi idrar kültüründe nadir görülen
mikroorganizmaların üremesi, operasyon öncesi ateş yüksekliği, yüksek hidronefroz
derecesi ve yüksek monosit sayısı komplikasyon gelişme ihtimalini arttırmaktadır.
Sonuç: Üriner sistem taş hastalığında başarıya ve komplikasyonlara etki eden
faktörlerle ilgili çalışmalar eksiktir. Yapay zekânın bu anlamda kullanılması bu
faktörleri daha fazla netleştirmemizi, başarı ve komplikasyon gelişimini önceden
tahmin etmemizi ve böylece hastaya ameliyatı ile ilgili daha etkin bilgilendirme
yapabilmemizi sağlar.
Anahtar Kelimeler: üriner sistem taş hastalığı, yapay zekâ, başarı tahmini,
komplikasyon gelişimi tahmini

Abstract:
Objective: In this study, we aimed to use explainable artificial intelligence
methods to predict the treatment success and complications of patients who underwent
ureterorenoscopy, retrograde intrarenal surgery and percutaneous nephrolithotomy for
urinary system stone disease.
Material and Method: This study was approved by Adıyaman University NonInvasive Clinical Research Ethics Committee (2022/3-15). The preoperative,
preoperative and postoperative variables of 917 patients who underwent URS, RIRC
and PNL for urinary stone disease (kidney and ureteral stones) between January 2018
and January 2022 in the Urology Clinic of Adıyaman University Faculty of Medicine
Training and Research Hospital were evaluated retrospectively. The patients were
divided into 3 groups according to the type of surgery performed. Separately recorded
features for each group were classified with different classification algorithms to both
predict success and predict the development of complications. Confusion matrix was
used as model performance metric. LIME and SHAP algorithms were used to explain
the model. Classifier models were created by using Hold-out and 10-fold crossvalidation methods. The SMOTE algorithm was used to resolve the imbalance in the
dataset.
Results: XGBoost (%89.13) had the highest accuracy in predicting success in
PNL patients, and Random Forest (%93.81) in predicting the development of
complications. The LIME algorithm calculated the probability that a patient's surgery
would be successful or unsuccessful and whether complications would develop.
According to LIME and SHAP algorithms; high stone size, high hydronephrosis
degree, male gender, high stone-to-skin distance contribute to failure. High mean
platelet volume values contribute to success. According to the same algorithms; pelvis
localization of the stone, high Hounsfield Unit value, high stone size, low leukocyte
values and high neutrophil values increase the possibility of developing complications.
Multi Layer Perceptron (%85.09) had the highest accuracy in predicting success
in URS patients, and Random Forest (%96.35) algorithm in predicting the
development of complications. The LIME algorithm calculated the probability that a
patient's surgery would be successful or unsuccessful and whether complications 
 XVII
would develop. According to LIME and SHAP algorithms; proximal ureter
localization decreases success, low mean platelet volume values and male gender
increase success. High neutrophil/lymphocyte ratio and monocyte/lymphocyte ratio
values between 0.2-0.35 increase the possibility of complications, distal ureter
localization reduces the possibility of complications.
Multi Layer Perceptron (%91.17) algorithms achieved the highest accuracy in
predicting success in RIRC patients, and Multi-Layer Perceptron and Random Forest
(%97.67) algorithms in predicting the development of complications. The LIME
algorithm calculated the probability that a patient's surgery would be successful or
unsuccessful and whether complications would develop. According to LIME and
SHAP algorithms; nitrite positivity, localization of the stone at the upper calyx and
ureteropelvic junction, high stone size, high erythrocyte distribution width and high
monocyte count are the factors that negatively affect success. The growth of rare
microorganisms in the preoperative urine culture, high preoperative fever, high
hydronephrosis degree and high monocyte count increase the possibility of developing
complications.
Conclusion: Studies on the factors affecting success and complications in
urinary system stone disease are lacking. The use of artificial intelligence in this sense
allows us to clarify these factors more, predict success and complication development,
and thus provide more effective information to the patient about the surgery.
Keywords: urinary system stone disease, artificial intelligence, prediction of
success, prediction of complication development