Diyabetik retinopati tanı yöntemlerinin maliyet etkililik analizi
Cost-effectiveness analysis of diabetic retinopathy diagnosis methods
Yazar: GÜLÇİN ÇALIŞKAN SEYFELİ
Danışman: DOÇ. DR. SONGÜL ÇINAROĞLU ; PROF. DR. YASEMİN ÖZDAMAR EROL
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management

Özet:
Yapay Zekâ (YZ) uygulamaları hayatın her alanında olduğu gibi sağlık sektöründe de etkisini hızla göstermektedir. Sağlık hizmetleri alanında YZ teknolojilerinin maliyetleri düşürme, erişimi yaygınlaştırma ve kaliteyi artırma noktasında önemli etkilerinin olduğu gözlenmektedir. YZ'nin, hastalıklara daha hızlı bir şekilde tanı koyması, hastalıkları önlemesi ve erken tedavi imkanları sunması nedeniyle önemi artmaktadır. Dünyada yaklaşık 537 milyon kişide gözlemlenen önemli sağlık problemlerinden biri diyabettir. Diyabetin süresi uzadıkça diyabetik retinopatinin (DR) ortaya çıkma riski artmaktadır. Diyabet prevalansındaki ve yaşlanan popülasyondaki artış göz önüne alındığında diyabet hastaları için DR'nin erken tanısı diyabetin komplikasyonları ile mücadele ve kaynakların etkin kullanımı için temel bir gerekliliktir. Bu kapsamda araştırmanın temel amacı, DR'ye tanı koyma ve sınıflandırmada YZ tanı yöntemi ile klasik tanı yönteminin (oftalmolog tarafından tanı koyma) maliyet-etkililiğini analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda analiz Markov modeli ile gerçekleştirilecektir. Araştırmanın ikinci amacı ise konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak geliştirilen YZ yazılımının DR tanı koyma ve sınıflandırma performansını değerlendirmektir. İkinci amaç doğrultusunda, Ankara Etlik Şehir Hastanesi veri tabanından 275 hastanın 547 fundus görüntüsü alınarak YZ yazılımının DR tanı koyma ve sınıflandırma performansı değerlendirilmiştir. Araştırma sonuçları, YZ tanı yönteminin ortalama %90,58 duyarlılık ve %96,07 özgüllükle yüksek bir performans sergilediğini göstermiştir. Araştırma, temel amaç doğrultusunda Ankara Etlik Şehir Hastanesi Göz Hastalıkları Polikliniği'ne başvuran 18 yaş ve üzeri 113 diyabetli hasta ile gerçekleştirilmiştir. Maliyetler, geri ödeme kurumu perspektifiyle hizmet başına ödeme yöntemi ve sağlık personelinin maliyetleri zamana dayalı faaliyet tabanlı maliyetleme yöntemi kullanılarak belirlenmiştir. Araştırmanın etkililik verileri ise EQ-5D-5L ölçeği aracılığıyla toplanmıştır. Araştırma bulgularına göre, YZ yöntemi 105.166 TL maliyetle 13.812 QALY değeri sağlarken oftalmolog yöntemi 106.121 TL maliyetle 13.794 QALY değeri sağlamıştır. Maliyet etkililik analizi sonucunda ICER değeri (-54.687 TL), belirlenen eşik değerlerin altında kaldığından ve ilave maliyet etkililik düzleminde güneydoğu kadranında yer aldığından DR'ye tanı koymada YZ yönteminin klasik yönteme göre daha az maliyetli ve daha etkili olduğu bulunmuştur. Bununla birlikte INMB değerlerinin (6.388,71 TL ve 3.301,64 TL) belirlenen eşik değerlere göre pozitif olması YZ yönteminin klasik yönteme göre maliyet etkili olduğunu göstermiştir. Araştırma, YZ uygulamalarının sağlık alanındaki potansiyelini vurgulayarak gelecekte DR'ye tanı koymada YZ yazılımlarının kullanılmasını önermektedir. Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde yaşlı nüfus ve kaynak kısıtlılığı gibi sorunlarla başa çıkmak için YZ uygulamalarının sağlık sektöründeki potansiyelini artırmak, kronik hastalıkların erken tanı ve tedavisini sağlamak, dezavantajlı bölgelerde sağlık hizmetlerine erişimi kolaylaştırmak ve sağlık yönetimi ile ekonomisinde sağlık bilişim teknolojilerinin faydalarını ortaya koymak, uzun vadede sağlık hizmetlerinin kalitesini yükseltmeye yardımcı olacaktır.

Abstract:
Artificial Intelligence (AI) tools are rapidly demonstrating their impact in the healthcare sector as in every part of lives. It is observed that AI technologies have significant effects in reducing costs, expanding access and improving quality in the field of health services. The importance of AI is increasing due to its faster and more accurate diagnosis of diseases, prevention of disease, and early treatment opportunities. One of the significant health problems observed in approximately 537 million people worldwide is diabetes. As the duration of diabetes increases, the risk of developing diabetic retinopathy (DR) also rises. Considering the increase in the prevalence of diabetes and the aging population, early diagnosis of DR is a fundamental requirement for diabetic patients to combat the complications of diabetes and to use resources effectively. In this context, the main purpose of the study is to analyze the cost-effectiveness of the AI diagnostic method and the classical diagnostic method (diagnosis by an ophthalmologist) in diagnosing and classifying DR. For this purpose, the analysis will be carried out with the Markov model. The second purpose of the study is to evaluate the DR diagnostic and classification performance of the AI software developed using convolutional neural networks. In line with the second purpose, 547 fundus images from 275 patients were obtained from the database of Ankara Etlik City Hospital, and the performance of the AI software in diagnosing and classifying DR was evaluated. The study results indicated that the AI diagnostic method performed a high performance with an average sensitivity of 90.58% and specificity of 96.07%. In accordance with the main purpose, the study was conducted with 113 diabetic patients aged 18 and over who accepted the study and applied to Ankara Etlik City Hospital Eye Diseases Polyclinic. Costs were determined from the perspective of the reimbursement institution using a method of payment per service and the time-driven activity-based costing method for healthcare personnel costs. The effectiveness data of the study were collected using the EQ-5D-5L scale. According to the study findings, the AI method provided 13,812 QALYs at a cost of 105.166 TL, while the ophthalmologist method provided 13,794 QALYs at a cost of 106.121 TL. As a result of the cost-effectiveness analysis, the AI method was found to be less costly and more effective than the classical method in diagnosing DR, since the ICER value (-54,687 TL) remained below the determined threshold values and was located in the south-east quadrant in the additional cost-effectiveness plane. However, the fact that the INMB values (6,388.71 TL and 3,301.64 TL) were positive according to the determined threshold values showed that the AI method was cost effective compared to the classical method. The research emphasizes the potential of AI tools in the field of healthcare and recommends the use of AI software in diagnosing DR in the future. In developing countries such as Turkey, increasing the potential of AI applications in the health sector to cope with problems such as aging population and resource constraints, providing early diagnosis and treatment of chronic diseases, facilitating access to health services in disadvantaged regions, and demonstrating the benefits of health information technologies in healthcare management and health economics will help improve the quality of health services in the long term.