Kasa invaze olmayan mesane kanserinde erken nüksü öngörmede yapay zeka modeli
Artificial intelligence model for predicting early recurrence in non-muscle invasive bladder cancer
Yazar: UBEYD SUNGUR
Danışman: DOÇ. DR. ALPER BİTKİN ; DOÇ. DR. MİTHAT EKŞİ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Bakırköy Dr. Sadi Konuk Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Üroloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Üroloji = Urology

Özet:
Amaç: Mukozaya sınırlı mesane kanseri olgularında demografik ve klinik parametreleri klasik istatistiksel yöntemler ve Makine Öğrenmesi yöntemleri ile çalışarak postoperatif iki yıllık takip süresinde nüksü öngörebilecek modeller oluşturmak ve bu modellerin sonuçlarını karşılaştırmayı amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Ocak 2018-Ağustos 2021 tarihleri arasında primer mesane kanseri sebebiyle kliniğimizde Transüretral Rezeksiyon Mesane (TURM) operasyonu uygulanan hastaların verileri retrospektif  olarak tarandı. Tam rezeksiyon sağlanan ve mesane mukozasına sınırlı (Ta) patoloji saptanan hastalar dahil edildi. 2 yıllık sistoskopi takiplerinde nüks izlenmeyen hastalar Grup 1 (n=107, %58.2), nüks izlenen hastalar Grup 2 (n=77, %41.8) olarak sınıflandırıldı. Hastaların yaş, cinsiyet, Vücut Kitle İndeksi (VKİ), Amerika Anestezistler Derneği (ASA) skoru gibi demografik bilgileri ile başvuru şikayeti, sigara kullanımı, Nötrofil-Lenfosit Oranı (NLO), tümör sayısı, boyutu, morfolojisi, yerleşimi, ek sistoskopik bulguları, Dünya Sağlık Örgütü (WHO) 2016 tümör derecesi, Vesical Imaging-Reporting and Data System (VIRADS) skoru gibi klinik verileri kaydedildi. Bu parametreler klasik istatistiksel analiz ve Makine Öğrenmesi yöntemleri ile çalışıldı ve prediksiyon modelleri oluşturuldu. Her iki model için doğruluk, duyarlılık, özgüllük değerleri hesaplanarak karşılaştırma yapıldı.
Bulgular: Her iki grup arasında yaş, cinsiyet açısından anlamlı fark yoktu (p>0.05). VKİ Grup 2'de Grup 1'e göre anlamlı olarak yüksek saptandı (p=0.039). Sigara kullanımı Grup 2'de anlamlı oranda daha yüksek izlendi (p=0.048). ASA skoru 2 olan hastalar Grup 2'de Grup 1'e göre istatistiksel olarak anlamlı oranda yüksek saptandı (p=0.01). Makroskopik hematüri ile başvuru Grup 2'de Grup 1'e göre istatistiksel olarak anlamlı yüksek idi (p<0.001). NLO açısından her iki grup arasında anlamlı fark yoktu (p>0.05).  Tümör boyutu ve sayısı Grup 2'de Grup 1'e göre anlamlı olarak yüksek saptandı (p<0.05). Tümör morfolojisi, ek sistoskopik bulgular, spesimende kas örneklemesi, WHO 2016 derecesi açısından anlamlı fark saptanmadı (p>0.05). Çok değişkenli analizde VKİ, ASA skoru ve makroskopik hematüri varlığı anlamlı izlendi (p<0.05). Cox regresyon analizi ile postoperatif 2 yıllık dönemde nüksü öngörebilmesi amacıyla oluşturulan prediksiyon modelinin duyarlılığı %65, özgüllüğü %63.6, Eğri Altında kalan Alanı (EAA) %66 olarak hesaplandı. Makine Öğrenmesi yöntemleri olan Random Forest, Lojistik Regresyon ve K-Nearest Neighbor testleri uygulanarak elde edilen modellerde ulaşılan EAA sırasıyla 0.75, 0.87 ve 0.74 olarak hesaplandı.
Sonuç: Mukozaya sınırlı mesane kanserlerinde gelişecek nüksü öngörmede yapay zeka uygulamaları kullanılarak geliştirilen modeller klasik istatistiksel yöntemlerden daha doğru öngörü sağlayabilir. Ancak daha fazla hasta sayısı ve prospektif olarak yapılacak çalışmalar klinik uygulamada yol gösterici olacaktır.
Anahtar kelimeler: Kasa invaze olmayan mesane tümörü, nüks, yapay zeka, makine öğrenmesi

Abstract:
Objective: The aim of our study is to create models that can predict recurrence in the postoperative two-year follow-up period by analysing demographic and clinical parameters of cases, who have bladder cancer limited to the mucosa, using classical statistical methods and Machine Learning methods, and to compare the results of these models.
Materials and Methods: Data of patients who underwent Transurethral resection bladder (TURM) operation in our clinic due to primary bladder cancer between January 2018 and August 2021 were retrospectively scanned. Patients who had complete resection and were found to have pathology results limited to the bladder mucosa (Ta) were included. Patients with no recurrence during the 2-year cystoscopy follow-up were classified as Group 1 (n=107, 58.2%), and patients with recurrence were classified as Group 2 (n=77, 41.8%). Demographic information of the patients such as age, gender, Body Mass Index (BMI), American Society of Anesthesiologists (ASA) score, admission complaint, smoking, Neutrophil-Lymphocyte Ratio (NLR), tumor number, size, morphology, location, additional cystoscopic findings, clinical data such as World Health Organization (WHO) 2016 tumor grade and Vesical Imaging-Reporting and Data System (VIRADS) score were recorded. These parameters were studied with classical statistical analysis and Machine Learning methods and prediction models were created. A comparison was made by calculating accuracy, sensitivity and specificity values for both models.
Results: There was no significant difference between both groups in terms of age and gender (p>0.05). BMI was found to be significantly higher in Group 2 compared to Group 1 (p = 0.039). Smoking was significantly higher in Group 2 (p=0.048). Patients with an ASA score of 2 were found to be statistically significantly higher in Group 2 compared to Group 1 (p=0.01). The rate of admission with macroscopic hematuria was statistically significantly higher in Group 2 compared to Group 1 (p<0.001). There was no significant difference between both groups in terms of NLR (p>0.05). Tumor size and number were revealed to be significantly higher in Group 2 with respect to Group 1 (p<0.05). No significant difference was detected in terms of tumor morphology, additional cystoscopic findings, muscle sampling in the specimen, and WHO 2016 grade (p>0.05). In multivariate analysis, BMI, ASA score and the presence of macrocopic hematuria were found to be significant (p<0.05). The sensitivity of the prediction model created by Cox regression analysis to predict recurrence in the postoperative 2-year period was calculated as 65%, specificity as 63.6%, and Area Under the Curve (AUC) as 66%. The AUC reached in the models obtained by applying Machine Learning methods Random Forest, Logistic Regression and K-Nearest Neighbor tests were calculated as 0.75, 0.87 and 0.74, respectively.
Conclusion: Models developed using artificial intelligence applications can provide more accurate predictions than classical statistical methods in predicting recurrence in bladder cancers confined to the mucosa. However, conducting studies in a prospective manner and with a larger number of patients would be providing guidance in clinical practice.
Keywords: Non-muscle invasive bladder tumor, recurrence, artificial intelligence, machine learning