Önemi belirsiz atipi/önemi belirsiz foliküler lezyon tanısı alan tiroid nodüllerinin malignite öngörüsü için yapısal eşitlik modeli ile karar destek sistemi
Decision support system with the structural equation modeling for prediction of malignancy on thyroid nodes that are diagnosed as atypia of undetermined significance or follicular lesion of undetermined significance
Yazar: ZELİHA AYDIN KASAP
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Tiroid hastalıkları = Thyroid diseases ; Tiroid neoplazmları = Thyroid neoplasms ; Tiroid nodülleri = Thyroid nodule ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yapısal eşitlik modeli = Structural equation model

Özet:
Tiroid kanserlerinde karar vermenin en karmaşık olduğu hasta grubu Bethesda sisteminin 3. kategorisindeki AUS/FLUS tanısı alan hastalardır. Malignite riski %10-30 aralığında değişen bu tür hastalara belirli sıklıklarla ince iğne aspirasyonu biyopsisi (İİAB) önerilmekte, bazen de hastanın isteği doğrultusunda cerrahi müdahale ile sonuçlanmaktadır. Yapılan çalışmada, tiroid kanseri şüphesi ile bir kliniğe başvuran ve İİAB sonucu AUS/FLUS tipi sitopatolojide tanımlanan nodüllü hastaların; klinik bilgileri, ultrasonografi ve sitopatolojik bulguları kullanılarak yapay zekâ ve makine öğrenmesi yöntemleri ile ameliyat öncesi nodüllerin benign/malign durumunun belirlenmesinde hekime yardımcı olacak en başarılı modele dayalı bir klinik karar destek sistemi önerilmiştir. Söz konusu veri setinde, değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek ve istatistik olarak anlamlı kestirimler yapabilmek amacıyla yapısal eşitlik modellemesi yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntemle belirlenen anlamlı değişkenler üzerinde, makine öğrenmesi/yapay zeka yaklaşımlarından olan destek vektör makineleri (DVM), bağımsız varsayımlarla Bayes teoremini temel alan olasılıklı bir sınıflayıcı olan Naive Bayes ve karar ağacı yöntemleri kullanılarak karar destek sistemi oluşturmak için modelleri kurulmuştur. Çalışmanın sonucunda, YEM analizi kullanılarak elde edilen değişkenler ile geliştirilen en başarılı modelin duyarlılığı %70, seçiciliği %93 ve doğruluğu %82 olarak elde edilmiştir. Bunun dışında, farklı senaryolar için birçok model oluşturulmuş ve ilgili sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak; önerilen en başarılı DVM modelinin benign nodülleri tahmin etmede en yüksek doğruluk değerine sahip olduğu saptanmıştır. Böylece ameliyat öncesi ikinci bir klinik seçenek sunularak hekimlerin karar verme süreci desteklenebilir.

Abstract:
The patient group in which decision-making in thyroid cancers is the most complex is the patients diagnosed with AUS/FLUS in the 3rd category of the Bethesda System. Fine-needle aspiration biopsy (FNAB) is frequently recommended for such patients, whose malignancy risk ranges from 10-30%, and sometimes results in surgical intervention upon the patient's request. In the study, patients with nodules who applied to a clinic with the suspicion of thyroid cancer and defined in AUS/FLUS type cytopathology as a result of FNAB; A clinical decision support system based on the most successful model has been proposed to assist the physician in determining the benign/malignant status of preoperative nodules using artificial intelligence and machine learning methods using clinical information, ultrasonography and cytopathological findings. In the aforementioned data set, the structural equation modeling method was used in order to determine the relationships between the variables and to make statistically significant estimations. On the meaningful variables determined by this method, support vector machines (SVM), which is one of the machine learning / artificial intelligence approaches, Naive Bayes, a probabilistic classifier based on Bayes' theorem with independent assumptions, and decision tree methods are used to create a decision support system. As a result of the study, the sensitivity of the most successful model developed with the variables obtained using the SEM analysis was obtained as 70%, the selectivity as 93% and the accuracy as 82%. Apart from that, many models were created for different scenarios and the relevant results were compared. In conclusion; It was determined that the most successful proposed SVM model had the highest accuracy in predicting benign nodules. Thus, the decision-making process of physicians can be supported by offering a second clinical option before surgery.