Evre II-IV over kanserinde yapay zeka ile survey ve peroperatif sonuçların değerlendirilmesi
Evaluation of survey and perioperative results using artificial intelligence in stage II-IV ovarian cancer
Yazar: OKTAY TUĞRUL DURSUN
Danışman: PROF. DR. EVRİM ERDEMOĞLU
Süleyman Demirel Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology

Özet:
Giriş:
Evre II-IV over kanseri, jinekolojik kanserler arasında en yüksek mortalite
oranına sahip hastalıklar arasında yer almaktadır. Cerrahi müdahale ve tedavi
planlamasında doğru kararlar alabilmek için prognostik faktörlerin tahmin edilmesi


kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, yapay zekâ ve makine öğrenmesi
algoritmalarının, over kanseri hastalarında sağ kalım süresi, hastanede yatış süresi ve
yoğun bakımda kalma süresi gibi perioperatif sonuçları tahmin etmedeki etkinliği
değerlendirilmiştir.
Materyal ve Metod:
Çalışmaya, retrospektif olarak 2007-2024 yılları arasında over kanseri
nedeniyle opere edilen 174 hasta dahil edilmiştir. Hastaların klinik ve patolojik
verileri toplanmış ve bu verilere dayalı olarak çeşitli yapay zekâ algoritmaları
kullanılmıştır. Gradient Boosting Classifier, Logistic Regression, Dummy Regressor
ve Bayesian Ridge gibi algoritmalar test edilmiştir. Sağ kalım süresi, yatış süresi ve
yoğun bakımda kalma süresi gibi sonuçlar bu algoritmalar aracılığıyla analiz
edilmiştir.

Bulgular:
Gradient Boosting Classifier ve Logistic Regression algoritmaları,
yaşam/ölüm tahminlerinde %84 doğrulukla en iyi sonuçları vermiştir. Yatış süresi ve
yoğun bakım yatış süresi tahminlerinde ise Dummy Regressor ve Bayesian Ridge
modelleri düşük performans göstermiştir. Optimal sitoredüksiyon yapılan hastalarda
sağ kalım süresinin anlamlı derecede daha uzun olduğu bulunmuştur. Suboptimal
cerrahilerde (R2), prognoz üzerinde olumsuz etkiler gözlenmiştir.

Sonuç:
Yapay zekâ ve makine öğrenmesi algoritmalarının, evre II-IV over
kanserinde prognostik faktörlerin değerlendirilmesinde etkili bir araç olabileceği
sonucuna varılmıştır. Ancak, özellikle yatış süreleri gibi daha çoklu faktörlere bağlı
sonuçlar için algoritmaların optimize edilmesi gerekmektedir. Gelecekte, daha büyük
veri setleri ve prospektif çalışmalarla bu teknolojilerin klinik kullanıma entegrasyonu
sağlanabilir.
Anahtar Kelimeler: Over Kanseri, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi,
Sitoredüksiyon

Abstract:
Introduction:

Stage II-IV ovarian cancer is associated with the highest mortality rates
among gynecological cancers. Predicting prognostic factors is critical for making
accurate surgical and treatment planning decisions. This study evaluates the
effectiveness of artificial intelligence and machine learning algorithms in predicting
perioperative outcomes such as overall survival, hospital stay duration, and ICU stay
duration in ovarian cancer patients.

Materials and Methods:
This retrospective study included 174 patients who underwent surgery for
ovarian cancer between 2007 and 2024. Clinical and pathological data were
collected, and several machine learning algorithms, including Gradient Boosting
Classifier, Logistic Regression, Dummy Regressor, and Bayesian Ridge, were
applied to analyze survival time, hospital stay duration, and ICU stay duration.

Results:
The Gradient Boosting Classifier and Logistic Regression algorithms showed
the best performance in predicting survival/mortality outcomes with an 84%
accuracy. However, Dummy Regressor and Bayesian Ridge models demonstrated
low performance in predicting hospital and ICU stay durations. Optimal
cytoreduction was associated with significantly longer survival, whereas suboptimal
surgeries (R2) had a negative impact on prognosis.

Conclusion:
Artificial intelligence and machine learning algorithms can be effective tools
for evaluating prognostic factors in stage II-IV ovarian cancer. However, further
optimization is required for predicting complex outcomes such as hospital stay
duration. Future prospective studies with larger datasets could facilitate the
integration of these technologies into clinical practice.
Key Words: Ovarian Cancer, Artificial Intelligence, Machine Learning,
Cytoreduction