Türk Bilim İnsanlarından Dünya Çapında Başarı! Yapay Zeka Modeli Dış Gebeliği Yüzde 99 Doğrulukla Tespit Ediyor

Türk hekim ve mühendislerin ortak çalışmasıyla geliştirilen yenilikçi yapay zeka modeli, uluslararası bilim dünyasında önemli bir başarıya imza attı. Medicana International İzmir Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Op. Dr. Gültekin Koçun liderliğindeki ekip tarafından geliştirilen Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) tabanlı sistem, dünyanın saygın bilimsel yayınlarından IEEE Access dergisinde yayımlanarak uluslararası literatüre girdi.

Dış Gebelikte Yüzde 99'a Varan Doğruluk Oranı

Araştırma kapsamında geliştirilen yapay zeka modeli, kadın sağlığını tehdit eden en ciddi ilk trimester komplikasyonlarından biri olan dış gebeliği (ektopik gebelik) yüzde 99'a varan doğruluk oranıyla tespit edebiliyor.

Çalışmada kullanılan LightGBM DART modeli, dış gebelik vakalarında sıfır yanlış negatif oranına ulaşırken, sağlıklı gebelikleri ise yüzde 99,8 doğrulukla sınıflandırmayı başardı. Böylece yanlış tanı ihtimali yüzde 1'in altına indirildi.

Erken Tanı Ameliyatsız Tedavi Şansını Artırıyor

Çalışmanın klinik sorumlusu Op. Dr. Gültekin Koçun, dış gebelikte erken ve doğru tanının hayati önem taşıdığına dikkat çekti.

Koçun, erken teşhis edilen vakalarda cerrahi müdahaleye gerek kalmadan metotreksat tedavisi ile gebelik dokusunun vücut tarafından emilebildiğini belirterek, bu yöntemin kadınların doğurganlığının korunması açısından büyük avantaj sağladığını ifade etti.

Yeni yapay zeka sisteminin, hekimlere kritik erken uyarılar sunarak birçok hastada ameliyat ihtiyacını ortadan kaldırabileceğini vurguladı.

Yapay Zeka Hekimin Yerine Geçmeyecek

Araştırmacılar, geliştirilen sistemin bağımsız bir tanı aracı olmadığının altını çiziyor.

Model, gebeliğin ilk 12 günlük kritik takip sürecinde ultrason bulguları ile hormonal değerleri analiz ederek hekime karar desteği sunuyor. Nihai tanı ve tedavi ise uzman doktor tarafından veriliyor.

"Kara Kutu" Değil, Açıklanabilir Yapay Zeka

Projeyi benzer çalışmalardan ayıran en önemli özellik ise SHAP tabanlı Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) altyapısı.

Sistem yalnızca sonuç üretmekle kalmıyor; aynı zamanda rahim içi kese varlığı, endometrial kalınlık, progesteron ve beta-hCG seviyeleri gibi parametrelerin tanıya ne ölçüde katkı sağladığını da ayrıntılı şekilde gösteriyor. Böylece hekimler, yapay zekanın hangi gerekçelerle sonuca ulaştığını görebiliyor.

Küresel Ölçekte Tescillendi

"Early and Accurate Diagnosis of Ectopic Pregnancy: A SHAP-Based Explainable Machine Learning Approach" başlığıyla yayımlanan çalışma, Türk bilim insanlarının tıp ve mühendisliği buluşturan multidisipliner başarısını uluslararası alanda tescilledi.

Araştırmanın, yakın gelecekte kadın hastalıkları ve doğum kliniklerinde rutin takip süreçlerine katkı sağlaması, dış gebelikte erken tanıyı hızlandırması ve anne sağlığı sonuçlarını küresel ölçekte iyileştirmesi hedefleniyor.