Akciğer kanseri tanısıyla opere olmuş olguların mediastinal evrelemesinde yapay zeka kullanımı

Amaç: Primer akciğer karsinomu dünyada kanser sebepli ölümlerin en sık sebebidir. Doğru ve hızlı evreleme ile hastaların sağkalımını arttırmak mümkündür. Uzak metastazların belirlenmesinde yüksek sensitivite ve spesifite ile sonuç veren yöntemler olmasına rağmen mediastinal lenf nodu metastazının belirlenmesinde non-invaziv yöntemlerin spesifitesi düşüktür. Bu çalışmamızın amacı mediastinal lenf nodu metastazını yüksek doğrulukla saptayan bir yapay zeka modeli belirlemektir. Hastalar ve yöntemler: İstanbul Tıp Fakültesi Göğüs Cerrahisi Anabilim Dalı'nda primer küçük hücreli dışı akciğer karsinomu tanısı olan ve mediastinal evreleme amacıyla standart servikal mediastinoskopi yapılan toplam 472 hasta çalışmaya dahil edildi. Yapay zeka sınıflandırma algoritmaları, yapay zeka görüntü işleme yöntemleri ve SPSS Neural Network ile hastaların radyolojik görüntülemeleri ve mediastinal lenf nodlarının uzun aksı, kısa aksı, kitlenin SUVmax değeri, mediastinal lenf nodlarının SUVmax değeri, kitle ve mediastinal lenf nodlarının SUVmax oranı, PET-BT'den operasyona geçen gün sayısı, kitle boyutu, hiler SUVmax değeri, yaş, cinsiyet, adenokarsinom tanısı ve taraf bilgilerini kullanarak farklı yapay zeka modelleri oluşturuldu. Bu modellerin sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları ile birlikte F1 skoru değerlendirildi. Bulgular: Yapay zeka ile görüntü işleme modeli mediastinal lenf nodu metastazlarını tespit etmede yetersiz kaldı. Yapay zeka ile görüntü işleme algoritmasının sensitivite, spesifite ve doğruluk oranları sırasıyla % 0, % 100 ve % 50 olarak saptandı. SPSS Neural Network analizinde ise aynı oranlar % 71.4, % 96.8, % 92.3 olarak belirlendi. Aynı değerler SMOTE uygulanmış lojistik regresyon analizinde % 92.3, % 91.2, % 91.5 ve F1 skoru 0.85 olarak belirlendi. En başarılı yapay zeka modeli olan Linear SVM modelinde ise bu değerler sırasıyla % 88.5, % 98.5, % 95.7 olacak şekilde en yüksek oranlara ulaşıldı. Benzer şekilde en yüksek F1 skoru 0.92 olarak Linear SVM yönteminde saptandı. Sonuç: Linear SVM modeli ile oluşturulacak yapay zeka modeli küçük hücreli dışı akciğer karsinomunda mediastinal lenf bezi metastazını değerlendirmede yüksek doğruluk oranı ve güvenle kullanılabilir.