Derin öğrenme ile histopatolojik olarak tanı konmuş 65 yaş üstü metastatik meme kanseri hastalarında kemoterapi yan etkisini öngörme

Bu çalışmada, Histopatolojik olarak tanı konmuş 65 yaş üstü meme kanseri hastalarının tedavi edilme aşamasında makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinden faydalanılarak, kemoterapi yan etkilerini önceden tahminlemeye yönelik analiz çalışması yapılması hedeflenmektedir. Yapılan çalışma ile, hastaya kemoterapi verilip verilmemesi konusunda hekimlere fikir verilmesi hedeflenmiştir. Gereç ve Yöntem: Google tarafından geliştirilen ve açık kaynak kodlu bir kütüphane olan TensorFlow kütüphanesi kullanılacak olup bünyesinde birçok derin öğrenme algoritmasını barındıran kütüphane, ptyhon dili kullanılarak geliştirilmiştir. Kütüphane 1000'den fazla yazılımcı tarafından geliştirilmektedir. Derin öğrenme yöntemlerindeki başarı seçilecek veri özellik kümesinin belirlenmesine bağlıdır, bu çalışma için kanserli hastalara uygulanan kemoterapi tedavisinde en çok bakılan özelliklerden ve kemoterapi sonucunda ortaya çıkan yan etkilerden oluşan bir veri kümesi seçilmiştir. Geliştirilen sistem üzerinde öncelikle hastalara ait ilgili bilgiler girilmiş, ardından bu hastalarda kemoterapi tedavisinin sonuçları belirtilmiştir. Bu işlem sonucunda Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak ilgili veri kümesi öğrenme işlemine tabi tutulmuş, bu işlem sonucunda yeni bir hasta geldiğinde bu hasta için kemoterapi uygulanıp uygulanmayacağı sistem tarafından tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bulgular: Derin öğrenme modeli için yeterli veri olduğunda derin öğrenme yaklaşımlarının klinik karar verme süreci ve tedavi yaklaşımlarına başarıyla uygulanabileceği, uygun, doğru ve yeterli veri seti uygulandığında daha başarılı sonuçlar elde edileceği ve başarı oranının %90'lara ulaşacağı görülmüştür. Sonuçlar: Meme kanseri tanısında, derin öğrenme tekniklerinin kullanılması ile teşhis yöntemin doğruluğu ve uygun tedavi yöntemi arttırılabilir. Bu çalışma ile sunulan sonuçların derin öğrenme tekniğin diğer hastalıkların teşhis ve tedavisi için de daha ileri araştırmalara yol açacağı düşünülmektedir.