Derin öğrenme yaklaşımı ile multipl skleroz hastaları için prognoz tahmin modeli

Multipl Skleroz (MS), merkezi sinir sistemi hücrelerinin dışını saran miyelin kılıfların hasarı ile karakterize olan, zaman zaman ataklar ve remisyonlarla seyredebilen, kronik, otoimmün, inflamatuvar bir hastalıktır. Küresel ölçekte değerlendirildiğinde, MS tanısı alan kişi sayısı artmaktadır. MS'in tam olarak nedeni bilinmemekle birlikte hem genetik hem de çevresel etkenlerin bir bireyin hastalık riskini tam olarak anlaşılmayan karmaşık bir etkileşim içinde belirlediği kabul edilmektedir. MS'e bağlı gelişen özürlülük durumu ile mücadele hastalığın en önemli odak noktasıdır. Semptomatik tedaviler ve modern rehabilitasyon uygulamaları sayesinde MS tanısı alan hastaların yaşam süresi gittikçe artmaktadır. MS tanısı alan kişilerin tedavi süreçlerinde temel hedeflerden bir tanesi geri dönüşümü olmayan nörolojik hasarların tedavi sürecinde engellenebilmesi veya minimize edilmesidir. Bu anlamda MS hastalarının erken dönemde hastalığın prognozunun belirlenebilmesi önem taşımaktadır. Bu amaçla yapılan tez çalışmasında MS tanısı alan hastalara ait bir nöroloji uzmanı tarafından belirlenen demografik, klinik, MRG ve tedavi bilgileri kullanılarak MS hastalarının ilk tanı aldıktan sonraki takipli 2 yıllık verileri kullanılarak 5. yıl EDSS skoru için bir prognoz tahmin modeli geliştirilmiştir. Tahmin modelinin geliştirilmesinde derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda geliştirilen EDSS prognoz tahmin modelinin sonuçları ile gerçek klinik sonuçlar arasında hesaplanan kök ortalama karesi hatası 1.4 olarak elde edilmiştir.