Yapay zekâ yaklaşımı ile kümülatif konsepsiyon tahmin modeli geliştirilmesi

Kümülatif konsepsiyon, bir kadının belirli bir zaman dilimi içinde gebe kalma olasılığını ifade eder. Bu olasılık, sosyal, kültürel, ekonomik, çevresel, davranışsal, biyolojik, psikolojik ve genetik etmenler başta olmak üzere birçok faktöre bağlı olarak değişir. Kümülatif konsepsiyon, kadınların doğurganlık planlaması yaparken veya infertilite tedavisi görmeye karar verirken dikkate alabilecekleri önemli bir göstergedir. Hangi çiftin infertilite (kısırlık) veya subfertilite için riskli grupta olduğunu bilmek, gebelik öncesi (prekonsepsiyonel) değerlendirmeye ihtiyacı olup olmadığına karar vermek açısından oldukça önemlidir. Bu nedenle gebelik elde etme ihtimalini araştıran ve bu yöntemle spontan gebelik şansı az olan ve infertilite için risk faktörü taşıyan kadınların erken tanınmasını sağlayacak non-invaziv (girişimsel olmayan), ucuz ve etkili tahmin modellerinin geliştirilmesi önem arz etmektedir. Bu amaçla yapılan prospektif tez çalışmasında, uzman doktor tarafından belirlenen sorularla oluşturulan bir kayıt formu 300 katılımcı tarafından doldurulmuş ve maksimum 12 ay olmak üzere 2 ayda bir gebelik takibi yapılmıştır. Elde edilen veriler ile beş farklı öznitelik seçimi yöntemi kullanılarak risk/şans faktörü olan değişkenler belirlenmiş ve bu değişkenler üzerinden makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak beş farklı tahmin modeli geliştirilmiştir. Bu tahmin modelleri arasında en başarılı model CatBoost algoritması ile elde edilmiştir (Doğruluk:0.83, Duyarlılık:0.90, Özgüllük:0.76 ve ROC-AUC:0.83). CatBoost algoritmasına göre elde edilen tahmin sonuçları olasılık değerlerine dönüştürülerek model çıktısında her bir sınıf (gebe kaldı/kalamadı) için olasılık değerleri elde edilmiştir. Elde edilen olasılık değerleri, uzman hekim tarafından belirlenen kesim noktaları üzerinden "düşük", "orta" ve "yüksek" olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Böylece, henüz gebelik öncesi aşamadayken, sadece kayıt formu bilgileri kullanılarak gebe kalma olasılığı "düşük", "orta" ve "yüksek" şeklinde verebilen, hekime yardımcı olabilecek başarılı bir karar destek modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen bu karar destek sistemi ile uzman hekim, gebe adayına ilişkin bilgileri sisteme girdiğinde, gebelik olasılığına ilişkin önsel bir tahmin sonucu elde edebilecek ve bununla birlikte muayene bilgilerini de kullanarak gebelik tedavi sürecini planlayabilecektir.