Prostat Kanseri Tanısında Karar Destek Aracı

Bu aracın üretildiği doktora tezi Prof. Dr. Osman Saka'nın danışmanlığında ODTÜ'de yapılmıştır.
Bu araç, Ocak 2000 ile Haziran 2006 tarihleri arasında Akdeniz Üniversitesi'nde TRUS eşliğinde prostat biyopsisi olmuş 1430 hastanın verilerinden faydalanılarak hazırlanmıştır. Bu hastaların bir kısmı Antalya'daki diğer merkezlerden yönlendirilmiştir.
Prostat kanserini en iyi tahmin eden yöntemi bulmak için;

-PSA
-yaşa göre PSA
-freePSA/PSA oranı
-PSA yoğunluğu
-PSA artış hızı
-PSA katlanma zamanı
-lojistik regresyon analizi
-genetik algoritma
-yapay sinir ağları
-karar ağacı analizi

yöntemlerinin her biri veri setine uygulandı. Elde edilen sonuçlar test grubunda da denendikten sonra, en iyi sonuç veren iki yöntemin karar ağacı analizi ve lojistik regresyon analizi olduğu görüldü. Karar ağacı analizinin zayıf tarafı, sonuçların kesikli olarak çıkması, regresyon analizinin zayıf tarafı uç değerlerde sapmalar göstermesi idi (örneğin PSA'nın çok yüksek olduğu durumlarda kanser olasılığı %100 çıkmaktaydı). Bu sakıncaları gidermek için her iki yöntemi kullanan hibrid bir algoritma oluşturuldu. Sistem, kanser olasılığını %50'den fazla veya yüksek gradeli kanser olasılığını %20'den fazla hesapladığında doğrudan yüksek olasılık bulunduğunu söylemekte, yüzde vermemektedir. Karar ağacı analizinde %1'in altında görünen durumlarda da sistem olasılığın 0'a yakın olduğunu söylemektedir.
Bu araç üzerinde çalışılan hasta populasyonunun özelliklerine uygun olarak 40-80 yaş arası için sonuç verebilmektedir.
Bu algoritmanın Türkiye hasta profiline göre hazırlandığını ve yabancı ülkeler için geçerli olmayabileceğini düşünüyoruz. Bu sistemin verdiği sonuçların hekim kararına yardımcı olmak amacı taşıdığını, hekimin yerine geçemeyeceğini hatırlatmak isteriz.

Geri dön