Dış gebelik, döllenmiş yumurtanın rahim dışında, büyük oranda fallop tüplerine yerleşmesi sonucu oluşan ve erken müdahale edilmediğinde hayati risk taşıyan kritik bir tablodur. Geleneksel yöntemlerle gebeliğin ilk evrelerinde teşhis koymak hekimler için oldukça zorlayıcı olabilir. Bu zorluğu aşmak için Op. Dr. Gültekin Koçun önderliğinde bir araya gelen multidisipliner ekip, tıp literatürüne geçecek bir başarıya imza attı.
YÜZDE 99 DOĞRULUKLA ERKEN TANI
Ekibin geliştirdiği, özellikle LightGBM DART algoritmasını kullanan yapay zeka modeli, dış gebelik vakalarını yüzde 99'a varan klinik doğruluk ve sıfır yanlış negatif oranıyla tespit ediyor. Sağlıklı gebeliklerde ise yüzde 99,8 doğruluk payı sunan sistem, hatalı tanı ihtimalini yüzde 1’in altına çekerek tıp dünyasında önemli bir güven eşiğini aşıyor.
AMELİYATSIZ TEDAVİ İÇİN KRİTİK FIRSAT
Projenin klinik lideri Op. Dr. Gültekin Koçun, çalışmanın en büyük katkısının ameliyatsız tedavi şansını artırmak olduğunu belirterek şunları kaydetti: "Doğru ve erken tanı sayesinde, hastalarımızı cerrahi müdahaleye gerek kalmadan ilaç tedavisiyle sağlığına kavuşturabiliyoruz. Bu yöntem, özellikle kadınların doğurganlık potansiyelini korumak adına hayati öneme sahip. Geliştirdiğimiz sistem, hekimlere kritik 12 günlük izlem sürecinde erken uyarılar vererek, vaka ameliyat noktasına gelmeden müdahale şansı tanıyor."
“HEKİM KARARINA GÜÇLÜ BİR YARDIMCI”
Sistemin otonom bir tanı aracı değil, bir “Klinik Karar Destek Sistemi” olduğunun altını çizen Op. Dr. Koçun, teknolojinin şeffaflığına vurgu yaptı: “Modelimizi diğerlerinden ayıran en temel özellik, ‘Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI)’ altyapısına sahip olmasıdır. Sistem, karar verirken hangi tıbbi parametreleri dikkate aldığını hekime gerekçeleriyle sunar. Yani bir ‘kara kutu’ değil, hekimin tecrübesini destekleyen şeffaf bir analiz ortağıdır.”
ULUSLARARASI LİTERATÜRE TÜRK İMZASI
Türk hekim ve mühendislerin ortak ürünü olan bu çalışma, uluslararası teknoloji dünyasının en saygın yayınlarından IEEE Access dergisinde yayımlanarak tescillendi. “Dış Gebeliğin Erken ve Doğru Tanısı: SHAP Tabanlı Açıklanabilir Makine Öğrenmesi Yaklaşımı” başlığıyla literatüre giren makale, Türkiye’nin multidisipliner tıp teknolojilerindeki başarısını küresel ölçeğe taşıdı. Bu yenilikçi modelin yakın gelecekte rutin klinik uygulamalarda standart hale gelerek, anne sağlığı hizmetlerinde dünya genelinde kaliteyi artırması hedefleniyor.