Akademik Veri Yönetim Sistemi
UROK 2021, Antalya, Türkiye, 26 Kasım 2021, ss.71-72
Amaç: Erken evre akciğer kanseri, nüks akciğer kanseri ve akciğer metastazlarında stereotaktik beden radyoterapisine (SBRT) yanıtın makine öğrenmesi ile tahminlenmesi amaçlanmıştır.
Gereç-Yöntem: Eylül 2016- Nisan 2021 arasında Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Radyasyon Onkolojisi bölümünce
SBRT uygulanan 137 vaka ve 148 lezyon değerlendirilmiştir. Dengeli
veri seti oluşturmak için SMOTE (Synthetic Minority Oversampling
Technique) tekniği kullanılmış olup 200 lezyon değerlendirilmiştir.
Lojistik Regresyon (LR), multilayer perceptron Classifier (MLP), Extreme Gradient Boosting (XGB), Support Vector Classifier (SVC),
Random Forest Classifier (RFC) ve Gaussian Naive Bayes (GNB)
algoritmaları kullanılmıştır. Korelasyon analizinden sonra değişken
seçme yöntemi olarak permütasyon tabanlı değişken seçme yöntemi kullanılmıştır. Veri setleri %80 eğitim, %20 tahminleme setine
ayrılmıştır. Modeller, eğitim seti kullanılarak oluşturulmuş, tahminleme seti kullanılarak doğrulanmıştır. Değişkenler; tümör yerleşim
tipi (Santral, ultrasantral, periferik, göğüs duvarı), tanısı (erken evre/
nüks/metastaz), yaş, cinsiyet, Karnofsky Performans Skoru, sigara
öyküsü,kronik hastalık öyküsü, tanıda biyopsi varlığı, histopatoloji,
tümör yerleşim yeri (sağ/ sol üst/orta/alt), tümör en büyük çapı, GTV,
PTV, fraksiyon dozu, fraksiyon sayısı, BED10, nötrofil/lenfosit (NLR)
ve trombosit/lenfosit (PLR) oranıdır.Bulgular: Medyan yaş 68 (40-88)’dir.Erkek/kadın 102/35’tir.
Tümör ve tedavi özellikleri Tablo-1’de verilmiştir. 148 tümörden 41
tümörde tam yanıt elde edilmiştir. SBRT sonrası genel sağkalım medyan 18 (2-61) ay,progresyonsuz sağkalım ise 16 (0-61) aydır. Önemli
değişkenler tümör en büyük çapı, NLR,tanıda biyopsi varlığı, tümör
yerleşim yeri ve tipi, tanısı ve histopatolojidir. Lojistik Regresyon algoritması %80 doğruluk (Confidence Interval, CI: 0.65-0.94), %66
sensitive ve %90 spesifite ile en iyi tahminleyen algoritma olarak belirlenmiştir. Algoritmanın ROC AUC skoru 0.60 olup algoritmalara
ait ROC AUC skoru Figür-1’de verilmiştirSonuç: Hasta, tümör ve tedavi özellikleri birlikte değerlendirildiğinde, SBRT’ye yanıt tahminlemde LR algoritması doğruluk oranı en
yüksek algoritma olarak belirlenmiştir. Ancak mevcut algoritmanın
klinik uygulamada kullanılabilmesi için merkezler arası veri paylaşımı
yaparak veri çeşitliliğini ve hasta sayısını arttırmak gerekmektedir