
Türk hekim ve mühendislerinden oluşan bir ekip tarafından geliştirilen, dış gebeliğin erken tanısına yönelik açıklanabilir yapay zeka (XAI) modeli, uluslararası bilimsel dergi IEEE Access’te yayımlandı. Araştırma, “Early and Accurate Diagnosis of Ectopic Pregnancy: A SHAP-Based Explainable Machine Learning Approach” başlığıyla literatüre girdi.
Çalışma, Medicana International İzmir Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Op. Dr. Gültekin Koçun liderliğinde yürütüldü. Araştırmada geliştirilen yapay zeka modelinin, dış gebelik vakalarını testlerde yüzde 99’a varan doğruluk oranıyla tespit ettiği belirtildi. Çalışmada ayrıca modelin sağlıklı gebelikleri de yüksek doğruluk oranıyla ayırt edebildiği ifade edildi.
Dış gebelik, döllenmiş yumurtanın rahim dışında yerleşmesi sonucu oluşan ve erken dönemde tanı konulmadığında ciddi sağlık sorunlarına yol açabilen bir gebelik komplikasyonu olarak biliniyor. Günümüzde tanıda transvajinal ultrasonografi ve beta-hCG takipleri kullanılırken, özellikle gebeliğin ilk dönemlerinde kesin tanının zorlaşabildiği belirtiliyor.
Araştırmada kullanılan açıklanabilir yapay zeka altyapısının, tanı sürecinde hangi klinik verilerin değerlendirmeye alındığını hekimlere gösterebildiği, böylece karar verme sürecinin daha şeffaf hale getirildiği aktarıldı.
Çalışmayı yürüten ekip, geliştirilen sistemin bağımsız bir tanı aracı olarak değil, hekimlerin klinik değerlendirmelerini destekleyen bir “Klinik Karar Destek Sistemi” olarak tasarlandığını belirtti. Nihai tanı ve tedavi kararının ise uzman hekim tarafından verilmeye devam edeceği vurgulandı.
Araştırmacılar, yapay zeka destekli sistemin ilerleyen dönemde rutin jinekoloji uygulamalarında erken tanı süreçlerine katkı sağlamasının hedeflendiğini ifade etti.