Mustafa GÖKKAYA, Erkan ŞİMŞEK, İbrahim TAŞKUM, Aysun ALCI, Necim YALÇIN
Akdeniz Tıp Dergisi - 2026;12(2026):1-6
Amaç Preoperatif klinik veriler kullanarak benign, borderline ve malign adneksiyal kitleleri ayırt etmede yapay zekâ (YZ) tabanlı bir sistemin performansını değerlendirmek ve bu tahminleri nihai histopatolojik tanılarla karşılaştırmaktır. Gereç ve Yöntemler Bu retrospektif çalışmaya adneksiyal kitle nedeniyle cerrahi uygulanan 100 hasta dahil edildi. Yaş, serum CA-125 düzeyi ve manyetik rezonans görüntüleme (MRG) rapor bulgularından oluşan preoperatif veriler toplandı. Bu parametreler bir YZ modeline aktarıldı ve her olgu benign, borderline veya malign olarak sınıflandırıldı. YZ tabanlı tahminler postoperatif histopatolojik sonuçlarla karşılaştırıldı. Tanısal performans; doğruluk (accuracy), duyarlılık (sensitivity), özgüllük (specificity), pozitif öngörü değeri (PPV), negatif öngörü değeri (NPV) ve Cohen's kappa ile ağırlıklı (quadratic weighted) kappa dahil olmak üzere uyum istatistikleri kullanılarak değerlendirildi. Bulgular Histopatolojik değerlendirmeye göre 100 hastanın 53'ü benign, 16'sı borderline ve 31'i malign olarak sınıflandırıldı. YZ modelinin genel doğruluğu %70,0 (%95 GA: %60,4-%78,1), dengelenmiş doğruluğu ise %59,1 olarak bulundu. YZ tahminleri ile histopatoloji arasındaki uyum orta düzeydeydi (Cohen's kappa: 0,497), ağırlıklı kappa ise belirgin uyum gösterdi (0,750). Benign, borderline ve malign lezyonlarda duyarlılık sırasıyla %81,1, %18,8 ve %77,4 olarak saptandı. Model, malign lezyonlar için yüksek özgüllük (%92,8) gösterdi. İkili analizlerde, malign ve non-malign ayrımında doğruluk %88,0; non-benign (borderline + malign) ve benign ayrımında ise %79,0 olarak bulundu. Sonuç Rutin preoperatif klinik veriler kullanılarak yapılan YZ tabanlı değerlendirme, adneksiyal kitle sınıflandırmasında orta düzeyde tanısal performans göstermektedir. Model, benign ve malign lezyonları ayırt etmede tatmin edici, ancak borderline tümörlerde sınırlı kalmaktadır. YZ, klinik karar sürecinde destekleyici bir araç olarak kullanılabilir; ancak yaygın kullanım öncesinde daha ileri geliştirme ve doğrulama çalışmaları gerekmektedir.
