Destek kurumu
Süre
Birim
Bu projede, koroner arter bypass operasyonlarında risk değerlendirmesi için geliştirilecek olan makine öğrenme modelinin, hem doğruluk oranı hem de farklı gruplara eşit davranma konusunda daha iyi sonuçlar elde etmesi beklenmektedir. Bu varsayım, modelin klinik uygulamada mevcut olan diğer modellere göre daha etkili sonuçlar sunacağına dayanmaktadır. Araştırma sürecinde, geniş veri setleri analiz edilecek, uygun algoritmalar ve öznitelik seçimi yöntemleri kullanılacak ve modelin performansı dikkatlice değerlendirilecektir. Proje; • KABG cerrahisinde kısa süreli mortalite risk değerlendirmesinde makine öğrenimi tabanlı yeni bir model geliştiren çalışma önerilmektedir. • Türkiye popülasyonuna özgü demografik özelliklere dayanan KABG cerrahi planlamasına yönelik bir çalışma bulunmamaktadır. • Anlamlı bir veri değerlendirmesi sağlamak amacıyla, etiketlenmiş veriler bir veritabanında toplanacaktır. Bu veri seti; çalışma sonrasında, hala alana katkı sağlayacak, benzer ve ilgili yeni performans çalışmalarına zemin hazırlayan bir sürekilik katkısı bulunması açısından özgünlük iermektedir. • Etik kurul onayı doğrultusunda tasnif edilen ve üretilen anlamlı verilerden elde edilen çıktıların paylaşılması, sağlık alanında daha etkili ve güvenilir risk tahmin modellerinin oluşturulmasına önemli bir katkı sağlayacaktır. Veritabanında yer alan etiketlenmiş veriler sayesinde, makine öğrenmesi algoritmaları, karmaşık ilişkileri ve non-lineer etkileşimleri daha iyi analiz edebilecektir. Bu da daha doğru ve hassas risk tahminleri yapılmasını sağlayacak, daha bilinçli hasta seçimi süreci için temel oluşturacaktır. • Mevcut çalışmalardan farklı olarak ameliyatı reddedilen hastaların tanımlayıcı özellikleri de kümeye dahil edilerek daha güvenilir veri setinin elde edilecektir • Tahmin değişken setinin nihai olarak oluşturulmasında uzman görüşü yöntemi, daha önceki çalışmalarda kullanılmamış olup ameliyat öncesi risk faktörlerini değerlendirmek amacıyla literatüre dayanarak daha önceki çalışmalarda kullanılmamış bir tahmin değişken seti oluşturulacaktır. • Anamnez değişkenlerine bağlı olarak komorbidite değerlendirilmesi yapılacaktır. Anamnezdeki komorbiditeler, hastaların genel sağlık durumunu etkileyebilir ve ameliyat riski ve sonuçları üzerinde de etkili olabilir. Bu nedenle, projede, diğer çalışmalardan ayrılarak kapsamlı bir hasta profili elde etmeyi amaçlamaktadır. • KABG sonucunu etkileyen değişkenlerin belirlenmesi, cerrahlara yapıalcak anketler sonucu belrlenecektir ve özgün bir değişken listesi oluşturulacaktr. Devanındaki veri toplama sürecinde interdisipliner ekip işbirliği ile gerçekleşecektir. • Ameliyat öncesi risk değerlendirmesi için geleneksel olarak kullanılmayan veya yeterince dikkate alınmayan değişkenlerin (örneğin, genetik faktörler, metabolik profiller, inflamasyon belirteçleri) dikkate alınarak, literatürdeki çalışmalardan daha kapsamlı ve bireyselleştirilmiş bir risk tahmin modeli geliştirilmesi. maddeleri açısından özgün değere sahiptir.