Bir hastalıkta en kritik an, erken tanı ve hızlı müdahaledir. Dış gebelik şüphesinde, zaman kaybı yüzünden yaşamı tehdit eden kanamalar ve üreme kayıpları artabilir. Medicana International İzmir Hastanesi Kadın Hastalıkları ve Doğum Uzmanı Op. Dr. Gültekin Koç’un liderliğindeki ekip, yapay zeka tabanlı bir model ile vakaları yüksek doğrulukla önceden tespit edebildiğini gösterdi. Bu gelişme, cerrahi girişimleri azaltma ve üreme sağlığını koruma hedeflerini destekliyor.
Model, ultrason görüntüleri, beta-hCG düzeyleri, hasta semptomları ve anamnez gibi çok çeşitli verileri birleştirerek çalışır. Özellikle görüntü ve laboratuvar sinyallerini sayısallaştırarak çok katmanlı bir veri seti oluşturur. Geliştirme sürecinde etiketli vakalar üzerinde çapraz doğrulama kullanıldı ve veri dengesizlikleri gerekiyorsa SMOTE gibi yöntemlerle giderildi. Performans, doğruluk, duyarlılık ve özgüllük gibi ölçülerle değerlendirildi; bağımsız test setinde %99’a yaklaşan bir doğruluk elde edildi.
Hasta için klinik iş akışına entegre edilen kullanıcı dostu bir arayüz, olası dış gebelik için bir uyarı verir, risk skorunu gösterir ve hangi verilere dayanıldığına dair açıklamayı da sunar. Böylece hekim, YZ çıktılarını kolayca yorumlayabilir ve karar süreçlerinde hasta ile ortak bir yaklaşım benimseyebilir.
