Dış Kaynaklı Proje Süreçleri Yönetim Sistemi
Karaciğer nakli, karaciğer sirozu veya kanseri gibi birçok hastalığın tedavisinde aktif olarak tüm dünyada ve ülkemizde yaygın olarak kullanılan bir tedavi yöntemidir. Türkiye, özellikle canlı vericiden daha çok olmak üzere tüm karaciğer nakillerinin tüm yaş gruplarında çok sayıda ve başarıyla yapıldığı bir ülkedir. Sağlık Bakanlığı verilerine göre ülkemizde yıllık olarak yaklaşık 1500 hastaya karaciğer nakli yapılmaktadır. Bu hastaların önemli bir kısmı uzun dönemde normal bir hayat sürmektedir. Bu başarının elde edilmesinde hekimlerin süreci takip etmekte gösterdikleri emek çok önem arzetmektedir. Karaciğer naklinin süreçleri genel hatlarıyla şu şekilde sıralanabilir;
Hastalığın ilk aşamalarında kolayca teşhis edilemeyen karaciğer hastalıklarının erken teşhisi, mortaliteyi düşürdüğü için çok önemlidir. Hastanın karaciğer nakli yapılacak merkeze ilk başvurduğu andan, karaciğer nakli ve sonrası uzun dönem takiplerine kadar geçen ve yılları alan süre içerisinde yoğun bir şekilde takibi ve oluşabilecek komplikasyonlara erken müdahale edilmesi gerekmektedir. Bu bağlamda sağlık muayenesi yoluyla sürekli toplanan büyük ve muazzam veriler, karaciğer hastalıklarının teşhisi için de incelenmelidir.
Karaciğer nakli yapılan hastaların yaşayacakları komplikasyon türleri ve yüzde oranları aşağıdaki gibi dikkate değer bir durum olarak ortaya çıkabilmektedir.
1-%2-20 primer non-fonksiyon (nakil yapılan organın fonksiyon göstermemesi),
2-%25-80 organ reddi durumu (rejeksiyon),
3-%3-40 safra yolu problemleri (safra akışında azalma, darlık, sarılık)
4-%2-30 vasküler problemler (damarsal komplikasyon),
5-%31-85 karaciğer nakli sonrası enfeksiyon gibi çeşitli komplikasyonlar görülmektedir.
Bu komplikasyonların hangisinin, hangi durumda ortaya çıkabileceği, retrospektif ve prospektif veri setlerinden elde edilen verilerin karmaşık bioistatistik yöntemlerle analizinde çıkan sonuçlara göre değerlendirilmektedir. Komplikasyonların öngörülmesi için ilişkili olduğu prediktif faktörler belirlenmeye çalışılmaktadır. Spann ve ark. (2020) yayımladıkları derleme çalışmasında makine öğrenmesinin karmaşık biyoistatiksel yöntemlerin de ötesinde analizlerde kullanılabileceğini ifade etmiştir.
Yukarıda not edilenler ve benzeri çeşitli komplikasyonlara erken müdahale edilmesi gerekir, bu şekilde hastanın yaşam konforu ve yaşam süresi artırılabilir. Karaciğer nakli yapılan merkezlerin sayısının artmasına rağmen hem karaciğer nakli bekleyen hastaların, hem de karaciğer nakli yapılmış hastaların sayısının artması ile erken teşhis edilmezse ölümcül olabilecek komplikasyonların öngörülmesini zorlaştırmaktadır. Bu noktada hasta takibinde yapay zekâ modellemesiyle oluşturulmuş bir karar destek sistemi hem komplikasyonların erken tespit edilmesinde yardımcı olacak ve bu sayede hastanın yaşam konforu ve yaşam süresini artırarak klinisyenler için önemli karar-destek mekanizması olarak hizmet verecektir. Ancak sistemi uygulamaya almadan hangi komplikasyonun hangi düzeyde azalacağını değerlendirmek kolay değildir.
Açık literatürde, bu çalışmamıza benzer nitelikte yapılan ve makina öğrenme modelini karaciğer nakli hastalarında kullanan sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Örneğin, Lau ve ark. (2017) yaptıkları bir çalışmada makine öğrenme algoritmalarını karaciğer naklinden sonra nakledilen karaciğerin çalışmaması durumunu (greft yetmezliği) öngörmek için kullanmışlar ve faydalı bulmuşlardır. Ancak burada öngörülmeye çalışılan komplikasyon, karaciğer naklinden sonra görülen hayati komplikasyonlardan sadece bir tanesidir. Ayrıca bu çalışmada oluşacak komplikasyon üzerine nakledilecek karaciğerin özellikleriyle ilişkilendirilmeye çalışılmıştır.
Teklif edilen bu proje çalışmasında, karaciğer naklinden sonraki dönemde, yukarıdaki not edilen 5 komlikasyon dikkate alınacak ve tüm komplikasyonlara yönelik erken kestirme (prediksiyon) ve uyarı oluşturacak makine öğrenme algoritmaları kullanılacaktır.