Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Radyomik Analiz

Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve radyomik analizler; klinik verilerden, biyobelirteçlerden ve medikal görüntülerden örüntülerin belirlenmesi, risk tahmini yapılması ve araştırmaya dayalı prediktif modeller geliştirilmesi için kullanılan ileri analitik yaklaşımlardır. Güvenilir bir model geliştirme süreci; uygun veri ön işleme, değişken seçimi, modelleme stratejisi, performans değerlendirmesi, kalibrasyon, validasyon ve açıklanabilirlik yöntemlerinin birlikte uygulanmasını gerektirir.

msCRO, klinik araştırmalar, akademik çalışmalar, gerçek yaşam verisi projeleri ve medikal görüntüleme araştırmaları için ileri veri analitiği çözümleri sunmaktadır. Hizmet kapsamımız; veri ön işleme, özellik mühendisliği, makine öğrenmesi modeli geliştirme, klinik prediktif modelleme, risk skorlama, sınıflandırma ve regresyon modelleri, radyomik özellik çıkarımı, model optimizasyonu, iç ve dış validasyon, karar eğrisi analizi ve açıklanabilir yapay zekâ yöntemlerini kapsamaktadır.

Uzmanlık alanlarımız arasında lojistik regresyon ve düzenlileştirilmiş modeller, karar ağaçları, random forest, gradient boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, kümeleme yöntemleri, boyut indirgeme, özellik seçimi, ensemble modelleme, sınıf dengesizliği yöntemleri, hiperparametre optimizasyonu, kalibrasyon analizi, bootstrap validasyonu ve dış validasyon yer almaktadır.

Radyomik çalışmalarında; DICOM veri ön işleme, segmentasyon sonrası özellik çıkarımı, görüntü standardizasyonu, özellik tekrarlanabilirliği, yüksek boyutlu veri azaltma, klinik ve radyomik değişkenlerin birleştirilmesi, radyomik imza geliştirme, nomogram oluşturma ve model performansının doğrulanması süreçleri bütüncül biçimde ele alınmaktadır.

Model performansı; ROC eğrisi, AUC, duyarlılık, özgüllük, pozitif ve negatif prediktif değerler, F1 skoru, doğruluk, precision-recall analizi, Brier skoru, kalibrasyon eğrileri, Hosmer–Lemeshow değerlendirmesi, karar eğrisi analizi ve klinik fayda ölçütleri kullanılarak incelenmektedir. Model açıklanabilirliği için SHAP, değişken önem sıralamaları, partial dependence ve bireysel tahmin açıklamaları gibi yöntemlerden yararlanılmaktadır.

Çalışmanın yapısına göre R, Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyRadiomics, OpenCV, SimpleITK ve ilgili görüntüleme ve veri analitiği platformları kullanılmaktadır.

Sunulan çıktılar; veri ön işleme raporları, model geliştirme dosyaları, performans ve validasyon raporları, ROC ve kalibrasyon grafikleri, karar eğrileri, değişken önem analizleri, SHAP görselleri, radyomik özellik tabloları, model karşılaştırma sonuçları, nomogramlar, bilimsel tablo ve şekiller ile teknik analiz dokümantasyonunu kapsamaktadır.