Yapay Zeka ve Lojistik Regresyonun Ameliyat Sonrası Mortalite Tahmini Karşılaştırması

Karın veya viseral cerrahi geçiren erişkin hastalarda 30 günlük ve 90 günlük ameliyat sonrası mortalite tahmininde yapay zeka ve makine öğrenmesi modellerinin lojistik regresyon ile karşılaştırıldığı sistematik bir derleme ve meta-analiz çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın protokolü PROSPERO veritabanında 5 Mayıs 2026 tarihinde kaydedilmiştir.

Ameliyat sonrası mortalite küresel sağlık açısından önemli bir yük oluşturmakta olup, her yıl cerrahi sonrasındaki ilk 30 gün içinde yaklaşık 4,2 milyon ölümün gerçekleştiği tahmin edilmektedir. Geleneksel cerrahi risk tahmin modelleri büyük ölçüde lojistik regresyona dayanırken, yapay zeka ve makine öğrenmesi yaklaşımları yüksek boyutlu verilerle çalışmak üzere esnek yöntemler sunmaktadır. Bu derleme, aynı cerrahi popülasyon içinde yapay zeka tabanlı modelleri lojistik regresyon ile doğrudan karşılaştıran çalışmaları incelemek amacıyla tasarlanmıştır.