YAPAY ZEKA DESTEKLİ ULTRASONOGRAFİ İLE TİROİD NODÜLLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ: GEREKSİZ BİYOPSİLERİN AZALTILMASINA YÖNELİK PROSPEKTİF TEK MERKEZLİ BİR ÇALIŞMA

ENDOKURS 10, Konya, Türkiye, 15 - 18 Ekim 2026, ss.98-99, (Özet Bildiri)

Amaç: Tiroid nodüllerinin de#erlendirilmesinde ultrasonografi temel görüntüleme yöntemidir. Ancak

ultrason bulgularının yorumlanması gözlemciye ba#lı de#işkenlik gösterebilmekte ve gereksiz ince i#ne

aspirasyon biyopsilerine (İİAB) yol açabilmektedir. Bu çalışmada, yapay zekâ (YZ) destekli ultrasonografi

sisteminin tiroid nodüllerindeki tanısal performansı ile gereksiz biyopsi önerilerini azaltmadaki potansiyel

katkısının de#erlendirilmesi amaçlandı.

Yöntem: Bu prospektif tek merkezli gözlemsel çalışmaya Mayıs 2025-Mayıs 2026 tarihleri arasında

ultrasonografi eşli#inde İİAB uygulanan 1.009 tiroid nodülü dahil edildi. Nodüller sitolojik de#erlendirme

öncesinde yapay zekâ tabanlı bir ultrason sistemi ile analiz edildi. Yapay zekâ tarafından oluşturulan TI-RADS

sınıflamaları, radyolog de#erlendirmeleri ve Bethesda sitoloji sonuçları ile karşılaştırıldı. Cerrahi uygulanan

olgularda histopatoloji altın standart olarak kabul edildi. Yapay zekânın duyarlılık, özgüllük, do#ruluk ve

biyopsi kararına olası etkisi analiz edildi.

Bulgular: Çalışmaya yaş ortalaması 51,5±13,4 yıl olan 1.009 tiroid nodülü dahil edildi. Hastaların %80,7’si

kadındı. Sitolojik de#erlendirmede en sık Bethesda II kategorisi saptandı (%93,6). Yapay zekâ sistemi

nodüllerin %22,5’ini yüksek riskli (TI-RADS 4–5) olarak sınıflandırırken, radyolog de#erlendirmesinde bu

oran %75,4 bulundu (p < 0,001) (%ekil 1). Bethesda II nodüllerde yapay zekâ yalnızca %18,2’sini yüksek riskli

olarak de#erlendirirken, radyologlarda bu oran %74,2 idi ve 528 gereksiz yüksek risk sınıflandırmasının önüne

geçildi. Cerrahi do#rulanan 73 nodülde yapay zekânın duyarlılı#ı %100, özgüllü#ü %88, pozitif prediktif

de#eri %94,1, negatif prediktif de#eri %100, do#rulu#u %95,9 ve AUC de#eri 0,951 olarak bulundu (%ekil 2).

Sonuç: Yapay zekâ destekli tiroid ultrasonografisi, malign nodüllerin saptanmasında yüksek tanısal başarı

sa#larken, benign nodüllerin gereksiz yüksek riskli olarak sınıflandırılmasını belirgin şekilde azaltmıştır. Bu

bulgular, yapay zekânın klinisyen kararını destekleyen bir araç olarak tiroid nodülü yönetiminde gereksiz

biyopsileri azaltabilece#ini ve tanısal süreci optimize edebilece#ini göstermektedir.