Derleme Review DEU Tıp Derg 2021;35(Özel Sayı 1): S81-S92 J DEU Med 2021;35(Special Issue 1): S81-S92 doi: 10.5505/deutfd.2021.97658 Gönderim tarihi: 07.05.2018 Kabul tarihi: 06.07.2018 Gönderim tarihi/Submitted: 02.03.2021 Kabul tarihi/Accepted: 20.04.2021 COVID-19 tanısında biyokimyasal testlerin makine öğrenimi destekli kullanımı USAGE OF BIOCHEMICAL TESTS BASED ON MACHINE LEARNING IN THE DIAGNOSIS OF COVID-19 Alper KUTLU, Gaye MALAŞ, Emel ALTEKİN Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi, Tıbbi Biyokimya Anabilim Dalı, İzmir, TÜRKİYE Alper KUTLU Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Biyokimya AD İnciraltı-İzmir, Türkiye E-posta: alperkutlu3@hotmail.com https://orcid.org/0000-0002-0366-0018 ÖZ Büyük veri analizleri ile kendi kendine öğrenen sistemler geliştirebilen makine öğrenimi yaklaşımı günümüzde birçok alanda olduğu gibi laboratuvar tıbbında da kullanıma girmiştir. Gerçek‐zamanlı ters transkripsiyon polimeraz zincir reaksiyonu (rRT‐PCR) testi, COVID‐19 tanısında altın standart metot olmasına rağmen, hassas preanalitik evre, uzun turn‐around time ve sürekli sarf ihtiyacı gibi birçok dezavantaja sahiptir. Günlük hayatımızın bir parçası olan makine öğrenim algoritmaları COVID‐19 pandemisinde mevcut tanı yöntemlerine alternatif maliyetsiz bir metot olarak denenmiştir. Bu konuda yapılan çalışmalara bakıldığında rutin biyokimya testleri ile oluşturulan makine öğrenim modelleri tanıyla beraber hızlı dışlama, prognoz, klinik ilişkili testlerin karşılaştırılması gibi birçok farklı açıdan başarılı bir performans göstermiştir. Biyokimyasal testlerin yaygın klinik kullanımı ve tıbbi laboratuvarların rutininde yer alan otoanalizörler ve laboratuvar bilgi sistemlerinin uygun yazılım altyapıları göz önüne alındığında ve bunlara artan sağlık maliyetleri ve mevcut yöntemlerin dezavantajları eklendiğinde makine öğrenimi‐biyokimya laboratuvarı ilişkisinin gelecekte de gelişmeye açık popüler bir konu olmaya devam edeceği öngörülmektedir. Bu derlemede COVID‐19 tanısında kullanılan yöntemler özetlenmiş, makine öğrenim modellerinin temel prensipleri anlatılmış ve biyokimya testleri ile makine öğrenim modellerinin kullanımlarına örnek verilmiştir. Anahtar Kelimeler: makine öğrenmesi, COVID‐19, gerçek‐zamanlı ters transkripsiyon polimeraz zincir reaksiyonu, laboratuvar tanısı ABSTRACT Machine learning approach, which can develop self‐learning systems with big data analysis, has been used in laboratory medicine as in many fields today. Although the real‐time reverse‐transcription polymerase chain reaction (rRT‐ PCR) test is the gold standard method in the diagnosis of COVID‐19, it has many disadvantages such as sensitive preanalytical phase, long turn‐around time and continuous need for consumables. Machine learning algorithms, which are now a part of daily life, have been tried as a cost‐free alternative method to existing diagnostic methods in the COVID‐19 pandemic. When looking at the studies on this subject, machine learning models created with routine biochemistry tests have shown a successful performance in many different aspects such as rapid exclusion with diagnosis,prognosis, comparison