İstanbul'da tedavi görmüş diyabet hastalarına ait sağlık kayıtlarının büyük veri teknikleri ile incelenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, BİYOİSTATİSTİK VE TIBBİ BİLİŞİM ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUSTAFA MAHİR ÜLGÜ
Danışman: Kemal Hakan Gülkesen
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Çalışmamızda, Türkiye'de ve spesifik olarak İstanbul'da diyabetin prevalansını, Türkiye genelinde diyabetlilerdeki belli başlı komorbiditeleri araştırmayı ayrıca, İstanbul'da tedavi görenlerde makine öğrenmesi yöntemleri ile kan şekeri kontrolünü tahmin eden model geliştirmeyi amaçladık. Yöntem: T.C. Sağlık Bakanlığı'nın kişisel sağlık kaydı sistemi e-Nabız'dır. Sistemdeki veriler de-identifiye edilmiş olarak Hadoop temelli büyük veri ortamı Cloudera (CDH, v. 6.3.2)'ya aktarılmaktadır. Sorgulamalar Cloudera'da Apache Impala (v. 3.2.0) ile yapılmıştır. İstanbul'da 2017 yılında diyabet tanısı konan vakaların 2020 yılına kadar olan verilerini inceledik. Yılda en az bir HbA1c değeri olanlardan son iki HbA1c değeri 7'nin altındakileri kontrol altında kan şekeri, diğerlerini kontrol altına alınamayan kan şekeri olarak grupladık. Grubu tahmin edebilecek modeller tasarlamak için İkili Lojistik Regresyon (LR), Çok Katmanlı Tam Bağlantılı Sinir Ağı (MLP), Rastgele Orman (RO) ve eXtreme Gradient Boost (XGBoost, XGB) kullandık. MLP ve RO, scikit-learn python kitaplığına dayanıyordu. XGBoost'un scikit-learn uyumlu API'si kullanıldı. LR, Jamovi v2.2.5 yazılımı ile yapıldı. Makine öğrenimi algoritmalarının performansını değerlendirmek için eğri altında kalan alan (%95 Güven Aralığı), duyarlılık, seçicilik, kesinlik, F1 puanı ve doğruluk kullanıldı. Bulgular: Türkiye genelinde 2020 yılı sonunda kadınlarda %13,10; erkeklerde %9,12 olmak üzere diyabetli oranı %11,12 (7.178.674 kişi), İstanbul'da %9,77'dir. 2019'da kişi başına yaşa göre ağırlıklı hekim başvurusu diyabetliler için 15,5; Diyabetli olmayanlar için 9,5; Diyabetliler için reçete sayısı 7,9; Olmayanlar için 4,5'tir. Antidiyabetik içeren ortalama reçete sayısı 2,88'dir. Yeterli verisi olan 77.724 diyabet kaydından 28.791 (%37)'sinde kan şekeri kontrol altındadır. Modellerden XGB 0,895 ROC AUC ve 0,890-0,899 güven aralığı ile en başarılı yöntem olarak tesbit edildi. LR, MLP, RO yöntemleri sırası ile 0,889 (0,883-0,894); 0,887 (0,884- 0,892); 0,878 (0,873-0,883) sonuçlarını verdi. Sonuç: Ulusal elektronik sağlık kayıtlarının diyabet ve pek çok sağlık probleminde önemli bilgiler sağlayabileceği görülmüştür. Kan şekeri kontrolünü tahmininde en başarılı yöntemin XGB olduğu, diğer yöntemlerin de tatmin edici sonuçlar verdiği görülmektedir. Anahtar Kelimeler: diyabetes mellitus, büyük veri, makine öğrenmesi, epidemiyoloji.