Temel klinik veriler ve laboratuvar parametreleri kullanılarak yapay zeka desteğiyle sepsis fenotiplerinin belirlenmesi
Identification of sepsis phenotypes with artificial intelligence using basic clinical data and laboratory parameters
Yazar: MEHMET ÇELİK
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA KEMAL ARSLANTAŞ
Demiroğlu Bilim Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Anestezi ve Reanimasyon = Anesthesiology and Reanimation

Özet:
Giriş ve Amaç: Sepsis, enfeksiyona karşı düzensiz bir immün yanıtın neden olduğu
organ disfonksiyonu ile karakterize, hayatı tehdit eden bir durumdur. Yüksek morbidite
ve mortalite oranlarıyla yoğun bakım ünitelerinde önemli bir sorun olmaya devam
etmektedir. Sepsis fenotiplemesi, hastaların klinik özelliklerini, tedaviye yanıtlarını ve
prognozlarını daha iyi anlamayı ve potansiyel olarak kişiselleştirilmiş tedavi
yaklaşımlarını mümkün kılmayı amaçlamaktadır. Yapay zeka tekniklerini kullanarak
tam kan sayımı ve hemodinamik izlem verilerine dayanarak sepsis fenotiplerini
belirlemek ve bu fenotiplerin klinik sonuçlar üzerindeki etkisini analiz etmek.
Yöntem: Bu retrospektif çalışmada, 2008-2019 yılları arasında Beth Israel Deaconess
Tıp Merkezi'nin yoğun bakım ünitelerinde tedavi gören 65.000'den fazla yetişkin
hastanın verilerini içeren MIMIC-IV veritabanı kullanıldı. Sepsis-3 kriterlerine göre
sepsis tanısı konulan hastalar çalışmaya dahil edildi. Hastaların demografik bilgileri,
vital bulguları, laboratuvar sonuçları ve komorbiditeleri analiz edildi. Sepsis
fenotiplerinin belirlenmesi için kümeleme analizi uygulandı. Fenotipler arasındaki
farklılıklar Kruskal-Wallis ve χ2 testleriyle değerlendirilirken, 28 ve 90 günlük sağkalım
analizleri Kaplan-Meier eğrileri ve Cox regresyon analizleriyle gerçekleştirildi.
Bulgular: Makine öğrenimi teknikleri üç farklı fenotip belirledi. Ortalama trombosit ve
lökosit sayıları gibi laboratuvar parametreleri bu fenotiplerin belirlenmesinde etkili
oldu. Özellikle, yoğun bakıma kabulde yüksek trombosit sayısına sahip hastaların
(Fenotip HP) daha yüksek mortalite riski gösterdiği, buna karşın normal sayıda
trombosit sayısına sahip hastalarda (Fenotip NP) ise en düşük mortalite oranlarına
sahip olduğu saptandı.
Sonuç: Bu çalışma, erken dönem hemodinamik bulgular ve temel kan sayımı
parametreleri kullanılarak belirlenen sepsis fenotipleri arasında mortalite, morbidite ve
klinik sonuçlarda önemli farklılıklar olduğunu ortaya koydu. Makine öğrenimi
teknikleriyle elde edilen fenotip sınıflandırması, hasta risk değerlendirmesinde ve
kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarında kullanılabilir. Sepsis yönetiminde yapay zeka
entegrasyonu, bu alandaki yenilikçi yaklaşımların öncüsü olarak ortaya çıkmakta ve
gelecekteki araştırmalar için kritik bir dönüm noktası sunmaktadır.
Anahtar Sözcükler: Sepsis, Fenotipleme, Yapay zeka, Makine öğrenmesi, Yoğun
bakım

Abstract:
Title: Identification of Sepsis Phenotypes with Artificial Intelligence Using Basic
Clinical Data and Laboratory Parameters
Introduction and Objective: Sepsis is a life-threatening condition characterized by
organ dysfunction resulting from a dysregulated immune response to infection. It
remains a major challenge in intensive care units with high morbidity and mortality
rates. Sepsis phenotyping aims to better understand patients' clinical characteristics,
treatment responses, and prognoses, potentially enabling personalized treatment
approaches. To identify sepsis phenotypes using artificial intelligence techniques based
on complete blood count and hemodynamic monitoring data, and to analyze the impact
of these phenotypes on clinical outcomes.
Methods: This retrospective study utilized the MIMIC-IV database, containing data for
over 65,000 adult patients treated in the intensive care units of Beth Israel Deaconess
Medical Center between 2008 and 2019. Patients diagnosed with sepsis according to
Sepsis-3 criteria were included. Demographic information, vital signs, laboratory
results, and comorbidities were analyzed. Clustering analysis was applied to identify
sepsis phenotypes. Differences between phenotypes were evaluated using Kruskal-
Wallis and χ2 tests, while 28- and 90-day survival analyses were performed using
Kaplan-Meier curves and Cox regression analyses.
Results: Machine learning techniques identified three distinct phenotypes. Laboratory
parameters, such as mean platelet and leukocyte counts, were influential in determining
these phenotypes. In particular, it was found that patients with high platelet counts
(Phenotype HP) had a higher mortality risk at intensive care unit admission, whereas
patients with normal platelet counts (Phenotype NP) had the lowest mortality rates.
Conclusion: This study revealed significant differences in mortality, morbidity, and
clinical outcomes among sepsis phenotypes identified using early hemodynamic
findings and basic blood count parameters. The phenotype classification obtained
through machine learning techniques may be utilized in patient risk assessment and
personalized treatment approaches. The integration of artificial intelligence in sepsis
management emerges as a pioneer for innovative approaches in this field and presents a
critical turning point for future research.
Keywords: Sepsis, Phenotyping, Artificial Intelligence, Machine Learning, Intensive Care