Solunum sistemi hastalıklarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı
Use of machine learning methods in classification of respiratory system diseases
Yazar: ERKUT BOLAT
Danışman: PROF. DR. ERAY YURTSEVEN
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Akciğer hastalıkları = Lung diseases ; Akciğer hastalıkları-obstrüktif = Lung diseases-obstructive ; Astım = Asthma ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Solunum sistemi = Respiratory system ; Sınıflandırma = Classification ; Tahmin = Estimation

Özet:
En sık görülen solunum yolu hastalıkları olan astım, KOAH ve pnömoni (zatürre) gibi hastalıkların tanısı ve sınıflandırılması hayati öneme sahiptir. Son zamanlarda, bu önem nedeniyle sağlık verilerinin işlenmesine büyük ilgi gösterilmiştir. Makine öğrenmesi algoritmaları, bu amaç için önemli bir yere sahiptir. Önceki çalışmaların odağı astım, KOAH ve pnömoni hastalıklarının teşhisinde en öngörücü algoritmayı elde etmektir. Ancak, en önemli değişkenlerin belirlenmesi çok az ilgi görmüştür. Bu çalışmanın temel amacı, en önemli makine öğrenmesi algoritmalarını değişken önemine sahip sonuçlarla ayrıntılı olarak sunmaktır. Makine öğrenme algoritmalarına ve değişken önemi değerlendirmelerine dayalı kapsamlı bir karşılaştırma çalışması, doğruluk, precision(kesinlik), recall(duyarlılık), Kappa istatistikleri, F-ölçüsü, ROC eğrisi ve AUC değeri gibi farklı performans kriterleri dikkate alınarak yapılmıştır. Sağlıklı grup ile hastalıkların sınıflandırılmasında, astım hastalığı için rastgele orman (CART öğrenen ile) ve C5.0, KOAH için SVM (doğrusal olmayan çekirdek ile) ve GBM ve pnömoni hastalığı için Bagging ve Random Forest (CART öğrenen ile) en iyi algoritmalar olarak bulunmuştur. Ayrıca, tüm gupların birlikte sınıflandırılmasında en iyi test edilen algoritma GBM'dir. Değişken önemlilikleri dikkate alındığında sağlıklı grup ile hastalıklar arasında astım vakası sınıflandırma sonuçlarına göre, en önemli değişkenler FEV3, FVC, FEV1, MEF50 dır. KOAH'da MEF50, FVC, FEV3, PIF ve FEV1, pnömonide ise FVC, FEV3, MEF50 ve FEV1 dikkate değer değişkenlerdir. Tüm grupların birlikte sınıflandırmasında ise neredeyse tıbbi değişkenlerin hepsi büyük öneme sahiptir. Önemli değişkenlerin sırası, korelasyon analizi ve istatistiksel anlamlılık testleriyle desteklenmiştir. Ek olarak, ROC eğrileri ve AUC değerleri görsel olarak benzer ve destekleyici sonuçlar vermiştir. Sonuç olarak, bu çalışma sağlık bilimleri ve makine öğrenimi uygulamaları konusunda uzman sistemler üzerinde çalışan uygulayıcılar ve araştırmacılar için değerli olacaktır.

Anahtar Kelimeler: astım, KOAH, pnömoni, hastalık tahmini, makine öğrenmesi, özellik seçimi.

Abstract:
The diagnosis and classification of asthma, COPD and pneumonia, which are the most common respiratory diseases, has been vital importance. Recently, there has been great interest for processing health data due to this importance. Machine learning algorithms have an important place for this purpose. The focus of previous studies has been to obtain the most predictive algorithm for diagnosing asthma, COPD and pneumonia diseases. However, the determination of the most significant variables has received little attention. The principal objective of this study is to present the most predictive machine learning algorithms with variable importance results in details. A comprehensive comparison study based on the machine learning algorithms and variable importance evaluations have been carried out by considering different performance criteria including accuracy, precision, recall, Kappa statistics, F-measure, ROC curve and AUC value. The findings have been indicated that Random forest (with CART learner), C5.0 for asthma disease and SVM (with non-linear kernel), GBM for COPD disease and Bagging ve Random Forest (with CART learner) for pneumonia have been found as the best algorithms. 
Also, GBM is the best tested algorithm for the classification of all groups together. Considering the variable significance, the most important variables were FEV3, FVC, FEV1, MEF50 according to the classification results of asthma cases between healthy group and diseases. MEF50, FVC, FEV3, PIF and FEV1 in COPD and FVC, FEV3, MEF50 and FEV1 in pneumonia are remarkable variables. Almost all medical variables are of great importance in the classification of all groups. The rank of important variables has been supported by correlation analysis and statistical significance tests. Additionally, ROC curves and AUC values have provided similar and supportive results as visually. Consequently, this study will be of value to practitioners and researchers studying on expert systems on health sciences and machine learning applications. 

Keywords: asthma, COPD, pneumonia, disease prediction, machine learning, feature selection.