Üreme çağındaki kadınlarda anemi tespitinde yapay öğrenme yaklaşımı
A machine learning approach to detecting anemia in women of reproductive age
Yazar: EMRE ÖZCAN
Danışman: PROF. DR. NURAY ÖZGÜLNAR
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Halk Sağlığı = Public Health

Özet:
Sağlık uygulamalarındaki gelişmelere rağmen tüm dünyada halen en sık
nutrisyonel eksiklik olarak karşımıza çıkan demir eksikliği anemisi; nörobilişsel
fonksiyonları, bağışıklık sistemini, gastrointestinal sistem fonksiyonlarını ve fiziksel
kapasiteyi sınırlandırıp ciddi morbidite nedeni olarak karşımıza çıkmaktadır. Özellikle
üreme çağındaki kadınlar, çocuk ve gebeler gibi duyarlı popülasyonları da etkileyerek
global bir halk sağlığı sorunu olma özelliğini koruyan demir eksikliği anemisi her ne
kadar yaygın olarak görülen bir klinik durum olsa da özellikle sosyoekonomik düzeyi
düşük ülkelerdeki düşük tanı konulma oranları uygun tedaviye erişimi
engelleyebilmektedir. Yakın zamanda yapay zekâ ve yapay öğrenme modellerinin
kullanımı gibi invaziv olmayan yöntemler, demir eksikliği anemisi gibi göz ardı
edilemeyecek klinik hastalıkların saptanmasında kullanılan yöntemlerden biri olarak öne
çıkmıştır. Özellikle doğurganlık çağındaki kadınlar gibi anemi açısından daha hassas
popülasyonlarda tanı oranlarının artırılması, ülkelerin halk sağlığı hedefleri arasında yer
almaktadır. Maliyeti yüksek, sonuçlanması zaman alıcı ve kan alınması nedeniyle
hastaların önyargılı olduğu invaziv yöntemlerin aksine non-invaziv yaklaşım daha uygun
maliyetlidir, daha az zaman alır ve kişi kaynaklı hatalara yer vermemesi nedeniyle daha
güvenilirdir. Bu çalışmada 15 ile 49 yaş arası kadın hastaların demografik ve klinik
verileri, sideropenik bulguları ve anemi yatkınlığı oluşturacak geçmiş verileri analiz
edilerek bu veriler doğrultusunda yeni bir yapay öğrenme modeli oluşturulması
amaçlanmıştır. Hastalarda anemi gelişimi açısından korelasyon elde edilen veriler analiz
edilmiştir. Anemiyi tespit etme açısından modellemenin %80'e varan duyarlılık oranı
olmakla birlikte, tamamen hasta sorgulama temelli olması ve laboratuvar tetkiki
gerektirmemesi, Türkiye gibi aneminin halk sağlığı problemi olduğu kabul edilen ve hızlı
tarama yöntemlerine ihtiyaç duyulan ülkeler için umut vericidir.
Anahtar Kelimeler: Kadın sağlığı, anemi, yapay öğrenme, tarama, anemi tespiti,
yapay zekâ, üreme çağı, demir eksikliği

Abstract:
Despite advancements in healthcare applications, iron deficiency anemia, which
continues to be the most common nutritional deficiency worldwide, limits neurocognitive
functions, immune system responses, gastrointestinal system functions, and physical
capacity, presenting itself as a significant cause of serious morbidity. Iron deficiency
anemia, while being a commonly observed clinical condition, maintains its status as a
global public health concern, affecting sensitive populations such as women of
reproductive age, children and pregnant individuals. Despite its widespread occurrence,
particularly in low socioeconomic countries, low diagnosis rates can hinder access to
appropriate treatment. Recently, non-invasive methods such as the utilization of artificial
intelligence and machine learning models have emerged as prominent diagnostic tools for
clinically significant diseases, including iron deficiency anemia. Increasing diagnostic
rates, particularly in populations more vulnerable to anemia such as women of
reproductive age, is among the public health objectives of countries. In contrast to
invasive methods, which are perceived by patients as costly, time-consuming, and biased
due to the need for blood sampling, a non-invasive approach is more cost-effective, time-
efficient, and considered more reliable, as it eliminates the potential for human errors.
The aim of this study is to analyze demographic and clinical data, along with historical
information contributing to sideropenic findings and susceptibility to anemia, in female
patients aged between 15 and 49 years. Based on these data, the objective is to establish
a new artificial learning model. Data showing a high correlation in the development of
iron deficiency anemia in patients have been analyzed. The sensitivity score of the model
for detecting anemia is up to 80% and the fact that it is entirely based on patient
questioning and does not require laboratory examination is promising for countries like
Turkey, where anemia is considered a public health problem and there is a need for rapid
screening methods.
Key Words: Women's health, anemia, machine learning, screening, anemia
detection, artificial intelligence, reproductive age, iron deficiency.