Diyabetik ayak hastalarının ampütasyon riskinin yapay zekâ teknikleri ile öngörülmesi
Prediction of amputation risk of patients with diabetic foot by artificial inteligence techniques
Yazar: DENİZHAN DEMİRKOL
Danışman: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Enformatik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Biyoistatistik = Biostatistics ; Deniz ve Sualtı Hekimliği = Marine and Underwater Medicine
Dizin: Ampütasyon = Amputation ; Bilgisayar destekli öğrenme = Computer assisted learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Tahmin öğrenme = Forecast learning ; Tıbbi bilişim = Medical informatics ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yönetim bilişim sistemleri = Management information systems

Özet:
Diyabetik ayak sendromuna bağlı gelişen diyabetik ayak ülserleri, yüksek morbidite ve mortalite ile karakterize olup hastalar için ampütasyon gibi hayati sonuçları olabilen diyabetin en önemli komplikasyonları arasında bulunmaktadır. Bu doktora tez çalışmasının temel amacı diyabetik ayak hastalarının ampütasyon riskinin yapay zekâ-makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak öngörülmesidir. Çalışmada kullanılan veri seti, İstanbul Üniversitesi Tıp Fakültesi Sualtı Hekimliği ve Hiperbarik Tıp Anabilimdalı'nda diyabetik ayak infeksiyonu tanısıyla Ocak 2009 – Eylül 2019 tarihleri arasında tedavi görmüş ve takip süreçleri sonlanmış 407 hastayı içermektedir. Bu tez çalışmasında, diyabetik ayak hastaları retrospektif olarak değerlendirilmiş, hastaların başvuru anındaki demografik ve klinik özellikleri ile takip ve tedavi sonucu sağlanan fayda ve ampütasyon ilişkisi yapay zekâ teknikleri ile açığa çıkarılmıştır. Araştırmada yöntem olarak Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi süreci takip edilmiştir. Veri setindeki diyabetik ayak hastalığına ilişkin en önemli nitelikler Temel Bileşenler Analizi yoluyla belirlenmiştir. Bu tez çalışmasında diyabetik ayak hastalarının hem genel hem de majör ve minör ampütasyon riskinin öngörülmesi için çeşitli tahmin/sınıflandırma modelleri oluşturulmuştur. Bu modellerin kurulmasında, k-En Yakın Komşu algoritması, Sade Bayes Sınıflandırıcı, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları algoritması (CART), Rastgele Orman Algoritması, Yapay Sinir Ağları, Aşırı Öğrenme Makineleri, Destek Vektör Makineleri, Lojistik Regresyon ve XGBoost algoritmalarından yararlanılmıştır. Hiperparametre optimizasyonu için ayrıca Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizasyonu algoritmaları da kullanılmıştır. Model performans değerlendirme yöntemleri olarak; çapraz geçerleme, ikili ayırma yöntemi, "bootstrap sampling" ve üçlü ayırma yöntemleri kullanılmıştır. Veri seti ve alt kırılım veri setlerinde uygun makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının uygulanması hem nitelik seçimi işlemi gerçekleştirilmeden hem de gerçekleştirildikten sonra tekrarlanmıştır. Sonuç olarak nitelik seçimi yapılarak oluşturulmuş, kategorik ve nümerik değerlerden oluşan alt kırılım veri setinde daha iyi test performansı gösteren modeller; temelinde topluluk öğrenme metodolojisi bulunan "ensemble" bir yöntem olan "Rastgele Orman Algoritması" (doğruluk: 0,78; duyarlılık: 0,67; belirleyicilik: 0,87; kesinlik: 0,80; Negatif Öngörü Değeri: 0,77; F-Ölçütü:0,73) ve "Lojistik Regresyon" (doğruluk: 0,90; duyarlılık: 0,94; belirleyicilik: 0,86; kesinlik: 0,84; Negatif Öngörü Değeri: 0,95; F-Ölçütü: 0,89) algoritmaları olup, seçilen deney koşullarında diğer algoritmalara kıyasla daha iyi performans göstermiştir. R-Shiny kullanıcı ara yüzüne bu nedenle genel ampütasyonu tahmin etmek için oluşturulmuş ve ilgili deney koşullarında en yüksek performansı gösteren bu iki model entegre edilerek diyabetik ayak tedavisi ile uğraşan hekim ve sağlık personeline yardımcı bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.

Abstract:
Diabetic foot ulcers due to diabetic foot syndrome are characterized by high morbidity and mortality and are among the most important complications of diabetes mellitus, which can have vital consequences such as amputation for patients.The main purpose of this doctoral thesis is to predict the amputation risk of diabetic foot patients using artificial intelligence-machine learning classification algorithms. The dataset used in the doctoral thesis includes 407 patients who were treated with the diagnosis of diabetic foot infection in Istanbul University Faculty of Medicine, Department of Underwater and Hyperbaric Medicine between January 2009 and September 2019 and their follow-up processes were terminated. In this research, diabetic foot patients were evaluated retrospectively and it is aimed to determine with artificial intelligence techniques the relationship between the demographic and clinical features of the patients at the time of admission, and the benefits of the treatment and amputation results obtained through follow-up. In the research, the process of Knowledge Discovery in Databases created by Fayyad, Shapiro and Smyth (1996) has been followed. The most important features related to the amputation risk of diabetic foot patients in the data set were determined through Principal Component Analysis. In this doctoral thesis, various prediction/classification models were created to predict the risk of both general – "overall" and major and minor amputation – "multi class" risk of diabetic foot patients. In the creating of these models, k-Nearest Neighbor algorithm, Naive Bayes Classifier, Classification and Regression Trees Algorithm (CART, Random Forest algorithm, Artificial Neural Networks, Extreme Learning Machines, Support xxx
Vector Machines, Logistic Regression and XGBoost Algorithms were used. Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization algorithms were also used for hyperparameter optimization for specific algorithms. As model performance evaluation methods; cross validation, hold-out method, bootstrap sampling and three way split methods were used. The application of appropriate machine learning classification algorithms on the dataset and sub-dimension datasets was repeated both before and after the feature selection process. As a result, the models that show the best performance in the sub-dimension data set consisting of categorical and numerical values, which were created by feature selection; the "Random Forest Algorithm" (accuracy: 0,78; sensitivity: 0,67; specificity: 0,87 ; precision: 0,80 ; negative predictive value: 0,77; F-Measure:0,73) which is an based on ensemble learning methodology and "Logistic Regression" algorithms (accuracy: 0,90; sensitivity: 0,94; specificity: 0,86; precision: 0,84; negative predictive value: 0,95; F-Measure: 0,89), performed better than other algorithms in the defined experimental conditions. Therefore, a decision support system has been developed to help physicians and healthcare professionals dealing with diabetic foot treatment by integrating these two prediction models, which show the highest performance in the relevant experimental conditions to the R-Shiny user interface.