Erken evre meme kanseri hastaların sağkalım sürelerinin ve olasılıklarının, geleneksel sağkalım yöntemleri ile makine ögrenmesi tekniklerinin R paket programında karşılaştırılması
Comparison of survival periods and probabilities of early stage breast cancer patients with traditional survival methods and machine learning techniques in the R package program
Yazar: SİNAN UZUN
Danışman: PROF. DR. GÜLNAZ NURAL BEKİROĞLU
Marmara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Meme hastalıkları = Breast diseases ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Sağkalım = Survival ; Sağkalım analizi = Survival analysis ; Sağkalım oranı = Survival rate

Özet:
Amaç: Erken evre meme kanseri hastaların klinik başvuru ve patolojik bilgilerine göre, tedavi sonrası sağkalım olasılıklarına ilişkin R yazılımlı geleneksel sağkalım yöntemleri ile makine ögrenmesi tekniklerinin prognostik faktörler açısından tahminlenmesi ve tahmin yöntemlerinin karşılaştırılmasıdır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya Marmara Üniversitesi Tıbbi Onkoloji polikliniğinde erken evre meme kanseri tanısı konulan 697 hasta dâhil edilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında erken evre meme kanseri hastaların 5 ve 10 yıllık sağkalım olasılıkları Kaplan-Meier yöntemi ile hesaplanmıştır. Sağkalıma etkili olan anlamlı bağımsız değişkenlerin belirlenmesinde; tek değişkenli analizlerde anlamlı risk (hazard) faktörlerin tespiti için Log-Rank testi, çok değişkenli analizlerde ise Cox orantısal hazard (COH) regresyon çözümlenmesi yapılmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında ise, aynı veri setine makine öğrenmesi algortimaları olan Rastgele Orman, Xgboost ve Gbm modelleri uygulanarak, 5 ve 10 yıllık sağkalım olasılıkları hesaplanmış olup önem derecesine göre sağkalıma etkili olan risk (hazard) faktörler sıralanmıştır.
Bulgular: Evre meme kanseri tanısı konulan 697 hastanın makine öğrenmesi algoritmalarıyla ve geleneksel sağkalım yöntemleriyle hesaplanan 5 ve 10 yıllık sağkalım olasılıkları hemen hemen aynı değerlere sahiptir. Risk (hazard) faktörleri açısından yapılan karşılaştırmasında ise meme kanseri hastaları için önemli bir risk göstergesi olan Her-2 faktörü makine öğrenme algoritmalarıyla oluşturulan sağkalım modellerinin ikisinde (Gbm, Xgboost)  önemli ilk 5 risk faktörün içerisinde sıralanmış olasına rağmen geleneksel yöntemlerde anlamlı çıkmamıştır.
Sonuçlar: Sağlık alanına ait, özellikle takibe dayalı çalışmalarda eksik gözlem veya dengesiz dağılım sergileyen veri setlerinde geleneksel yöntemlerin yerine makine öğrenmesi algoritmalarının tercih edilmesi özellikle Gbm ile Xgboost algoritması analiz sonuçlarını daha güvenilir yapacaktır.

Abstract:
Objective: The aim of this study is to estimate and compare the prognostic factors of traditional survival methods with R-software and machine learning techniques based on clinical presentation and pathological information of early stage breast cancer patients.
Materials and Methods: 697 patients diagnosed with early stage breast cancer in Marmara Oncology Outpatient Clinic of Marmara University were included in the study. In the first stage of the study, the 5-year and 10-year survival rates of early-stage breast cancer patients were calculated using the Kaplan-Meier method. In determining significant independent variables that are effective on survival; Log-Rank test was used for determination of significant risk (hazard) factors in univariate analyzes, and Cox proportional hazard (COH) regression analysis was used in multivariate analyzes. In the second stage of the study, 5 and 10-year survival probabilities were calculated by applying Random Forest, Xgboost and Gbm models, which are machine learning algorithms to the same data set, and the risk factors that affect survival are listed according to their significance level.
Results: The 5 and 10-year survival probabilities of 697 patients diagnosed with stage breast cancer were approximately the same as those calculated by machine learning algorithms and traditional survival methods. In terms of risk factors, Her-2 factor, which is an important risk indicator for breast cancer patients, was not significant in traditional methods although it was listed among the top 5 risk factors in two of the survival models (Gbm, Xgboost) created by machine learning algorithms.
Conclusions: The use of machine learning algorithms(gbm,xgboost) instead of traditional methods in health care, especially in follow-up studies showing incomplete observation or unbalanced distribution will make the analysis results more reliable.