Derin öğrenme yaklaşımı ile sigara bırakma tedavisinin belirlenmesi için karar destek sisteminin geliştirilmesi
Developing decision support system for determining of smoking cessation therapy with deep learning approach
Yazar: MEHMET ERŞAN KALAYCI
Danışman: PROF. DR. KEMAL TURHAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Nikotin = Nicotine ; Sigara içme = Smoking ; Sigarayı bırakma = Smoking cessation ; Öğrenme = Learning

Özet:
Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), sigara bağımlılığının dünyada en yaygın bağımlılık olduğunu ve her yıl 6 milyon kişinin sigara kullanımına bağlı hastalıklardan hayatını kaybettiğini bildirmiştir. Dünyada ve ülkemizde sigara bırakma oranları çok düşüktür ve kişiye göre farklılık göstermektedir. Bunun için de doktorlar, hastalar için uygun tedavi yöntemini belirlerken bireysel farklılıkları dikkate alan tedavi planları yapmalıdır. Bu çalışma, tedavide uzmana yardımcı olmak için bilgisayarlı klinik karar destek sistemlerini ve hasta özelliklerine göre kişiselleştirilmiş hasta önerileri sağlayan kişiselleştirilmiş bir sağlık bakım sistemini tanıtmaktadır. 
Çalışmaya Trabzon Farabi Hastanesi Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı Sigara Bırakma Polikliniğine 2015-2020 yılları arasında başvuran 383 hasta dahil edildi. Bu hastalardan elde edilen veriler kullanılarak sigara bırakma başarısını etkileyen faktörler IBM SPSS23 ve R paket programı kullanılarak analiz edildi. Lojistik regresyon geriye doğru eliminasyon yöntemi kullanılarak 383 hastadan elde edilen faktörlerden sigara bırakma başarısında etkili olduğu ortaya çıkan 12 faktör tespit edildi. Son yıllarda gelişmekte olan derin öğrenme yöntemi, tıbbi verilerin analiz edilmesinde ve hastalıkların teşhisinde kullanılmaktadır. Bu amaçla bu tez çalışmasında, bireysel farklılıklara göre sigara içenlerin sigara bırakma oranlarını tahmin edebilen derin bir öğrenme modeli oluşturulmuştur. Derin öğrenme yaklaşımının bir yöntemi olan konvolüsyonel sinir ağı (CNN) tabanlı karar destek sistemi, 1000 örneklem 12 faktörden oluşan bir veri seti kullanılarak Google Colaboratory platformunda geliştirilmiştir. Bu veri setinde verilerin %80'i eğitim ve %20'si test verisi olarak rastgele bölünen CNN ağında %79'luk başarı yüzdesi elde edilmiştir. 200 test verisi üzerinde geliştirilen en iyi CNN modeli için %64 duyarlılık, %88 özgüllük ve %79 doğruluk değerleri elde edilmiştir. CNN'nin yöntemi 7 farklı makine sınıflandırıcıları (RF, DT, NB, SVM, LR, KNN ve MLP) ile karşılaştırılmıştır. CNN yönteminin %79 doğrulukla diğer makine sınıflandırıcıları üzerinde etkili olduğu kanıtlanmıştır. Bu uzman sistem sayesinde sigara bırakma polikliniğine başvuran hastalarda sigara bırakma oranları sınıflandırılmıştır.

Abstract:
The World Health Organization (WHO) reported that cigarette addiction is the most common addiction in the world, and every year 6 million people die from diseases related to smoking. Smoking cessation rates in the world and in our country are very low and vary according to the individual. For this, physicians should make treatment plans that take individual differences into account while determining the appropriate treatment method for patients. This study introduces computerized clinical decision support systems to assist the treatment professional and a personalized healthcare system that provides personalized patient recommendations based on patient characteristics.
383 patients who applied to the Smoking Cessation Outpatient Clinic of Trabzon Farabi Hospital Chest Diseases Department between 2015-2020 were included in the study. Using the data obtained from these patients, factors affecting smoking cessation success were analyzed using IBM SPSS23 and R package program. Among the factors obtained from 383 patients using the logistic regression inverse elimination method, 12 factors were identified that turned out to be effective in smoking cessation success. The deep learning method, which has been developing in recent years, is used in analyzing medical data and diagnosing diseases. For this purpose, in this thesis, a deep learning model that can predict people's smoking cessation rate of smokers based on individual differences has been created. Convolutional neural network (CNN) based decision support system, which is a method of deep learning approach, has been developed on the Google Colaboratory platform using a data set consisting of 1000 sample and 12 factors. In this data set, a success rate of %79 was obtained in the CNN network where 80% of the data was divided into training and 20% test data randomly. For the best CNN model developed on 200 test data, %88 specificity, %64 sensitivity, and %79 accuracy values were obtained. CNN's method has been compared with 7 different machine classifiers (RF, DT, NB, SVM, LR, KNN and MLP). The CNN method has proven to be effective on other machine classifiers with an accuracy of %79. Thanks to this expert system, smoking cessation rates were classified in patients who applied to the smoking cessation clinic.