İstanbul'da tedavi görmüş diyabet hastalarına ait sağlık kayıtlarının büyük veri teknikleri ile incelenmesi
Analysis of health records of diabetes patients treated in İstanbul with big data techniques
Yazar: MUSTAFA MAHİR ÜLGÜ
Danışman: DOÇ. DR. KEMAL HAKAN GÜLKESEN
Akdeniz Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları = Endocrinology and Metabolic Diseases
Dizin: Büyük veri = Big data ; Diabetes mellitus = Diabetes mellitus ; Epidemiyoloji = Epidemiology ; Hastane kayıtları = Hospital records ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sağlık kayıtları = Health records ; İstanbul = Istanbul

Özet:
Amaç: Çalışmamızda, Türkiye'de ve spesifik olarak İstanbul'da diyabetin prevalansını, Türkiye genelinde diyabetlilerdeki belli başlı komorbiditeleri araştırmayı ayrıca, İstanbul'da tedavi görenlerde makine öğrenmesi yöntemleri ile kan şekeri kontrolünü tahmin eden model geliştirmeyi amaçladık.
Yöntem: T.C. Sağlık Bakanlığı'nın kişisel sağlık kaydı sistemi e-Nabız'dır. Sistemdeki veriler de-identifiye edilmiş olarak Hadoop temelli büyük veri ortamı Cloudera (CDH, v. 6.3.2)'ya aktarılmaktadır. Sorgulamalar Cloudera'da Apache Impala (v. 3.2.0) ile yapılmıştır. İstanbul'da 2017 yılında diyabet tanısı konan vakaların 2020 yılına kadar olan verilerini inceledik. Yılda en az bir HbA1c değeri olanlardan son iki HbA1c değeri 7'nin altındakileri kontrol altında kan şekeri, diğerlerini kontrol altına alınamayan kan şekeri olarak grupladık. Grubu tahmin edebilecek modeller tasarlamak için İkili Lojistik Regresyon (LR), Çok Katmanlı Tam Bağlantılı Sinir Ağı (MLP), Rastgele Orman (RO) ve eXtreme Gradient Boost (XGBoost, XGB) kullandık. MLP ve RO, scikit-learn python kitaplığına dayanıyordu. XGBoost'un scikit-learn uyumlu API'si kullanıldı. LR, Jamovi v2.2.5 yazılımı ile yapıldı. Makine öğrenimi algoritmalarının performansını değerlendirmek için eğri altında kalan alan (%95 Güven Aralığı), duyarlılık, seçicilik, kesinlik, F1 puanı ve doğruluk kullanıldı. 
Bulgular: Türkiye genelinde 2020 yılı sonunda kadınlarda %13,10; erkeklerde %9,12 olmak üzere diyabetli oranı %11,12 (7.178.674 kişi), İstanbul'da %9,77'dir. 2019'da kişi başına yaşa göre ağırlıklı hekim başvurusu diyabetliler için 15,5; Diyabetli olmayanlar için 9,5; Diyabetliler için reçete sayısı 7,9; Olmayanlar için 4,5'tir. Antidiyabetik içeren ortalama reçete sayısı 2,88'dir. Yeterli verisi olan 77.724 diyabet kaydından 28.791 (%37)'sinde kan şekeri kontrol altındadır. Modellerden XGB 0,895 ROC AUC ve 0,890-0,899 güven aralığı ile en başarılı yöntem olarak tesbit edildi. LR, MLP, RO yöntemleri sırası ile 0,889 (0,883-0,894); 0,887 (0,884- 0,892); 0,878 (0,873-0,883) sonuçlarını verdi.
Sonuç: Ulusal elektronik sağlık kayıtlarının diyabet ve pek çok sağlık probleminde önemli bilgiler sağlayabileceği görülmüştür. Kan şekeri kontrolünü tahmininde en başarılı yöntemin XGB olduğu, diğer yöntemlerin de tatmin edici sonuçlar verdiği görülmektedir.
Anahtar Kelimeler: diyabetes mellitus, büyük veri, makine öğrenmesi, epidemiyoloji.

Abstract:
Objective: In our study, we aimed to investigate the prevalence of diabetes in Turkey and specifically in Istanbul, the main comorbidities in patients with diabetes throughout Turkey, and also to develop a model that predicts blood sugar control in those receiving treatment in Istanbul using machine learning methods.
Method: The PHR system of the Ministry of Health of Turkey is e-Nabız. The data in the system is transferred to the Hadoop-based big data environment Cloudera (CDH, v.6.3.2) as de-identified. Queries were made on Cloudera with Apache Impala (v.3.2.0). We analyzed the data of cases diagnosed with diabetes in Istanbul in 2017 until 2020. Among those with at least one HbA1c value per year, the last two HbA1c values below 7 were grouped as controlled blood sugar and the others as uncontrolled blood sugar. We used Binary Logistic Regression(LR), Multilayer Fully Connected Neural Network(MLP), Random Forest(RF), and eXtreme Gradient Boost(XGB) to design models that can predict the group. Area under the curve (95% CI), sensitivity, selectivity, precision, F1 score, and accuracy were used to evaluate the performance of machine learning algorithms.
Results: At the end of 2020 in Turkey, the prevalance of diabetic patients was 11.12% and 9.77% in Istanbul. In 2019, the number of age-weighted physician admissions per capita was 15.5 for diabetics, 9.5 for non-diabetics, and the number of prescriptions per capita was 7.9 for diabetics, and 4.5 for non-diabetics. Of the 77,724 diabetes records with sufficient data, 28,791 (37%) had blood sugar under control. Among the models, XGB was determined as the most successful method with 0.895 ROC AUC and 0.890-0.899 CI. LR, MLP, RF methods gave the results 0.889 (0.883-0.894); 0.887 (0.884- 0.892); 0.878 (0.873-0.883), respectively.
Conclusion: It was seen that national electronic health records can provide important information on diabetes and many health problems. It is seen that the most successful method in estimating blood sugar control is XGB, and other methods also give satisfactory results.
Keywords: diabetes mellitus, big data, machine learning, epidemiology.