COVID-19 hastalarında yoğun bakım sevkinin öngörülmesi için derin öğrenme algoritmalarının kullanılması
Using deep learning algorithms to predict intensive care referral in COVID-19 patients
Yazar: FURKAN ZAMAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN CAHİT HALHALLI
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Kocaeli Derince Eğt. ve Arş. Hast. / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: İlk ve Acil Yardım = Emergency and First Aid
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; COVID 19 = COVID 19 ; Derin öğrenme = Deep learning ; Sevk ve konsültasyon = Referral and consultation ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yoğun bakım = Intensive care ; Yoğun bakım üniteleri = Intensive care units

Özet:
GİRİŞ VE AMAÇ: COVID-19 salgını tüm dünyada etkisini göstermiş, çok sayıda kişi bu virüsle enfekte olmuştur. Hastane acil servisleri COVID-19 hastalarının sıklıkla başvurduğu merkezlerdir. Bu ortamda, hastalardan yoğun bakım sevki gerekenleri öngörmek, doğru ve etkin kaynak kullanımı için önemlidir. Derin öğrenme algoritmaları elde edilen verinin sınıflandırılması ve sonuçlarının tahmin edilebilmesi için hızlı ve önemli bir analiz metodudur. Bu çalışmada, acil servise başvuran COVID-19 hastalarının bulgularını derin öğrenme metodu ile analiz ederek hastaların hastaneye yatış ve yoğun bakım sevk ihtiyaçlarını öngörmeye çalıştık.
GEREÇ VE YÖNTEM: Çalışma acil servise 01.03.2020-30.06.2020 tarihleri arasında başvurmuş hastalar üzerinden yapıldı. COVID-19 şüphesi ile acil servise başvuran, 18 yaş üzerinde, gebe olmayan, erkek ve kadın hastalar çalışmaya alındı. Toplanan 592 hastanın acil serviste elde edilen klinik verileri, laboratuvar sonuçları ve kaydedilen bilgisayarlı toraks tomografileri python ortamına sayısal veri halinde aktarıldı. Python yazılım dili kullanılarak oluşturulan yapay sinir ağları ile veri incelenerek hastaların yoğun bakıma sevk riskleri, PCR testi sonucu tahmini ve hastaneye yatış riskinin hesaplanması sağlandı.
BULGULAR: Tomografi ve klinik verinin birlikte kullanıldığı yapay sinir ağı analizinde, yoğun bakım sevki gerektiren hastaların tespiti için yapılan tahminlerde doğruluk oranı %97(230:236), sensitivitesi %54(6:11), spesifitesi %99(224:225), F1 skoru 0.66 olarak bulundu.
SONUÇ: Derin öğrenme yöntemleri ile hastaların klinik kararlarının bilgisayarlar tarafından alınabilecek olması, gelecekte sağlık harcamalarını ve sağlık çalışanlarına düşen iş yükünü azaltabileceğini vaat etmektedir.
Anahtar Kelimeler:Derin Öğrenme, COVİD-19, Yoğun Bakım

Abstract:
INTRODUCTION AND PURPOSE: The COVID-19 outbreak has taken effect all over the world, and many people have been infected with this virus. Emergency rooms have become frequently used centers for COVID-19 patients. In such environment, it is important to determine which patients need referral to the intensive care unit for accurate and effective resource use. Deep learning algorithms are an important rapid analysis method for classifying the data obtained and predicting its results. In this study, we analyzed the findings of COVID-19 patients who came to the emergency room with the deep learning method and tried to predict the hospitalization and intensive care unit referral needs of the patients.
MATERIAL AND METHOD: The study was carried out on patients who consulted to emergency rooms between 01.03.2020-30.06.2020. Male and female patients over the age of 18 who were admitted to the emergency department with suspected COVID-19 were included in the study. Clinical data, laboratory results and recorded computed thoracic tomography of 592 patients collected in the emergency room were transferred to the Python network in numeric data. With artificial neural networks created using Python software language, data was examined to calculate the risks of referral of patients to intensive care units, estimation of PCR test results and hospitalization risk.
RESULTS: In the artificial neural network analysis using tomography and clinical data, the accuracy rate estimates made for the detection of patients requiring intensive care referral was 97% (230:236), sensitivity was 54% (6:11), specifity was 99% (224:225), F1 score was 0.66%.
CONCLUSION: The fact that clinical decisions of patients can be made by computers through deep learning methods promises to reduce health expenditures and workload for healthcare workers in the future.
Keywords: Deep Learning, COVID-19, Intensive Care