Makine öğrenimi algoritmaları ile yoğun bakım hastalarında mortalite tahmini
Mortality prediction in intensive care patients with machine learning algorithms
Yazar: BATUHAN BİLGİN ÖDÜN
Danışman: PROF. DR. NECDET SÜT
Trakya Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Giriş ve Amaç: Çalışmanın amacı yoğun bakım ünitelerinde kullanılan APACHE 2 (Acute 
Physiology and Chronic Health Evaluation Score) skorlama sistemi mortalite tahmin 
performansı, yapay sinir ağlarından MLP (Multilayer Perceptron), karar ağacı yöntemlerinden 
CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector) ve CART (Classification And 
Regression Tree) modellerinin mortalite sınıflandırma performanslarının karşılaştırılmasıdır. 

Gereç ve Yöntemler: Veri setini 2018 – 2023 yılları arasında Trakya Üniversitesi yoğun 
bakım ünitesinde yatmış olan tüm hastaların ilk yatışındaki Apache 2 skorları ve bileşenleri 
(vücut ısısı, ortalama kan basıncı, kalp hızı, solunum hızı, parsiyel arteriyel oksijen basıncı, 
arterial ph, serum sodyum, serum potasyum, serum kreatinin, hematokrit, beyaz kan hücresi, 
glaskow koma skoru, yaş, kronik sağlık durumu, akut böbrek yetmezliği, serum bikarbonat)
oluşturdu. Veriler analize hazır hale getirildikten sonra MLP, CHAID ve CART yöntemleri 
uygulanarak hasta mortalitelerini tahmin etmedeki sınıflandırma performansları Apache 2 
skorlama sistemi mortalite tahmin performansları ile karşılaştırıldı.

Bulgular: Mortalite tahmininde duyarlılık (%83.0), negatif kestirim değeri (%79.7) ve 
doğruluk (%79.0) açısından en yüksek değere ulaşan model olarak MLP bulundu. Seçicilik 
(%85.6) ve pozitif kestirim değeri (%81.0) açısından ise en yüksek değere sahip model ise 
APACHE 2 skorlama sistemi olarak bulundu.

Sonuç: Mortalite tahmininde genel olarak başarılı sonuçlar veren MLP modelinin, her geçen 
gün artan veri miktarları da göz önünde bulundurulduğunda daha iyi sınıflandırma 
yapabileceği sonucuna varılmıştır. 

Anahtar kelimeler: Mortalite tahmini, apache 2 skorlama sistemi, makine öğrenimi, akut 
fizyoloji ve kronik sağlık değerlendirmesi, yoğun bakım

Abstract:
Background and Aim: The aim of the study is compare the mortality prediction performance 
of the APACHE 2 (Acute Physiology and Chronic Health Evaluation Score) scoring system 
used in predicting mortality in intensive care units, MLP (Multilayer Perceptron) from 
artificial neural networks, CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector) and CART 
(Classification and Regression Tree) models from decision trees.

Material and Methods: The data set consisted of Apache 2 scores and components (body 
temperature, mean arteriel pressure, heart rate, respiratory rate, partial arterial oxygen 
pressure, arterial ph, serum sodium, serum potassium, serum creatinine, hematocrit, white 
blood cells, glaskow coma score, age, chronic health status, acute renal failure, serum 
bicarbonate) at the first admission of all patients hospitalized in Trakya University intensive 
care unit between 2018 and 2023. After the data was ready for analysis, MLP, CHAID and 
CART methods were applied and their classification performances in predicting patient 
mortality was compared with the mortality prediction performances of the Apache 2 scoring 
system.

Results: MLP was found to be the model with the highest value in terms of sensitivity 
(83.0%), negative predictive value (79.7%) and accuracy (79.0%) in mortality prediction. The 
model with the highest value in terms of specificity (85.6%) and positive predictive value 
(81.0%) was found to be the APACHE 2 scoring system.
Conclusion: It was concluded that the MLP model, which generally gives successful results 
in mortality prediction, can make better classification considering the ever-increasing amount 
of data.

Keywords: Mortality prediction, apache 2 scoring system, machine learning, acute 
physiology and chronic health assessment, intensive care