Sağkalım analizinde COX regresyon ve yapay sinir ağları kullanımı
The using of COX regression and artificial neural networks in the survival analysis
Yazar: ELIAS ABDULLAH AL-SAMAI
Danışman: PROF. DR. SEVİL ŞENTÜRK
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Uygulamalı İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Sağkalım analizinde en yaygın kullanılan regresyon modeli Cox Regresyon Modelidir. Bu çalışmada, sağkalım analizinde cox regresyon modeli ve yapay sinir ağları modelleri kullanılarak Lösemi hastalarına ait veriler analiz edilmiştir. Çalışmada Yemen Cumhuriyeti'ndeki 2017 yılı Ocak ayı ve 2022 yılı Şubat ayı arasında  1168 Lösemi hastasına ait bilgiler kullanılmıştır. Bu tezin amacı,  en yaygın hastalıklardan biri olan  kanser hastalığı ile  başa çıkmada Yemen Cumhuriyeti'ndeki lösemi hastalarının sağkalım sürelerini etkileyen en önemli faktörleri (risk faktörleri)  belirlemektedir.  Ayrıca, sağkalım analizinde Yapay Sinir Ağlarını  kullanmak ve Yapay Sinir Ağları modeli ile Cox Regresyon Modeli arasındaki performans göstergelerini karşılaştırmaktır. Söz konusu amaçla Cox Regresyon Modeli ve Yapay Sinir Ağları modelleri sağkalım verilerinin analizinde kullanılmıştır. Önerilen Cox modellerinden en iyi model seçilmiş ve ardından aynı veriler yapay sinir ağları kullanılarak analiz edilip modellerden en iyi olanı da seçilmiştir. Cox regresyon modeli sonuçları ile yapay sinir ağlarının kullanımından elde edilen sonuçlar arasında karşılaştırma yapılmıştır. İki yöntem arasındaki karşılaştırma, Hata Kareler Ortalaması (MSE) ve Ortalama mutlak hata (MAE) kriterlerine göre gerçekleştirilmiştir. Cox regresyon modellerinden en iyi model ve yapay sinir ağı modellerinden en iyi model seçilip karşılaştırdıktan sonra yapay sinir ağları modelinin, daha önce belirtilen kriterlere göre sağkalım verilerini analiz etmekte Cox regresyon modelinden daha iyi performans  gösterdiği soncuna varılmıştır.

Abstract:
The Cox Regression Model is the most commonly used regression model in survival analysis.  In this study, Cox regression and artificial neural networks were introduced for survival analysis, and these models were exemplified using data from 1168 leukemia patients in the Republic of Yemen between January 2017 and February 2022.
The aim of this study is to identify the most significant factors (risk factors) influencing the survival times of leukemia patients in the Republic of Yemen, dealing with one of the most common diseases (cancer). Additionally, the study compares the performance indicators between the Artificial Neural Networks model and the Cox Regression model in survival analysis. To achieve this analysis, the Cox regression model was used as a classic method in analyzing survival data in addition to artificial neural network as a modern method. The best model was chosen from the proposed Cox models and then the same data was analyzed using artificial neural networks. 
A comparison was made between the results of the Cox regression model and the results obtained from the use of artificial neural networks. The comparison between the two methods was carried out according to the criteria of the least mean squared error (MSE) and the  mean absolute error (MAE). After selecting the best model from Cox regression models and the best model from the artificial neural network models and comparing them, the artificial neural networks outperformed the Cox regression model in analyzing survival data according to the previously mentioned criteria.