Bilgisayarlı dinamik postürografi ve fonksiyonel denge testleri ile makine öğrenmesinde yaşlı bireylerin düşme riskinin tahmin edilmesi
Predicting the fall risk of elderly individuals in machine learning with computerized dynamic posturography and functional balance tests
Yazar: EMRE SÖYLEMEZ
Danışman: PROF. DR. SUNA TOKGÖZ YILMAZ
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Kulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı / Odyoloji ve Konuşma Bozuklukları Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)
Dizin: Elektronik sağlık = E-health ; Standart postür = Standard posture ; Teşhis-kulak-burun-boğaz = Diagnosis-otorhinolaryngologic ; İç kulak = Ear-inner

Özet:
Düşmeler, yaşlı bireylerin karşılaştığı en önemli klinik sorunlardandır. Yaşlı bireylerde düşmelere bağlı yaralanmaların çoğu ölümle sonuçlanmaktadır. Bu nedenle yaşlı bireylerde düşme riskinin belirlenmesi düşmeyi önleme stratejileri geliştirmek için önemlidir. Bu çalışmanın amacı, bilgisayarlı dinamik postürografiden (BDP) ve fonksiyonel denge testlerinden elde edilen parametreleri makine öğrenmesinde kullanarak düşme riskini tahmin etmektir. Bu çalışmaya 120 yaşlı birey (>65 yaş) dahil edildi. Bu bireyler düşme durumuna göre iki gruba ayrıldı. Son bir yıl içerisinde düşme hikayesi olmayan 65 yaşlı birey grup I'e ve son bir yıl içerisinde düşme hikayesi olan 55 yaşlı birey grup II'ye dahil edildi. Bu bireylerden anamnez alındı ve bireylere fonksiyonel uzanma testi (FUT), zamanlı kalk ve yürü testi (ZKYT), Romberg testi, zorlaştırılmış Romberg testi, foam Romberg test, gözler açık ve kapalı tek ayak üstünde durma testi (TADT), Tinetti denge ve yürüme testi (TDYT) ve duyu organizasyon testi (DOT) uygulandı. Bu bireylerin anamnezleri ve test sonuçları ile veri havuzu oluşturuldu. Oluşturulan veri havuzundaki verilerin 96'sı (%80) ile sekiz adet makine öğrenme algoritması (karar ağacı, rastgele orman, destek vektör makineleri (DVM), XGBoost, yapay sinir ağları, K- en yakın komşu, lojistik regresyon ve Naive Bayes) eğitildi. Geriye kalan 24 (%20) veri ise eğitilen modeller ile test edildi. Düşen yaşlı bireylerde diyabetus mellitus, hipertansiyon, dengesizlik semptomu, işitme kaybı ve artmış vücut kütle endeksi düşmeyen yaşlı bireylere göre daha fazla saptandı (p<0,05). Düşen yaşlı bireylerin FUT, ZKYT, TDYT, gözler açık ve kapalı TADT, zorlaştırılmış romberg ve foam romberg testi skorları düşmeyen yaşlı bireylere göre daha kötüydü (p<0,05). Düşen yaşlı bireylerin tüm DOT skorları, vestibüler, proprioseptif ve vizüel inputları düşmeyen yaşlı bireylere göre daha kötüydü (p<0,05). Bireylerin hastalıkları ve fiziksel özellikleriyle oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %87,5 ile Naive Bayes ulaştı. Fonksiyonel denge testleriyle oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %83,34 ile lojistik regresyon ulaştı. Bireylerin hastalıkları, fiziksel özellikleri ve fonksiyonel denge testleriyle oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %100 ile DVM ulaştı. Dengeyi değerlendirmek için altın standart yöntem olarak kabul edilen DOT verileri kullanılarak oluşturulan makine öğrenme modelleri arasında en yüksek doğruluk oranına %91,66 ile XGBoost ulaştı. Yaşlı bireylerde düşmeler birçok faktöre bağlı olarak ortaya çıkmaktadır. Düşme riskini tahmin etmek için kullanılan denge testleri ne kadar güvenilir olursa olsun bireylerin hastalıkları ve fiziksel özellikleri de dikkate alınmalıdır. BDP gibi objektif testlerin bulunmadığı kliniklerde, bireylerin hastalıkları, fiziksel özellikleri ve fonksiyonel denge testleri makine öğrenmesinde kullanılarak düşme riski yüksek doğrulukla tahmin edilebilir.

Abstract:
Falls are one of the most important clinical problems faced by elderly individuals. Most injuries due to falls in elderly individuals result in death. Therefore, determining the risk of falling in elderly individuals is important for developing fall prevention strategies. This study aims to predict the risk of falling using parameters obtained from computerized dynamic posturography (CDP) and functional balance tests in machine learning. One hundred twenty elderly individuals (>65 years old) were included in this study.These individuals were divided into two groups according to their fall status. Sixty five elderly individuals with no history of falling in the last year were included in group I and 55 elderly individuals with a history of falling in the last year were included in group II. Detailed anamnesis was taken from these individuals and functional reach test (FRT), timed up and go test (TUG), Romberg test, sharpened Romberg test, foam Romberg test, eyes open and closed one leg standing test (OLST), Tinetti balance and walking test (TBWT) and sensory organization test (SOT) were applied to the individuals. A data pool was created with these individuals' anamneses and test results. Eight machine learning algorithms (decision tree, random forest, support vector machines (SVM), XGBoost, artificial neural networks, K-nearest neighbors, logistic regression and Naive Bayes) were trained with 96 (80%) of the data in the created data pool. The remaining 24 (20%) data were tested with the trained models. Diabetes mellitus, hypertension, imbalance symptoms, hearing loss and increased body mass index were detected more frequently in elderly individuals who fell than in elderly individuals who did not fall (p<0.05). FRT, TUG, TBWT, eyes open and closed OLST, sharpened Romberg and foam Romberg test scores of elderly individuals who fell were worse than those of elderly individuals who did not fall (p<0.05). All SOT scores, vestibular, proprioceptive and visual inputs of elderly individuals who fell were worse than those of elderly individuals who did not fall (p<0.05). Among the machine learning models created with individuals' diseases and physical characteristics, Naive Bayes had the highest accuracy rate of 87.5%. Among the machine learning models created with functional balance tests, logistic regression had the highest accuracy rate of 83.34%. Among the machine learning models created based on individuals' diseases, physical characteristics and functional balance tests, SVM had the highest accuracy rate of 100%. Among the machine learning models created using SOT data, considered the gold standard method for assessing balance, XGBoost had the highest accuracy rate of 91.66%. Falls in elderly individuals occur due to multiple factors. No matter how reliable the balance tests used to estimate the risk of falling are, individuals' diseases and physical characteristics should also be considered. In clinics that do not have objective tests such as CDP, individuals' diseases, physical characteristics and functional balance tests can be used in machine learning to predict the risk of falling with high accuracy.