Derin öğrenme yaklaşımı ile multipl skleroz hastaları için prognoz tahmin modeli
Prognosis prediction model for multiple sclerosis patients by DEEP learning aproach
Yazar: İLKNUR BUÇAN KIRKBİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KURT
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Nöroloji = Neurology
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Multipl skleroz = Multiple sclerosis ; Nörodejeneratif hastalıklar = Neurodegenerative diseases ; Prognoz = Prognosis ; Öğrenme = Learning

Özet:
Multipl Skleroz (MS), merkezi sinir sistemi hücrelerinin dışını saran miyelin kılıfların hasarı ile karakterize olan, zaman zaman ataklar ve remisyonlarla seyredebilen, kronik, otoimmün, inflamatuvar bir hastalıktır. Küresel ölçekte değerlendirildiğinde, MS tanısı alan kişi sayısı artmaktadır. MS'in tam olarak nedeni bilinmemekle birlikte hem genetik hem de çevresel etkenlerin bir bireyin hastalık riskini tam olarak anlaşılmayan karmaşık bir etkileşim içinde belirlediği kabul edilmektedir. MS'e bağlı gelişen özürlülük durumu ile mücadele hastalığın en önemli odak noktasıdır. Semptomatik tedaviler ve modern rehabilitasyon uygulamaları sayesinde MS tanısı alan hastaların yaşam süresi gittikçe artmaktadır. MS tanısı alan kişilerin tedavi süreçlerinde temel hedeflerden bir tanesi geri dönüşümü olmayan nörolojik hasarların tedavi sürecinde engellenebilmesi veya minimize edilmesidir. Bu anlamda MS hastalarının erken dönemde hastalığın prognozunun belirlenebilmesi önem taşımaktadır. Bu amaçla yapılan tez çalışmasında MS tanısı alan hastalara ait bir nöroloji uzmanı tarafından belirlenen demografik, klinik, MRG ve tedavi bilgileri kullanılarak MS hastalarının ilk tanı aldıktan sonraki takipli 2 yıllık verileri kullanılarak 5. yıl EDSS skoru için bir prognoz tahmin modeli geliştirilmiştir. Tahmin modelinin geliştirilmesinde derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır.  Çalışmanın sonucunda geliştirilen EDSS prognoz tahmin modelinin sonuçları ile gerçek klinik sonuçlar arasında hesaplanan kök ortalama karesi hatası 1.4 olarak elde edilmiştir.

Abstract:
Multiple sclerosis (MS) is a chronic, autoimmune, inflammatory disease which characterized by the damage of the myelin sheaths surrounding the cells of the central nervous system, can progress from time to time with attacks and remissions. When considered global scale, the number of people who diagnosed with MS is increasing. Although the exact cause of MS is unknown, it is accepted that both genetic and environmental factors determine an individual's risk of the disease in a complex interaction that is not fully understood. It has been the main focus of the disease the fight against disability due to MS. The life expectancy of MS patients is increasing thanks to symptomatic treatments and modern rehabilitation practices. One of the main goals in the treatment processes of people diagnosed with MS is to prevent or minimize irreversible neurological damage during the treatment process. In this meaning, it is important to determine the prognosis of MS patients in the early. In the thesis study conducted for this purpose, using the data which demographic, clinical, MRGI and treatment information of the MS patients who 2 years of follow-up after the first diagnosis, a prognosis prediction model was developed for the 5th year EDSS score. Deep learning method was used in the development of the prediction model. Result of the study, calculated root mean square error between the results of the developed EDSS prognosis prediction model and the actual clinical results was obtained as 1.4.