Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'ne başvuran hastaların klinik özellikleriyle ve diğer laboratuvar parametreleriyle serum 25-oh vitamin D düzeyinin yapay zekâ ile tahmin edilmesi
The prediction of serum 25-oh vitamin D levels in patients applying to Çanakkale Onsekiz Mart University Faculty of Medicine hospital based on clinical characteristics and other laboratory parameters using artificial intelligence
Yazar: ÖZLEM GÜVEN
Danışman: DOÇ. DR. EMRE SEDAR SAYGILI
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Tıp Fakültesi / İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları = Endocrinology and Metabolic Diseases

Özet:
Giriş ve Amaç: D vitamini eksikliği, günümüzün en sık karşılaşılan sağlık 
sorunlarındandır. Bu nedenle D vitamini ilgi çeken bir araştırma konusudur.
Çalışmamızın temel amacı, Çanakkale ilindeki yetişkin hastaların D vitamini 
düzeylerini tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli geliştirmektir.
Gereç ve Metod: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversite Hastanesi Endokrinoloji ve 
Metabolizma Polikliniğine Ocak 2022 ve Ocak 2023 tarihleri arasında başvuran
25(OH) vitamin D düzeyi değerlendirilen 2252 hasta çalışmamıza dahil edildi. Veriler 
konvansiyonel istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi modelleri ile incelendi ve 
yöntemlerin tahmin performansları karşılaştırıldı.
Bulgular: Çalışmamızda D vitamini 20 ng/ml'den yüksek 1189 (%53) hasta ve D 
vitamini 20 ng/ml'den az 1063 (%47) hasta tespit edildi. Bu hastaların %80'i 
kadınlardan oluşmaktaydı. Çalışmamızdaki hastaların yaş ortancası 46 idi.
Hastaların D vitamini takviye alıp almaması değerlendirildiğinde, %26.4'ünün(595) 
D vitamini takviyesi aldığı, %73.6'sının(1657) ise D vitamini takviyesi almadığı 
görüldü. D vitamini 20 ng/ml'den yüksek olan hastaların, yaz mevsiminde en yüksek, 
kış mevsiminde ise en düşük saptandı. D vitamini düzeyini öngörebilecek anlamlı 
değişkenler; D vitamini takviye durumu, mevsimler, beden kitle indeksi ve 
laboratuvarda ise glomerüler filtrasyon hızı, TSH, albumin, magnezyum, kalsiyum, 
fosfor, nötrofil/lenfosit oranı olarak saptandı.
Makine öğrenme modellerinin klasik lojistik regresyona göre daha iyi performans 
gösterebileceği görüldü. Performans metriklerinin eş zamanlı değerlendirilmesinde 
en başarılı modelin F1 0.75, AUC 0.80, Doğruluk 0.75, Sensitivite 0.80, Spesifite 
0.71 ile Catboost Sınıflandırıcısı olduğu tespit edildi.
Sonuç: Çalışmamızda, D vitamini düzeylerinin genel yetişkin popülasyonunda D 
vitamini 20 ng/ml'den düşük değerlerin öngörülmesine olanak sağlayacak modeller 
üretilmiştir. Makine öğrenimi modellerinin, klasik yöntemlere göre D vitamini 20 ng/ml 
'den düşük değerleri daha iyi tahmin edebileceği görülmüştür. Geliştirilen modelin 
klinik uygulamada nasıl kullanılacağına dair daha fazla araştırma yapılması ve 
modelin etkinliğinin daha geniş bir hasta grubunda test edilmesi gerekmektedir.
Anahtar Kelimeler: 25(OH) D vitamini, Takviye, Mevsim, Makine Öğrenimi

Abstract:
Introduction and Objective: Vitamin D deficiency is one of the most prevalent 
health issues in today's world, making it a subject of significant research interest. 
The primary aim of our study is to develop a machine-learning model to predict the 
levels of vitamin D in adult patients in the province of Çanakkale.
Materials and Methods: The 2252 patients who applied to the Endocrinology and 
Metabolism Clinic of Çanakkale Onsekiz Mart University Hospital between January 
2022 and January 2023 and had their 25(OH) vitamin D levels evaluated were 
included in our study. The data were analysed using conventional statistical methods 
and machine learning models, and the predictive performances of the methods were 
compared.
Results: In our study, 1189 patients (53%) had vitamin D levels higher than 20 
ng/ml, while 1063 patients (47%) had levels lower than 20 ng/ml. Among these 
patients, 80% were females. The median age of the patients in our study was 46. 
When evaluating whether patients were taking vitamin D supplements, it was 
observed that 26.4% (595) were taking supplements, while 73.6% (1657) were not. 
Patients with vitamin D levels above 20 ng/ml showed the highest levels in the 
summer and the lowest in the winter. Significant variables predicting vitamin D levels 
include vitamin D supplementation status, seasons, body mass index, and in the 
laboratory, glomerular filtration rate, TSH, albumin, magnesium, calcium, 
phosphorus, and neutrophil-to-lymphocyte ratio. Machine learning models were 
found to outperform logistic regression. It was observed that machine learning 
models can perform better than classical logistic regression. In the simultaneous 
evaluation of performance metrics, it was determined that the most successful model 
was the Catboost Classifier with F1 0.75, AUC 0.80, Accuracy 0.75, Sensitivity 0.80, 
and Specificity 0.71.
Conclusion: In our study, models were developed to predict vitamin D levels lower 
than 20 ng/ml in the general adult population. It was observed that machine learning 
models can predict values lower than 20 ng/ml of vitamin D better than classical 
methods. Further research is needed on how to use the developed model in clinical 
practice, and the effectiveness of the model should be tested in a larger group of 
patients.
Keywords: 25-hydroxyvitamin D, Supplementation, Season, Machine Learning