Pıhtı dalga formu analizi kullanarak makine öğrenmesi temelli mortalite tahminleme modeli geliştirilmesi
Development of a machine learning based mortality prediction model using clot waveform analysis
Yazar: VELİ İYİLİKCİ
Danışman: PROF. DR. AYFER ÇOLAK
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İzmir Tepecik Eğt. ve Arş. Hast. / Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı / Tıbbi Biyokimya Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Biyokimya = Biochemistry

Özet:
Amaç: Çalışmamızda dissemine intravasküler koagülasyon, sepsis gibi klinik durumlarda kullanımı araştırılan pıhtı dalga formu analizi (PDFA) ve rutinde kullanılan parametreleri ilişkilendiren makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak kompleks patofizyolojik mekanizmaları çözümleyebilen, laboratuvar verilerine dayalı, objektif bir mortalite tahminleme modeli geliştirmeyi amaçladık.
Gereç ve Yöntem: Retrospektif, tek merkezli çalışmamızda yatışı 72 saati aşmış 400 yoğun bakım ünitesi (YBÜ) hastasının verileri kullanıldı. Yaş, cinsiyet, YBÜ'ye yatışın 24-72. saatindeki laboratuvar parametreleri ile her birinin iki zaman arasındaki yüzde değişim değeri girdi değişkenleri; 7-28.gün sonlanım noktalarına göre sağkalım durumu çıktı değişkeni olarak kullanıldı. Test/eğitim seti oranı 0.25 belirlendi. Eğitim ve validasyon sürecinde k=10 katlamalı çapraz doğrulama yöntemiyle belirlenen en başarılı iki model, optimize edilip yeniden eğitilerek test verisiyle performansları değerlendirildi. Model açıklanabilirliği için parametre önem dereceleri hesaplandı.
Bulgular: Final performans değerlendirmesinde 7.gün sonlanımında sırasıyla RF ve LGBM için; 0.87/0.88 doğruluk, 0.89/0.88 AUC, 0.76/0.79 F1 skor; 28.gün sonlanımında 0.83/0.83 doğruluk, 0.88/0.90 AUC, 0.83/0.83 F1 skor değerleri elde edilmiştir. Her iki sonlanım için modellerin önem derecelendirmesinde PDFA parametreleri ilk 5 sıra içerisinde yer almıştır. 
Sonuç: Literatürdeki konvansiyonel ve makine öğrenmesi temelli mortalite öngörü çalışmaları incelendiğinde, çalışmamız PDFA parametrelerinin kullanıldığı ilk çalışmadır. RF ve LGBM modellerimiz başarıyla mortalite tahmininde bulunurken, PDFA bu modeller içerisinde önemli roller üstlenmiştir. 
Çalışmamızın makine öğrenmesinin biyokimya alanındaki potansiyelini ortaya çıkardığı, PDFA'nın da prognoz öngörüsü konusunda basit, ucuz, hızlı olmasıyla gelecekte klinik kullanıma gireceği kanaatindeyiz.

Abstract:
Aim: In our study, we aimed to develop an objective mortality prediction model based on laboratory data that can analyze complex pathophysiological mechanisms by using clot waveform analysis (CWA), which has been investigated for use in clinical conditions such as disseminated intravascular coagulation and sepsis, and machine learning algorithms that associate routinely used parameters.
Materials and Methods: In our retrospective, single-center study, we used data from 400 intensive care unit (ICU) patients whose hospitalization exceeded 72 hours. Age, gender, laboratory parameters at 24th-72nd hour of ICU admission and the percentage change between the time points of each parameter were used as input variables; survival status according to 7th-28th day endpoint was used as output variable. The test/training set ratio was 0.25. During the training and validation process, the two most successful models determined by the k=10 fold cross-validation method were optimized and retrained, and their performances were evaluated with the test data. Parameter significance levels were calculated for model explainability.
Results: In the final performance evaluation, 0.87/0.88 accuracy, 0.89/0.88 AUC, 0.76/0.79 F1 score values were obtained for RF and LGBM at the 7th day outcome, and 0.83/0.83 accuracy, 0.88/0.90 AUC, 0.83/0.83 F1 score values were obtained at the 28th day outcome. For both outcomes, CWA parameters were ranked in the top 5 in the importance ranking of the models. 
Conclusion: When conventional and machine learning-based mortality prediction studies in the literature are analyzed, our study is the first study using CWA parameters. While our RF and LGBM models successfully predicted mortality, CWA played an important role in these models. 
We believe that our study reveals the potential of machine learning in the field of clinical chemistry, and that CWA will be included in clinical use in the future with its simple, cheap and fast prognosis prediction.