Çocuk hastaların tanısının belirlenmesinde hasta verilerindeki özniteliklerin çıkarılması
Feature extraction from patient data for diagnosing pediatric patients
Yazar: GAMZE ALTUNSAÇAN
Danışman: DOÇ. DR. BİROL ASLANYÜREK ; DOÇ. DR. EMRAH AYDIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Çocuk Cerrahisi = Pediatric Surgery ; İstatistik = Statistics

Özet:
Günümüzde hastalıkların teşhis edilmesi, yeni tedaviler bulunması veya sağlık çalışanlarına destek olunması amacıyla çok fazla sayıda yapay zekâ temelli yöntem geliştirilmiştir. Büyük miktardaki sağlık verilerinin işlenmesi sonucu sağlık alanındaki ciddi ilerlemelere rağmen gelinen seviyenin sadece başlangıç olduğu söylenebilir. Bir hasta, bir sağlık kurumuna başvurduğunda hastanın şikâyeti, hikayesi, test sonuçları, aldığı tanı, kullanılan ilaçlar, geçirdiği operasyonlar gibi birçok bilgi elektronik kayıt sistemlerinde tutulur. Bu bilgilerin bir kısmı yapılandırılmış haldedir ve kolayca makine öğrenmesi yöntemlerinde öznitelik olarak kullanılabilir. Semptomları da içeren klinik metinler ise yapılandırılmamış halde tutulmakta ve bu nedenle doğrudan makine öğrenmesi yaklaşımında kullanmaya uygun değillerdir. Hastalıkların tanısının konmasında semptomların çok büyük etkisi vardır. Bu nedenle metin içinden semptom çıkarımı yapılarak metin verilerinin yapılandırılmış hale dönüştürülmesi, makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla hastalıkların tespit edilmesi ve tanı süreçlerinin iyileştirilmesi açısından önemli bir rol oynayacaktır. Bu kapsamda, bu tezin amacı çocuk hastalara ait Türkçe klinik metinlerden semptom çıkarımıdır. Yapılandırılmamış klinik metin verilerinden semptom çıkarımı için çeşitli doğal dil işleme teknikleri kullanılmıştır. Metin verileri toplandıktan sonra öncelikle anonimleştirilmiştir. Anonimleştirme işleminin ardından çocuk hastalıkları uzmanlarının desteğiyle veri seti üzerinden semptomlar etiketlenmiştir ve ardından temizleme, dönüştürme ve normalizasyon gibi ön-işlemler yapılmıştır. Temizlenmiş verileri makine öğrenmesi yöntemlerinde öznitelik olarak kullanmak amacıyla çeşitli vektörleştirme teknikleri aracılığıyla metinler sayısal hale dönüştürülmüştür. Son olarak karar ağaçları, destek vektör makineleri, lojistik regresyon, yapay sinir ağları ve rastgele orman yöntemi gibi toplu ağaç sınıflandırıcılarıyla semptomların varlığı-yokluğu ve varsa semptomun ne olduğu tahmin edilmiştir. Özellikle karar ağacı ve toplu ağaç sınıflandırıcılarının oldukça başarılı makine öğrenmesi modelleri geliştirdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Nowadays, many artificial intelligence-based methods have been developed for diagnosing diseases, discovering new treatments, or providing support. Despite significant advances in the healthcare field resulting from processing large amounts of health data, it can be said that the current level is only the beginning. When a patient applies to a health institution, various information such as the patient's complaints, medical history, test results, diagnosis, medications, and surgeries are recorded in electronic systems. Some of this information is structured and can easily be used as features in machine learning methods. However, clinical texts that include symptoms are kept in unstructured formats and are therefore not suitable for direct use in machine learning approaches. Symptoms play a very important role in diagnosing diseases. Extracting symptoms from text converts text data into a structured format and thus plays a significant role in identifying diseases and improving diagnosis processes through machine learning approaches. In this context, the aim of this thesis is to extract symptoms from Turkish clinical texts of pediatric patients. In this study, various natural language processing techniques were used for symptom extraction from unstructured clinical text data. After collecting the text data, they were first anonymized. After the anonymization process, symptoms were labeled in the data set with the support of pediatric specialists, and then pre-processing steps such as cleaning, transformation and normalization were carried out. The cleaned data was converted into numerical form using various vectorization techniques to be used as features in machine learning methods. Finally, decision trees, support vector machines, logistic regression, artificial neural networks, and ensemble tree classifiers such as random forests were employed to predict the presence or absence of symptoms and, if present, to identify the specific symptoms. It was observed that especially decision tree and ensemble tree classifiers developed successful machine learning models.