Makine öğrenmesi kullanılarak pulmoner tromboemboli riski olan hastaların belirlenmesi
Determination of patients with pulmonary thromboembolism risk using machine learning
Yazar: SENEM KOCA
Danışman: DOÇ. DR. AFŞİN EMRE KAYIPMAZ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Acil Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Göğüs Hastalıkları = Chest Diseases
Dizin: Akciğer = Lung ; Anjiyografi = Angiography ; Emboli ve tromboz = Embolism and thrombosis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Pulmoner emboli = Pulmonary embolism ; Risk değerlendirmesi = Risk assesment ; Risk faktörleri = Risk factors ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed ; Tromboembolizm = Thromboembolism ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Pulmoner Tromboemboli (PTE) hastalığı hayatı tehdit eden bir problem olup Bilgisayarlı Tomografi Pulmoner Anjiyografi (BTPA) tanıda altın standart olarak kullanılmaktadır. Bu durum son yirmi yılda artan görüntüleme miktarına ve azalan tespit oranına sebep olmaktadır. PTE risk skorlamalarına alternatif bir çözüm üretmek ve bu süreci hastane bilgi sistemleri ile bütünleşmiş karar destek yazılımlarına devretmek ihtiyacı gelişen teknolojinin bir sonucu olarak öngörülmektedir. Bu çalışmada acil servise başvuran hastaların laboratuvar sonuçlarından makine öğrenmesi yaklaşımları kullanılarak PTE risk tespiti yapılması ve hastaların BTPA görüntülemesine yönlendirilmesi için hekimlere karar desteği sağlanması amaçlandı
Materyal ve Metod: Bu retrospektif ve kesitsel klinik çalışmaya 1 Şubat 2019- 1 Şubat
2020 tarihleri arasında T.C. Sağlık Bakanlığı Ankara Şehir Hastanesi Acil Tıp Kliniği'ne
öksürük, hemoptizi, göğüs ağrısı, dispne, çarpıntı semptomlarının bir veya birden fazlası ile
başvuran ve yaşları 18'den büyük hastalar arasından ilk muayene sonrası rutin laboratuvar
testleri ve BTPA yapılan hastalar dahil edildi. Hastaların cinsiyeti, yaşı ve laboratuvar sonuçları
ile BTPA görüntülemesi sonuçları çalışma verisi olarak kullanıldı. Eksik laboratuvar verileri
için Zı̇ncı̇rleme Denklemlerle Çoklu Atama (MICE) metodu kullanılarak, özniteliklerinin
seçimi için Tek Değişkenli Öznitelik Seçimi (SelectKBest) ve Çapraz Doğrulama ile
Özyinelemeli Öznitelik Eleme (RFECV) yöntemlerinden faydalanıldı. Hastaların cinsiyeti, yaşı
ve laboratuvar sonuçları ile PTE'leri olup olmadıkları makine öğrenmesi modellerinden
Rastgele Orman (RF), Lojistik Regresyon (LF), Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Yapay Sinir
Ağları (NN) modellerine öğretildi. Test grubu hastalarında eğitilen modeller tarafından yapılan
PTE prediksiyonu gerçek durum ile karşılaştırılarak en başarılı modeller belirlendi.
Bulgular: Çalışmaya 554'ü PTE tanılı olmak üzere toplam 4487 hasta alındı. Hastaların
2283'ü erkekti (%50,9). Çalışmaya dahil edilen hastaların yaş ortalamaları 66,70±17,09 yıl,
%23'ünün (1034 hasta) 70 ila 79 yaş arasında olduğu belirlendi. Öznitelik seçimi aşamasında
SelectKBest metodu 43, RFECV metodu 35 özniteliğin seçilmesini önerdi. Yeniden örnekleme
metodları arasında SMOTE-TOMEK metodu doğruluk, duyarlılık, kesinlik ve AUC skorları
dikkate alınarak yapılan karşılaştırmada en iyi sonucu verdi. Makine öğrenmesi modellerinden,
Rastgele Orman (RF) modelinin sensivitesi %86,08, spesifitesi %77,83, doğruluğu %78,86 ve
AUC %81,95 olarak ölçüldü. Lojistik Regresyon (LR) modelinde ise sensivite %76,80,
spesifite %73,23, doğruluk %73,67 ve AUC %75,01 sonuçları görüldü. Destek Vektör
Makinesi (SVM) modeli, sensivite %89,69, spesifite %86,32, doğruluk %86,74 ve AUC
%88,00 ile en iyi sonuç veren ikinci model oldu. En başarılı sonuçlar ise sensivite %95,88,
spesifite %84,13, doğruluk %85,59 ve AUC %90 sonuçları ile Yapay Sinir Ağları (NN) modeli
ile elde edildi. En ayırt edici 5 öznitelik D-Dimer, troponin, cinsiyet, CRP ve RDW değerleri
olarak bulundu.
Tartışma ve Sonuç: Hastaların radyasyona maruziyetini azaltmak, kontrast nefropatisini önlemek ve BTPA görüntülemesi sayısını azaltmak amacıyla, makine öğrenmesi yaklaşımlarının başarılı sonuçlar vereceği düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Bilgisayarlı Tomografi Anjiyografi; Makine öğrenmesi; Tromboembolizm, akciğer; Yapay zeka.

Abstract:
Purpose: Pulmonary Thromboembolism (PTE) is a life-threatening disease and the gold
standard for diagnosis is Computed Tomography Pulmonary Angiography (CTPA). This has
led to the overutilization of imaging in the past 20 years with a decreasing yield. To produce an
alternative to the existing PTE risk scores and to transfer risk evalution process to decision
support software integrated with hospital information systems is necessary in the wake of the
technological developments. We aimed to determine the patients with PTE risk among those
admitted to the emergency department by using their laboratory test results and machine
learning approaches and thus provide decision support to the medical doctors to direct the
patients to CTA.
Materials and Methods: This retropective and cross-sectional clinical study was
conducted in the Emergency Department of Ankara City Hospital between February 1, 2019
and February 1, 2020 with patients over 18 years of age, who arrived to the Emergency
Department with either one or more symptoms of dyspnea, hemoptysis, chest pain and cough,
and have been referred for various laboratory tests and CTA) for diagnosis after initial medical
examination. Patient dataset includes sex, age and results of routine laboratory tests and CTA
imaging. Missing values in the dataset are imputed using Multivariate Imputation by Chained
Equation (MICE) method, and for feature selection Univariate Feature Selection (SelectKBest)
and Recursive Feature Elimination Cross-Validation (RFECV) methods are applied. Machine
learning models of Random Forest (RF), Logistic Regression (LF), Support Vector Machines
(SVM) and Neural Networks (NN) are trained with patient dataset so that they can determine
the patients with PTE in the test group. Finally, a comprehensive performance comparison of
models are provided.
Findings: A total of 4487 patients, 554 of whom were diagnosed with PTE, were included
in the study. 2283 (50.9%) of the patients were males. The mean age of the patients was
66.80±17.09 years, 23% of whom (n=1034) were between 70 and 79 years old. During feature
selection, SelectKBest algorithm returned 43 and RFECV returned 35 features. Among
resampling methods, SMOTE-TOMEK provided best results in terms of accuracy, recall,
precision and AUC. Random Forest (RF) model provided a sensitivity of 86.08%, specificity
of 77.83%, accuracy of 78.86% and AUC of 81.95%. Logistic Regression (LR) model had a
sensitivity of 76.80%, specificity of 73.23%, accuracy of 73.67% and AUC of 75.01%. The
runnerup model was Support Machines Vector (SVM) with a sensitivity of 89.69%, specificity
of 86.32%, accuracy of 86.74% and AUC of 88.00%. The best performing model was Neural
Network (NN) Model with a sensitivity of 95.88%, specificity of 84.13%, accuracy of 85.59%
and AUC of 90.00%. 5 features with highest importance coefficients were D-Dimer, Troponin,
Gender, CRP and RDW.
Discussion and Conclusion: In order to reduce the radiation exposure of the patients, to prevent contrast nephropathy and to reduce the number of CTA, machine learning approaches proves to be a potential area of study.
Keywords: Artificial Intelligence; Computed Tomography Angiography; Machine Learning; Thromboembolism, Pulmonary.