Pediatrik hastalarda üriner sistem enfeksiyonunun yapay zeka yöntemleri ile araştırılması
Investigation of urinary system infection in pediatric patients with artificial intelligence methods
Yazar: HÜSEYİN GÜNDOĞDU
Danışman: DOÇ. DR. OSMAN ALTAY
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları = Child Health and Diseases

Özet:
Böbrek, mesane ve üretradan oluşan üriner sistemin herhangi bir bölümünde mantar, virüs, bakteri veya diğer mikro organizmaların tespiti üriner sistem enfeksiyonu olarak isimlendirilmektedir. Üriner sistem enfeksiyonları pediatrik hastalarda yetişkin bireylere oranla daha sık görülmektedir. Üriner sistem enfeksiyonlarının tanı alması için doktorlar tarafından idrar ve kan tahlili, hasta anamnezi ve idrar kültürü test sonuçları incelenmektedir. Temel tanı kriteri olan idrar kültür testi 48-72 saat sonra sonuçlanmaktadır. İdrar kültür testi sonucu belli olana kadar geçen sürede hastalık kötüleşebilmekte veya gereksiz antibiyotik kullanarak hastalarda antibiyotik direnci gelişebilmektedir. Üriner sistem enfeksiyonlarının yapay zekâ yöntemleri ile erken tanı koyulabilmesini araştıran bu çalışmada tüm 2023 yılı boyunca Alaşehir Devlet Hastanesi Çocuk Polikliniğe başvuran hastaların idrar tahlil, anamnez, biyokimya, hemogram ve idrar kültür test sonuçlarını içeren veriler derlenerek iki veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setleri deneyin ilk kısmında temel makine öğrenmesi algoritmaları ile test edilmiş ve sonuçları sınıflandırma metriklerine göre karşılaştırılmıştır. Deneyin ikinci aşamasında ise meta-sezgisel optimizasyon yöntemleri ile özellik seçimi yapılmış ortaya çıkan alt veri setleri için ilk aşamadaki testler tekrarlanmıştır. Elde edilen sonuçlar karşılaştırmalı olarak incelenmiş ve özellik seçimi yapıldıktan sonra makine öğrenmesi algoritmalarının daha üstün performans sağladığı görülmüştür.

Abstract:
The detection of fungi, viruses, bacteria or other microorganisms in any part of the urinary system, which consists of the kidneys, bladder and urethra, is called a urinary system infection. Urinary system infections are more common in pediatric patients than in adults. In order to diagnose urinary system infections, doctors examine urine and blood tests, patient anamnesis and urine culture test results. The urine culture test, which is the basic diagnostic criterion, is concluded after 48-72 hours. The disease may worsen or antibiotic resistance may develop in patients by using unnecessary antibiotics until the urine culture test result is known. In this study, which investigates the possibility of early diagnosis of urinary system infections with artificial intelligence methods, two data sets were created by compiling data containing urine analysis, anamnesis, biochemistry, hemogram and urine culture test results of patients who applied to the Children's Polyclinic of Alaşehir State Hospital throughout 2023. The created data sets were tested with basic machine learning algorithms in the first part of the experiment and the results were compared according to classification metrics. In the second stage of the experiment, feature selection was performed using meta-heuristic optimization methods and the tests in the first stage were repeated for the resulting sub-data sets. The results obtained were examined comparatively and it was seen that machine learning algorithms provided superior performance after feature selection.