Triyaj verisi kullanarak öntanı tahmini yapan yapay zeka tabanlı karar destek sistemi
Artificial intelligence based decision support system predicting prediagnosis using triage data
Yazar: GÖKSU BOZDERELİ BERİKOL
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR BİLGE
Akdeniz Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Acil Tıp = Emergency Medicine ; Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Amaç: Acil servislerde öntanı ve triyaj kararı hastaların şikayet ve klinik durumlarına göre yapılmaktadır. Bu çalışmada şikayet metinleri kulllanılarak triyaj, öntanı ve yatış kararlarının, makine öğrenmesi tabanlı bir karar destek sistemi ile tahmini amaçlanmıştır.
Yöntem: Ocak 2018-Temmuz 2019 tarihleri arasında eğitim ve araştırma hastanesi acil servise başvuran hastalar çalışmaya alındı. Çalışmada şikayet metinlerinin doğal dil işlem sonrası XGBoost, rastgele orman(RF) ve yapay sinir ağları(YSA) kullanılarak triyaj ve öntanı tahminleri yapıldı. 
Bulgular: Çalışmaya alınan 54.867 hasta verisi içerisinde en fazla sarı triyajı(%76,4) saptandı. En çok kaydedilen üç tanı; akut batın (%14), üst solunum yolu enfeksiyonu(%10,3) ve diyare(%6,1); ikili n-gramlar içerisinde en sık kullanılan kelime çifti karın ağrısı, göğüs ağrısı ve baş ağrısı olduğu saptandı. Sonlanım tahmininde en başarılı yöntem 0,931 doğrulukla yapay sinir ağlarında, triyaj tahmininde ise duyarlılıklar en çok sarı ve ESI 3 olmak üzere XGB (0,771; %95 CI 0,763-0,777), rastgele orman (0,765; %95CI 0,760-0,773) ve YSA'nda(0,766; %95CI 0,760-0.772) olduğu saptanmıştır. Öntanılar arasında nörolojik acillerin tahminine yönelik en yüksek seçicilik XGB(0,936) ve RF(0,936) ile, kardiyovasküler aciller grubunda ise seçicilik yine XGB (0,865) ve RF'de(0,865) daha yüksek bulundu.
Sonuç: Yapılandırılmamış şikayetler ile triyaj ve öntanı tahmin etmede üç yöntemin de duyarlılıkları sarı ve ESI 3 hastaları için yüksek olurken, sonlanım tahmininde en yüksek doğruluk yapay sinir ağlarında saptanmıştır. Bu modeller acil servise başvuran hastaların hayati öntanı kararı ve taburculuğunda klinisyene yardımcı olabilir.

Abstract:
Objective: The aim of this study was to predict triage, preliminary diagnosis and admissions using a machine learning-based decision support system from complaint texts. 
Methods: Patients admitted to the emergency department of training and research hospital between Jan 2018 and Jul 2019 were included in the study. Triage and preliminary diagnosis predictions were made using XGBoost, Random Forest(RF), and Artificial Neural Networks(ANN) after Natural Language Processing of chief complaints text. 
Results: Out of the 54,867 patient data included in the study, yellow triage was found to be the most prevalent(76.4%). The three most frequently recorded diagnoses were acute abdomen(14%), upper respiratory tract infection(10.3%), and diarrhea(6.1%); within bi-grams, the most frequently used word pairs were abdominal pain, chest pain, and headache. For prediction of outcomes, the most successful method was ANN with an accuracy of 0.931. For triage prediction, the highest sensitivities were found in yellow and ESI 3 triages, specifically in XGB(0.771; 95% CI 0.763-0.777), random forest(0.765; 95% CI 0.760-0.773), and ANN(0.766; 95% CI 0.760-0.772). The highest specifity towards predicting pre-diagnoses, neurological ones was with XGB (0.936) and RF (0.936), and in the cardiovascular, specifity was again higher in XGB(0.865) and RF(0.865).
Conclusion: While the sensitivities of the three methods in predicting triage and pre-diagnosis with unstructured complaints were found to be high for patients in yellow and ESI 3 categories, the highest accuracy in outcome prediction was detected in artificial neural networks. These models can aid clinicians in mortal pre-diagnosis and discharge decisions in emergency department.