Sağlık verilerinin tahmininde zaman serisi analizi ve yapay sinir ağları yöntemlerinin incelenmesi
Examination of time series analysis and artificial neural networks methods in prediction of health data
Yazar: TUĞÇE ÇETİN
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series

Özet:
Sağlık verilerinin doğru bir şekilde incelenmesi ve yorumlanması önemlidir. Özellikle veri analiz yöntemleri, verinin profilini çıkartırken aynı zamanda geleceğe yönelik tahminleri de istatistiksel yöntemlerle yapabilmektedir. Sağlık alanında özelikle hasta sayısı tahmini, hastanenin hastaya kaliteli sağlık hizmeti vermesi ve hasta ile sağlık personeli memnuniyetini sağlayabilmesi açısından önemlidir. Bu çalışmada, İzmir ilinde yer alan bir devlet hastanesinin acil servisine 2020-2021 yılları arasında gelen hasta sayısı veri seti üzerinden kurgulanan, 2 farklı yöntem ile 2 farklı tahminleme yapılmıştır. İlk aşamada, hasta sayısını tahminlemeyi sağlayan zaman serisi yöntemleri kullanılmıştır bunun içinde en başta elde edilen 2020-2021 yılları arasında gelen hasta sayısı veri seti üzerinden 2010-2021 yılları arası aylık veri seti simüle edilmiş ve tahminlemede kullanılmıştır. Literatürde sıklıkla kullanılan üssel düzeltme yöntemi ile yeni bir yaklaşım olan Ata yöntemleri modelleme için kullanılmıştır. Performans karşılaştırmaları ise ortalama mutlak yüzde hata, ortalama mutlak ölçekli hata ve ortalama mutlak hata kriterlerine göre yapılmış ve çalışma sonunda zaman serisinde yeni bir yaklaşım olan Ata(1,0,1)(A,N,A) yönteminin daha iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. İkinci aşamada, yapay sinir ağları ile hasta tipi (ayakta ya da yatırılarak tedavi) bağımlı değişkeni için öngörüde bulunulmuştur. Bu durumda, gizli ve çıktı katmanı için aktivasyon kombinasyonları üzerinden model 30 kere çalıştırılmış olup aralarında en iyi performans gösteren modeli seçmek için duyarlılık, seçicilik, kesinlik, doğruluk ve F1 ölçüm değerleri kullanılmıştır. En iyi performansı gösteren modelde kullanılan aktivasyon fonksiyonları, gizli katman için hiperbolik ve çıktı katmanı için ise softmax olarak bulunmuştur.

Abstract:
Accurate analysis and interpretation of healthcare data is crucial. Data analysis methods can not only profile the data but also make future predictions using statistical techniques. In the healthcare field, patient number prediction is important for hospitals to provide quality healthcare services and ensure patient and healthcare personnel satisfaction.
In this study, two different predictions were made using two different methods on the dataset of the number of patients who came to the emergency department of a state hospital in İzmir between 2020-2021. In the first stage, time series methods that provide patient number prediction were used. For this purpose, a monthly data set between 2010-2021 was simulated from the obtained 2020-2021 patient number data set and used in the prediction. The exponential smoothing method, which is frequently used in the literature, and a new approach called Ata methods were used for modeling. Performance comparisons were made according to the mean absolute percentage error, mean absolute scaled error, and mean absolute error criteria. At the end of the study, it was determined that the Ata(1,0,1)(A,N,A) method, which is a new approach in time series, gave better results.
In the second stage, predictions were made for the dependent variable of patient type (ambulatory or inpatient treatment) using artificial neural networks. In this case, the model was run 30 times with different activation function combinations for the hidden and output layers. The best performing model was selected using sensitivity, specificity, precision, accuracy, and F1 score metrics. The activation functions used in the best performing model were found to be hyperbolic for the hidden layer and softmax for the output layer.