Artificial intelligence based analysis of vital signs forimprovement of healthcare services using mimic-iii waveformdatabase
Mimic-iii dalga formu verı̇ tabanı kullanılarak sağlıkhı̇zmetlerı̇nı̇n ı̇yı̇leştı̇rı̇lmesı̇ ı̇çı̇n hayatı̇ belı̇rtı̇lerı̇n yapay zekatabanlı analı̇zı̇
- Tez No: 1011452
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK GÖKSEL DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Türk-Alman Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (MÖ) tekniklerinin yaygın kullanımı, özellikle girişimsel olmayan yaşamsal belirtilerin analizinde sağlık hizmetlerinde köklü değişimlere yol açmıştır. Bu çalışma, MIMIC-III Waveform Veritabanı'ndan elde edilen kalp ritmi, nabız, solunum hızı ve kandaki oksijen doygunluğu (SpO₂) gibi fizyolojik zaman serisi verilerinin etkin bir şekilde analiz edilmesi sorununu ele almaktadır. Bu problemin önemi, erken teşhis süreçlerinin iyileştirilmesi, invaziv izleme cihazlarına olan bağımlılığın azaltılması ve yoğun bakım ünitesi (YBÜ) ile ilgili klinik kararların doğruluğunun artırılması potansiyelinden kaynaklanmaktadır. Bu tezin amacı, yaşamsal belirtiler arasındaki ilişkileri ortaya çıkarabilen, anomalileri tespit edebilen ve hastaları bulundukları YBÜ türlerine göre otomatik olarak sınıflandırabilen bir sistem geliştirmektir. Yöntem olarak, iki saatlik zaman serilerinin ön işlenmesi ve bölütlenmesi, sinyal dönüşümleri (örneğin Fourier dönüşümü ve spektral analiz), öznitelik mühendisliği ve çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin (lojistik regresyon, rastgele orman, XGBoost ve LSTM ağları) eğitilmesi süreçleri uygulanmıştır. Başlangıçtaki korelasyon ve varyans analizleri, özellikle nabız ve kalp ritmi arasında güçlü bir bağıntı olduğunu ve YBÜ türlerine özgü belirgin farklılıklar bulunduğunu ortaya koymuştur. Test edilen modeller arasında CNN-BiLSTM, sınıflandırma doğruluğu açısından en iyi performansı göstermiştir. Elde edilen sonuçlar, korelasyon bilgisi ile zaman serisi modellemenin birleştirilmesinin sınıflandırma başarımını anlamlı ölçüde artırdığını ve veri odaklı klinik karar destek sistemlerinin geliştirilmesine katkı sunduğunu göstermektedir. Tez, yaşamsal belirti bağıntılarının YZ teknikleriyle etkili biçimde kullanılabileceğini ve bu sayede sağlık analizlerinin doğruluğunun artırılabileceğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The widespread deployment of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) techniques has led to fundamental changes in healthcare, namely the processing of noninvasive vital signs toward diagnosis and monitoring of patients. This thesis aims at addressing the problem of efficiently processing time-series physiological signals, i.e., heart rate, pulse, respiratory rate, and SpO₂, from numerical MIMIC-III Waveform Database records. The value of the problem lies in the potential it holds toward the realization of improved diagnosis at an earlier stage, without the use of invasive monitoring devices, and enhanced clinical decision accuracy with reference to ICUs. The thesis attempts the development of a framework, capable of extracting inter-signal correlations, anomalies, and classifying patients into ICU categories through automatic processing. Preprocessing and 2- hour time-series signals segmentation, development of features, and training of diverse ML and deep learning architectures such as logistic regression, random forest, XGBoost, and LSTM networks are the approaches engaged. Preliminary correlation and variance tests revealed significant dependency, particularly between heart rate and pulse, and unit-wise variations in the action of signals. Amongst the architectures experimented with, CNNBiLSTM exhibited the highest level of accuracy as way of identifying the type of ICU from non-invasive signals. The results indicate that the incorporation of correlation knowledge with time-series models significantly enlarges the level of accuracy, toward the realization of clinical decision support tools through the use of data. As per the thesis, the deployment of vital sign interdependencies can effectively be utilized with the assistance of AI techniques toward improved healthcare analytics and diagnostic accuracy.
Benzer Tezler
- Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti
AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal
DERYA KANDAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Acil servise göğüs ağrısı ile başvuran olgularda yapay zeka uygulamalarının akut koroner sendrom tanısında yeri
The role of artificial intelligence applications in the diagnosis of acute coronary syndrome in patients presenting to the emergency department with chest pain
AYBÜKE SOYLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAVUZ OTAL
DR. SENEM KOCA
- Acil servis triyajında yapay zekâ kullanımı: Hasta yönlendirme doğruluğunun değerlendirilmesi
The use of artificial intelligence in emergency department triage: Evaluation of patient routing accuracy
ZÜLKÜF SERGEN ÜNLÜ
- Temel klinik veriler ve laboratuvar parametreleri kullanılarak yapay zeka desteğiyle sepsis fenotiplerinin belirlenmesi
Identification of sepsis phenotypes with artificial intelligence using basic clinical data and laboratory parameters
MEHMET ÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Anestezi ve ReanimasyonDemiroğlu Bilim ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA KEMAL ARSLANTAŞ
- Acil servise göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran hastaların esı triajı ve EDACS değerlendirmelerinin yapay zeka ile karşılaştırılması
Comparison of esi triage and EDACS assessments with artificial intelligence in patients presenting to the emergency department with chest pain
MEHMET OKAN ÇINAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpNecmettin Erbakan ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDAT KOÇAK