Üreme çağındaki kadınlarda anemi tespitinde yapay öğrenme yaklaşımı
A machine learning approach to detecting anemia in women of reproductive age
- Tez No: 892064
- Danışmanlar: PROF. DR. NURAY ÖZGÜLNAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Halk Sağlığı, Public Health
- Anahtar Kelimeler: Kadın sağlığı, anemi, yapay öğrenme, tarama, anemi tespiti, yapay zekâ, üreme çağı, demir eksikliği, Women's health, anemia, machine learning, screening, anemia detection, artificial intelligence, reproductive age, iron deficiency
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık uygulamalarındaki gelişmelere rağmen tüm dünyada halen en sık nutrisyonel eksiklik olarak karşımıza çıkan demir eksikliği anemisi; nörobilişsel fonksiyonları, bağışıklık sistemini, gastrointestinal sistem fonksiyonlarını ve fiziksel kapasiteyi sınırlandırıp ciddi morbidite nedeni olarak karşımıza çıkmaktadır. Özellikle üreme çağındaki kadınlar, çocuk ve gebeler gibi duyarlı popülasyonları da etkileyerek global bir halk sağlığı sorunu olma özelliğini koruyan demir eksikliği anemisi her ne kadar yaygın olarak görülen bir klinik durum olsa da özellikle sosyoekonomik düzeyi düşük ülkelerdeki düşük tanı konulma oranları uygun tedaviye erişimi engelleyebilmektedir. Yakın zamanda yapay zekâ ve yapay öğrenme modellerinin kullanımı gibi invaziv olmayan yöntemler, demir eksikliği anemisi gibi göz ardı edilemeyecek klinik hastalıkların saptanmasında kullanılan yöntemlerden biri olarak öne çıkmıştır. Özellikle doğurganlık çağındaki kadınlar gibi anemi açısından daha hassas popülasyonlarda tanı oranlarının artırılması, ülkelerin halk sağlığı hedefleri arasında yer almaktadır. Maliyeti yüksek, sonuçlanması zaman alıcı ve kan alınması nedeniyle hastaların önyargılı olduğu invaziv yöntemlerin aksine non-invaziv yaklaşım daha uygun maliyetlidir, daha az zaman alır ve kişi kaynaklı hatalara yer vermemesi nedeniyle daha güvenilirdir. Bu çalışmada 15 ile 49 yaş arası kadın hastaların demografik ve klinik verileri, sideropenik bulguları ve anemi yatkınlığı oluşturacak geçmiş verileri analiz edilerek bu veriler doğrultusunda yeni bir yapay öğrenme modeli oluşturulması amaçlanmıştır. Hastalarda anemi gelişimi açısından korelasyon elde edilen veriler analiz edilmiştir. Anemiyi tespit etme açısından modellemenin %80'e varan duyarlılık oranı olmakla birlikte, tamamen hasta sorgulama temelli olması ve laboratuvar tetkiki gerektirmemesi, Türkiye gibi aneminin halk sağlığı problemi olduğu kabul edilen ve hızlı tarama yöntemlerine ihtiyaç duyulan ülkeler için umut vericidir.
Özet (Çeviri)
Despite advancements in healthcare applications, iron deficiency anemia, which continues to be the most common nutritional deficiency worldwide, limits neurocognitive functions, immune system responses, gastrointestinal system functions, and physical capacity, presenting itself as a significant cause of serious morbidity. Iron deficiency anemia, while being a commonly observed clinical condition, maintains its status as a global public health concern, affecting sensitive populations such as women of reproductive age, children and pregnant individuals. Despite its widespread occurrence, particularly in low socioeconomic countries, low diagnosis rates can hinder access to appropriate treatment. Recently, non-invasive methods such as the utilization of artificial intelligence and machine learning models have emerged as prominent diagnostic tools for clinically significant diseases, including iron deficiency anemia. Increasing diagnostic rates, particularly in populations more vulnerable to anemia such as women of reproductive age, is among the public health objectives of countries. In contrast to invasive methods, which are perceived by patients as costly, time-consuming, and biased due to the need for blood sampling, a non-invasive approach is more cost-effective, time- efficient, and considered more reliable, as it eliminates the potential for human errors. The aim of this study is to analyze demographic and clinical data, along with historical information contributing to sideropenic findings and susceptibility to anemia, in female patients aged between 15 and 49 years. Based on these data, the objective is to establish a new artificial learning model. Data showing a high correlation in the development of iron deficiency anemia in patients have been analyzed. The sensitivity score of the model for detecting anemia is up to 80% and the fact that it is entirely based on patient questioning and does not require laboratory examination is promising for countries like Turkey, where anemia is considered a public health problem and there is a need for rapid screening methods.
Benzer Tezler
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- İdrar kültürlerinden izole edilen coag (-) staphylococcus (s. epidrmidis ve s. saprophyticus)'ların idrar yolu enfeksiyonlarındaki yeri
The Place of coag (-) staphylococcus to the urinary tract infectron which are isolated from the urine cultures
SUMRU ÇITAK(KORMAN)
- Bornova (İzmir) koşullarında çeşitli kültür bitkilerinde zarar yapan Dolycoris baccarum (L.) (Heteroptera: Pentatomidae)'un biyolojisi ve ekolojisi üzerinde araştırmalar
Investigations on the biology and ecology of Dolycoris baccarum (L.) (Heteroptera: Pentatomidae) which attacks to various plants of economic importance at Bornova (İzmir)
YUSUF KARSAVURAN
- Zymomonas mobilis NRRL B-14023 bakterisi ile şeker pancarı melası ve kuru üzümden etanol üretimi
Başlık çevirisi yok
ÜLKÜ BAŞER
- Saksılı arçek olarak pazarlama olanağı bulunan bazı ilkbahar ve yaz arçeklerinin morfolojik özellikleri
Başlık çevirisi yok
DEFNE YARAR(ERGEN)
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
BotanikEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYSEL BAYRAKTAR