Geri Dön

Üreme çağındaki kadınlarda anemi tespitinde yapay öğrenme yaklaşımı

A machine learning approach to detecting anemia in women of reproductive age

  1. Tez No: 892064
  2. Yazar: EMRE ÖZCAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NURAY ÖZGÜLNAR
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Halk Sağlığı, Public Health
  6. 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
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 181

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

  1. Demir eksikliği anemisi olan kadınların anemi hakkındaki bilgi düzeylerinin ve beslenme tutumlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of the knowledge levels about anemia and nutritional attitudes of women with iron deficiency anemia

    CEYLAN UZAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Beslenme ve DiyetetikBahçeşehir Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE MERAL KOÇ

  2. Edirne ili merkez ilçede yaşayan 20-40 yaş kadınlarda kan kurşun düzeyleri ile anemi arasındaki ilişki

    The relationship between blood lead levels and anemia in women aged 20-40 YEARS, living in the central district of Edi̇rne

    İLKER ANAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eczacılık ve FarmakolojiTrakya Üniversitesi

    Tıbbi Farmakoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. ÇETİN HAKAN KARADAĞ

    PROF. FARUK YORULMAZ

  3. Kadın hastalıkları ve doğum polikliniğine anormal uterin kanama şikâyeti ile başvuran 15-49 yaş grubu kadınlarda anemi sıklığı ve ilişkili faktörler

    Frequency of anemia and related factors in women aged 15-49 age who apply with a complaint of abnormal uterine bleeding to the gynecology and obstetrics outpatient clinic

    KÜBRA GÜNDÜZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN ERSİN ŞİMŞEK

  4. Demir eksikliği anemisi olan hastalarda otoimmun gastrit oranı, helicobacter pylori enfeksiyonu sıklığının incelenmesi

    In patients with iron-deficieny anemia, autoimmun gastrit rate and investigation of the frequency of helicobacter pylori infection

    SUNA AKDAĞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    HematolojiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH ÖÇAL

  5. S.B.Ü Okmeydanı Eğitim ve Araştırma Hastanesine başvuran üreme çağındaki kadınların folik asit kullanımı hakkında bilgi düzeylerinin değerlendirilmesi

    The evaluation of knowledge levels of folic acid using of women on reproductive ages who apply to S.B.U Okmeydani Education and Research Hospital

    GÜLSEN BAŞARI YAŞAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SEÇİL ARICA