Koah hastalık evrelerinin klinik ve demografik veriler kullanarak analizi
Analysis of copd disease stages using clinical and demographic data
- Tez No: 982583
- Danışmanlar: PROF. DR. SELAHADDİN BATUHAN AKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığının (KOAH) evrelerini klinik ve demografik verilerle analiz ederek, makine öğrenimi yöntemleriyle tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Hastalığın ilerleyişinin yalnızca solunum sistemiyle sınırlı kalmayıp, sistemik faktörler (örneğin kardiyovasküler parametreler, metabolik göstergeler ve çevresel maruziyetler) ile de ilişkili olduğunu ortaya koymak üzere, Barcelona'daki bir hasta kohortundan elde edilen 230 bireye ait veri seti kullanılmıştır. Veri seti, yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi(VKİ), sigara kullanımı, solunum hızı, oksijen satürasyonu, FEV1/FVC oranı, kan basıncı, kalp hızı, balgam, depresyon ve mesleki maruziyet gibi değişkenleri içermektedir. Analizde, KOAH evreleri (GOLD 1-4) ikili sınıflandırma gruplarına ayrılmış ve çeşitli makine öğrenimi algoritmaları (Karar Ağacı, Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu, Gradient Boosting, Yapay Sinir Ağları) test edilmiştir. En yüksek performans, GOLD 2-3 evre geçişinde K-En Yakın Komşu (KNN) algoritması ile elde edilmiş olup, AUC değeri %94,9'a ulaşmıştır. Diğer geçişlerde (GOLD 1-2 ve 3-4) performans düşüşü gözlemlenmiş, bu da hastalığın erken ve ileri evrelerindeki heterojeniteyi yansıtmaktadır. SHAP (SHapley Additive exPlanations) analizi, solunum hızı, kan basıncı, balgam ve VKİ gibi parametrelerin evre tahmininde kritik rol oynadığını; FEV1 gibi geleneksel göstergelerin ise daha az belirleyici olduğunu ortaya koymuştur. Bulgular, KOAH'ın bireyselleştirilmiş yönetimini vurgulamakta; erken müdahale için sistemik parametrelerin izlenmesini ve kişiye özgü tedavi stratejilerini önermektedir. Bu yaklaşım, hastalığın tanı ve prognozunda makine öğreniminin potansiyelini artırmakta, klinik uygulamalara katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to predict the stages of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) using machine learning methods, highlighting that disease progression is associated not only with the respiratory system but also with systemic factors such as cardiovascular parameters, metabolic indicators, and environmental exposures. The analysis utilized a dataset of 230 patients from a Barcelona cohort, sourced from the“COPD Analysis”collection on Kaggle, encompassing variables like age, gender, body mass index (BMI), smoking history, respiratory rate, oxygen saturation, FEV1/FVC ratio, blood pressure, heart rate, sputum, depression, and occupational exposures. The COPD stages (GOLD 1-4) were divided into binary classification groups, and various machine learning algorithms (Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbor, Gradient Boosting, Artificial Neural Networks) were tested. The highest classification performance was achieved with the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm for the GOLD 2-3 stage transition, yielding an AUC value of 94.9%. Performance declined in other transitions (GOLD 1-2 and 3-4), reflecting the heterogeneity in early and advanced stages. SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis revealed that parameters such as respiratory rate, blood pressure, sputum, and BMI play critical roles in stage prediction, while traditional metrics like FEV1 were less determinant. The findings underscore the need for individualized COPD management, advocating for the monitoring of systemic parameters and tailored treatment strategies for early intervention. This approach enhances the potential of machine learning in COPD diagnosis and prognosis, contributing to clinical practice.
Benzer Tezler
- Kronik obstrüktif akciğer hastalığı olan bireylerde komorbidite varlığı ile solunum fonksiyon testleri, yaşam kalitesi ve egzersiz kapasitesi arasındaki ilişkiler
Relationship between existence of comorbidity and pulmonary function tests, life quality, exercise capacity in individuals with chronic obstructive pulmonary disease
ZEHRA ÇAMCI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Göğüs HastalıklarıAnkara ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR YILDIZ
- GOLD ABE değerlendirme aracı bileşenleri ile inflamasyon indeksi ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the relationship between GOLD ABE assessment tool components and inflammation index
MEHMET ERCAN ARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göğüs HastalıklarıSağlık BakanlığıGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENGÖREN DİKİŞ
- Amfizem ve havayolu baskın kronik obstrüktif akciğer hastalığı subtiplerinde serum ghrelin düzeyleri ve interlökin-6, yüksek sensitif C-reaktif protein, tümör nekrozis faktör-alfa inflamatuar markerlarının değerlendirilmesi
Evaluation of serum ghrelin levels and inflammatory markers including interleukin-6, high-sensitivity C-reactive protein and tumor necrosis factor-alpha in emphysema-predominant and airway-predominant chronic obstructive pulmonary disease subtypes
İDİL KARATAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Göğüs HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU ŞENGÜL PARLAK
- COVID-19 tanısı ile yoğun bakım ünitesinde takip edilen ve akut böbrek hasarı gelişen hastaların prognoz açısından değerlendirilmesi
Evaluation of patients with the diagnosis of COVID-19 followed in the İCU and developing acute renal damage, in terms of prognosis
HANDE YARICI OK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
İç HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAMIŞ
PROF. DR. YAVUZ BEYAZİT
- Farklı KOAH evrelerinde solunum fonksiyonları ve periferal kas kuvvetinin hastalık süresi ve prognoz ile ilişkisi
Pulmonary functions and peripheral muscle strength and relationship between disease duration and prognosis in different copd groups
BEGÜM ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Fizyoterapi ve RehabilitasyonMarmara ÜniversitesiFizyoterapi ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADET UFUK YURDALAN