Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesine başvuran ≥18 yaş kişilerde tiroit stimülan hormon (TSH), serbest tiroksin (sT4) ve serbest triiodotironin (sT3) için yapay zeka uygulamaları kullanılarak indirekt referans aralıklarının hesaplanması
Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, ANKARA SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, TEMEL TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SEMİH FAZLI KAYAHAN
Danışman: Mehmet ŞENEŞ
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Amaç: Çalışmamızda tiroit fonksiyon testleri (TFT) için referans aralıkların indirek yaklaşımla hesaplanması sırasında yapay zeka algoritmaları ile birden fazla gruplama kriterinin beraber kullanılması, gruplama kriterlerinin önem derecelerinin karşılaştırılması, kaç grup oluşturulması gerektiğine karar verilmesi, grupların oluşturulması ve gruplar arası keskin geçişlerin bulanıklaştırılması işlemlerinin objektif, sistematik, doğru ve etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Çalışmamızın tasarlanmasında Uluslararası Klinik Kimya ve Laboratuvar Tıbbı Federasyonu (IFCC) Referans Aralıkları ve Karar Limitleri Komitesi tarafından önerilen, indirekt referans aralık çalışmasında olması gereken asgari gereksinimler esas alındı. Hastanemiz Kurum Hekimliği ve Aile Hekimliği polikliniklerine 1 Ocak 2019- 31 Aralık 2021 tarihleri arasında başvuran TFT çalışılan ≥18 yaş 48397 bireyin laboratuvar bilgi yönetim sistemindeki (LBYS) kayıtlı verileri alındı. Elde edilen verilere dahil etme ve dışlama kriterleri uygulandıktan sonra 9455 birey referans örnek grubu olarak belirlendi. Kaç grup oluşturulması gerektiği Elbow yöntemi ile belirlenip K-means algoritması ile gruplar oluşturuldu. Ardından Extra Trees Classifier algoritması ile gruplama kriterlerinin önem dereceleri belirlendi. Referans aralıklar nonparametrik persentil metod ile hesaplandı. Bulanıklaştırma işleminde ise Fuzzy C Means algoritması kullanıldı. Bulgular: İstatistiksel analize geçmeden önce K-means algoritması ile yapılan gruplama çalışmasında en uygun kriterlerin yaş, cinsiyet, tiroit stimülan hormaon (TSH) ve serbest tiroksin (sT4) sonuçları olduğuna karar verildi. Elde edilen grupların yaş aralıkları: Grup I: 18-26 yaş, Grup II: 27-34 yaş, Grup III: 35-42 yaş, Grup IV: 43- 52 yaş, Grup V: 53-65 yaş, Grup VI: 66-94 yaş idi. TSH için aktif kullanılan referans aralıklara göre (18-19 yaş: 0.51-4.3 mIU/L, 20-49 yaş: 0.4-4.20 mIU/L, 50-59 yaş: 0.52-4.03 mIU/L, 60-69 yaş: 0.49-4.33 mIU/L, 70-79 yaş: 0.45-5.90 mIU/L, 80 yaş ve üzeri: 0.33-7.5 mIU/L) genel olarak daha yüksek referans alt ve üst sınırlar elde edildi (Grup I: 0.82-5.11 mIU/L, Grup II: 0.82-4.54 mIU/L, Grup III: 0.69-4.55 mIU/L, Grup IV: 0.69-4.87 mIU/L, Grup V: 0.68-4.78 mIU/L, Grup VI: 0.60-5.93 mIU/L). Serbest T4 testi için aktif olarak tek referans aralık (0.93-1.7 ng/dL) kullanılırken, birbirinden farklı 6 referans aralık elde edildi (Grup I: 0.98-1.60 ng/dL, Grup II: 0.96-1.57 ng/dL, Grup III: 0.93-1.52 ng/dL, Grup IV: 0.91-1.53 ng/dL, Grup V: 0.92-1.56 ng/dL, Grup VI: 0.91-1.58ng/dL). Yirmi iki yaşındaki bir bireyin Fuzzy C means algoritmasına göre elde edilen 6 gruba ait üyelik dereceleri sırasıyla %68, %16, %7, %4, %3 ve %2 idi. Bu bireyin referans aralıkları ise TSH için 0.80-4.98 mIU/L iken, sT4 için 0.97- 1.59 ng/dL idi. Sonuç: Çalışmamız, gruplama işlemlerinde başlangıçta rastgele gruplara ayırıp daha sonra gruplamaya gerek olup olmadığının değerlendirildiği çalışmalara göre daha objektif ve standart bir prosedür sunmaktadır. Ayrıca kriterlerimizin önem derecelerini karşılaştırabilmemiz ve bunu yine yapay zeka ile yapıyor olmamız, doğru ve güvenilir gruplama kriterlerinin seçimi konusunda yol göstericidir. Gruplar arası keskin geçişlerin bulanıklaştırılmasının makine öğrenimi algoritmaları ile sistematik olarak yapılabilmesi, referans aralıkların daha kişiselleştirilmiş ve daha gerçekçi hesaplanabilmesine olanak sağlayacaktır. Anahtar kelimeler: Referans aralık, indirekt yaklaşım, yapay zeka, makine öğrenimi, gruplama, bulanıklaştırma, tiroit fonksiyon testleri