Risk estimation by maximizing the area under a receiver operating characteristics curve with application to cardiovascular surgery

Risk birçok farklı alanda mevcuttur; tıbbi tanı, finansal piyasalar, dolandırıcılık tespiti ve sigorta poliçeleri bunların birkaçıdır. Çeşitli risk ölçütleri ve risk tahmin sistemleri bugüne kadar önerildi ve bu tez yeni bir risk tahmini yöntemi sunmaktadır. Receiver Operating Characteristics (ROC) eğrisi altındaki alanı maksimize ederek risk tahmin yöntemi (REMARC), risk tahmini bir sıralama sorunu olarak tanımlar. ROC eğrisi altındaki alan (AUC) değeri sıralama kalitesini ölçme ile ilgili olduğundan, REMARC tek bir öznitelik üzerinde en yüksek AUC'yi elde ederek her öznitelik üzerinde mümkün olabilecek en iyi sıralamayı sağlamayı hedeflemetedir. Verilen bir kategorik öznitelik için, herhangi bir risk yordamının en yüksek AUC'yi elde etmek için sağlaması gereken şartın ne olduğunu ispatladık. Sayısal öznitelikler de ölçüt olarak AUC'yi kullanan bir yöntemle ayrıklaştırılmıştır. Sonra, sezgisel bir yaklaşımla AUC'nin maksimize eldilmesi tüm veriseti üzerine genişletilmiştir. REMARC eksik verileri, ikili sınıfları, sürekli ve kategorik öznitelikleri işleyebilir. REMARC yöntemi sadece risk değeri tahmin etmekle kalmaz aynı zamanda her bir öznitelik üzerinde analiz yapar ve karar verme esnasında alan uzmanlarına değerli bilgiler sağlar. REMARC'ın performansı, UCI veriseti deposundan elde edilen birçok veri seti ile support vector machine naïve Bayes, decision trees (karar ağaçları) ve boosting (arttırma) yöntemleri gibi modern algoritmalar kullanılarak değerlendirilmiştir. AUC ölçütüyle yapılan değerlendirmeler göstermektedir ki REMARC diğer birçok makina öğrenmesi yönteminden önemli derecede daha iyi tahmin performansına sahiptir ve diğer yöntemden çoğundan daha hızlı çalışmaktadır.Kardiyovasküler cerrahi alanı, REMARC yöntemi ile yeni risk tahmini çerçevesi oluşturmak amacıyla seçilmiştir. TurkoSCORE projesi, REMARC algoritmasının öğrenme aşaması için veri toplamak amacıyla kullanıldı. REMARC'ın tahmin performansı, en popüler kardiyovasküler cerrahi riski değerlendirme yöntemlerinden biri olan EuroSCORE ile karşılaştırıldı. EuroSCORE Türk hastalar üzerinde değerlendirildi ve EuroSCORE modelinin Türk nüfusü için yeterli olmadığı gösterildi. Sonra, EuroSCORE ve tahmin için REMARC kullanan TurkoSCORE'un tahmin performansı karşılaştırldı. Deneysel değerlendirmeler göstermektedir ki REMARC Türk hasta popülasyonunda EuroSCORE'a göre daha iyi tahmin performansı göstermektedir.