Yoğun bakım hastalarının mortalite ve hastanede kalma sürelerinin derin öğrenme yöntemleri ile tahmini

Günümüzde dijital dönüşüm hızının artması ile beraber fiziksel olarak saklanan verilerin elektronik ortamlara aktarılması da hız kazanmıştır. Bu durum, birçok alana olduğu gibi sağlık alanına da doğrudan yansımıştır. Geçmişte fiziksel olarak saklanan hastaya ait kayıtlar bu sayede dijital ortamlara geçirilmiştir. Dijital ortama aktarılan hastaya ait demografik bilgiler, laboratuvar sonuçları, yaşamsal gözlem verileri, klinik notlar, tanı kodları ve benzeri birçok veri Elektronik Sağlık Kaydı (ESK) olarak tanımlanmaktadır. Sağlık alanındaki dijital dönüşüme ek olarak, derin öğrenme yöntemlerine olan geniş ilgi, araştırmacıları, finans, sosyal medya, siber güvenlik gibi birçok alanda yapay zeka yöntemlerini kullanmaya teşvik etmektedir. Elektronik sağlık kayıtlarının araştırmacılar için kullanılabilir hale gelmesiyle birlikte, bu veri setlerini kullanarak derin öğrenme modelleri geliştirmeye olan ilgi artmaktadır. Tez kapsamında yapılan deneylerde, günümüzdeki en popüler ve erişilebilir elektronik sağlık kayıt veri seti olan Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-III) kullanılmıştır. Yoğun bakımda yatan hastaların, yaşamsal gözlem verilerini ve diğer klinik bilgilerini ölçerek, hastaların mevcut sağlık durumlarını anlamlandırmak ve gelecek sağlık durumlarını tahmin etmek önemli bir problemdir. Tez kapsamında, hastaların hastane içinde ve yoğun bakımda mortalite ihtimalleri ile yoğun bakımda 3 ve 7 günden fazla kalıp kalmayacakları çok-kipli derin öğrenme tabanlı yöntemler ile tahmin edilmiştir. Gerçekleştirilen çalışma üç ana bölüme ayrılmıştır. İlk bölümde, yoğun bakımda yatan hastalara ait yaşamsal gözlem verileri, laboratuvar sonuçları gibi özniteliklere ek olarak hastalara ait klinik notlar da model eğitimine dahil edilmiş ve modelin klinik problemleri tahmin etme başarısı arttırılmaya çalışılmıştır. İkinci bölümde, klinik notların doğrudan kullanılması yerine, varlık isim tanıma yöntemi ile notlar içerisinden medikal terimlerin çıkartılması sağlanmıştır. Elde edilen medikal terimlerin, mortalite ve yoğun bakımda kalma süresi tahmini problemlerine etkisi araştırılmıştır. Yapılan son çalışmada ise, hastaların zaman serisi özniteliklerine ilave olarak, hastaların yoğun bakımda kaldıkları süre boyunca kullandıkları ilaçların moleküler temsilleri kullanılmış ve klinik problemlerin tahminine etkisi üzerine deneyler yapılmıştır. Ek olarak, bu çalışma sonunda, hastanede mortalite tahmini için eğitilen modelin açıklanabilirliğini arttırmak amacıyla SHapley Additive exPlanations (SHAP) yöntemi kullanılmıştır. SHAP yönteminin çıktısı, zaman-serisi ve klinik ilaç özniteliklerinin model üzerindeki etkisininin daha derin bir analizinin yapılmasını sağlamaktadır. MIMIC-III veri seti içerisinde hastaya ait farklı veri türlerinin bir arada bulunması, tez kapsamında yapılan deneylerde bu veri türlerinin bir arada kullanılabilmesine ve farklı deneylerin gerçekleştirilebilmesine olanak sağlamıştır. Farklı veri türlerini aynı model içerisinde kullanabilmek için çok-kipli derin öğrenme tabanlı yöntemler önerilmiştir. Yapılan deney sonuçları incelendiğinde, zaman-serisi özniteliklerin yanı sıra hastaya ait klinik notların, medikal terimlerin ve ilaç bilgilerinin modele girdi olarak verilmesinin, klinik problemlerin başarımına olumlu yönde etki ettiği görülmüştür.