KOAH Hastalarında Solunum Fonksiyon Testi Değerlerinin Yapay Zekâ Mimarisi Kullanılarak Tahmin Edilmesi -Klinik Karar Destek Sistemi


Özet Görüntüleme: 46 / PDF İndirme: 29

Yazarlar

  • Filiz ÖZDEMİR
  • Berçem SİNANOĞLU fztbercem.
  • Ayşegül ALTINTOP GEÇKİL
  • Cemile İNCE
  • Davut HANBAY

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.14234101

Anahtar Kelimeler:

Klinik Karar Destek Sistemi, KOAH, Yapay Sinir Ağı

Özet

Amaç: Yapay sinir ağı (YSA) kullanılarak kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) olan bireylerde solunum fonksiyon testi (SFT) değerinin tahmin edilebileceği bir modelin tasarlanmasıdır.

Yöntem:   Levenberg-Marquart algoritması kullanılmıştır. Performans testi amacıyla YSA, Ortalama Sıralı Hata (MSE) yöntemi kullanılarak eğitildi. Bireyin yaşı, cinsiyeti vb. gibi özellikleri giriş verileri iken;  SFT değeri ise çıkış verisi idi. Bu modeli test etmek için gerekli veri, Malatya Eğitim ve Araştırma Hastanesi Göğüs Hastalıkları Polikliniği'ne başvuran, yaşları 40 ile 70 arasında değişen, KOAH tanısı almış 29 hasta idi. Sistemin performansını hesaplanmasında üçlü çapraz doğrulama testi kullanıldı. Performans parametresi doğruluk parametresi kullanılarak belirlendi.

Bulgular: Sistemin performansını hesaplamak için üçlü çapraz doğrulama testi kullanıldı. Doğruluk parametresi performans parametresi olarak kullanıldı. Tasarlanan modelde her SFT değeri için ortalama başarı oranları belirlendi ve toplam ortalama başarı oranı %97,40 olarak değerlendirildi.

Sonuç: Bu sistem ile SFT değerleri kolayca belirlenebilecektir. Sistemin; dispnenin yönetilmesinde, planlamada, egzersiz tedavi programının oluşturulmasında ve yaşam kalitesinin sürdürülmesinde yardımcı olacağı düşünülmektedir.

 

Referanslar

Agustí A, Celli BR, Criner GJ, et al. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease 2023 Report: GOLD

Executive Summary. Eur Respir J. 2023;61(4):2300239. Published 2023 Apr 1. doi:10.1183/13993003.00239-2023

Agustí A, Vogelmeier C, Faner R. COPD 2020: changes and challenges. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol.

;319(5):L879-L883. doi:10.1152/ajplung.00429.2020

Akalın, B., & Veranyurt, Ü. (2022). Sağlık Bilimlerinde Yapay Zekâ Tabanlı Klinik Karar Destek

Sistemleri. Gevher Nesıbe Journal Of Medıcal And Health Scıences, 7(18), 64-73. https://doi.org/10.46648/gnj.368

Arslan S, Öztunç G. Kronik obstrüktif akciğer hastalığı ve astım yorgunluk ölçeği’nin geçerlilik ve güvenirliği.

Turkish J Res Dev Nurs. 2013; 1:1– 10

Ashizawa, K., Ishida, T., MacMahon, H., Vyborny, C.J.,Katsuragawa, S., Doi, K., “Artificial Neural Networks in

Chest Radiography: Application to the Differential Diagnosis of Interstitial Lung Disease”, Academic Radiology, Volume 6, Issue 1, Pages 2–9, January 1999. https://doi.org/10.2214/ajr.183.2.1830297

ATS statement: guidelines for the six-minute walk test. Am J Respir Crit Care Med. 2002;166(1):111-117 https://doi.org/10.1164/ajrccm.166.1.at1102

Ayhan, E. (2011). Astım ve Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı Uyku Ölçeğinin kronik obstrüktif akciğer

hastalığında geçerlik ve güvenirlik çalışması (Yüksek lisans tezi). Atatürk Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Erzurum.

Bestall JC, Paul EA, Garrod R. Usefulness of the Medical Research Council (MRC) dyspnea scale as a measure

of disability ›n patients with chronic obstructive pulmonary disease. Thorax 1999; 54:581-86. https://doi.org/10.1136/thx.54.7.581

Bhuvaneswari, C., Aruna, P., Loganathan, D., “A new fusion model for classification of the lung diseases using

genetic algorithm”, Egyptian Informatics Journal, 15.,69–77, 2014. https://doi.org/10.1016/j.eij.2014.05.001

Coppini, G., Miniati, M., Paterni, M., Monti, S., & Ferdeghini, E. M. (2007). Computer-aided diagnosis of

emphysema in COPD patients: neural-network-based analysis of lung shape in digital chest radiographs. Medical engineering & physics, 29(1), 76–86. https://doi.org/10.1016/j.medengphy.2006.02.001

CsikeszNG, GartmanEJ. New developments in the assessment of COPD: early diagnosis is key. Int J Chron

Obstruct Pulmon Dis. 2014; 9:277–286. https://doi.org/10.2147/COPD.S46198

Diab, N., Gershon, A. S., Sin, D. D., Tan, W. C., Bourbeau, J., Boulet, L. P., & Aaron, S. D. (2018). Underdiagnosis

and overdiagnosis of chronic obstructive pulmonary disease. American journal of respiratory and critical care medicine, 198(9), 1130-1139. doi:10.1164/rccm.201804-0621CI

Fischer, A. M., Varga-Szemes, A., van Assen, M., Griffith, L. P., Sahbaee, P., Sperl, J. I., Nance, J. W., & Schoepf,

U. J. (2020). Comparison of Artificial Intelligence-Based Fully Automatic Chest CT Emphysema Quantification to Pulmonary Function Testing. AJR. American journal of roentgenology, 214(5), 1065–1071. https://doi.org/10.2214/AJR.19.21572

Gawlitza, J., Sturm, T., Spohrer, K., Henzler, T., Akin, I., Schönberg, S., Borggrefe, M., Haubenreisser, H., &

Trinkmann, F. (2019). Predicting Pulmonary Function Testing from Quantified Computed Tomography Using Machine Learning Algorithms in Patients with COPD. Diagnostics (Basel, Switzerland), 9(1), 33. https://doi.org/10.3390/diagnostics9010033

Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Diseases (GOLD). Accessed date: 20.01.2019. Available from

https://goldcopd.org/wp-content/uploads/2018/11/ GOLD-2019-v1.7-FINAL-14Nov2018-WMS.pdf

González G, Ash SY, Vegas-Sánchez-Ferrero G, et al. Disease Staging and Prognosis in Smokers Using Deep

Learning in Chest Computed Tomography. Am J Respir Crit Care Med. 2018;197(2):193–203. doi:10.1164/rccm.201705-0860OC

Hirai, T. (2021). Pulmonary function tests. Pulmonary Functional Imaging: Basics and Clinical Applications, 11-

https://doi.org/10.1007/978-3-030-43539-4_2

Koç, E., Şengül, Y. A., Özkaya, A. U., & Gökçe, B. (2012). Klinik karar destek sistemleri kullanımına yönelik bir

araştırma: Acıbadem Hastanesi örneği. Tıp Bilişimi Derneği.

Koçyiğit H, Aydemir Ö, Fişek G, Ölmez N, Memiş A. Kısa Form36 (KF36)’nın Türkçe versiyonunun güvenilirliği

ve geçerliliği [Reliability and validity of the Turkish version of short form-36 (SF-36)]. İlaç ve Tedavi Dergisi 1999;12:102-6

Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı için Küresel Girişim (GOLD) 2023. https://goldcopd.org/2023-gold-report-2/

Kwon, D. S., Choi, Y. J., Kim, T. H., Byun, M. K., Cho, J. H., Kim, H. J., & Park, H. J. (2020). FEF25-75% values

in patients with normal lung function can predict the development of chronic obstructive pulmonary disease. International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease, 2913-2921. https://doi.org/10.2147/COPD.S261732

Metlay, J.P. ve Armstrong, K.A. (2020). Annals Clinical Decision Making: Incorporating Perspective Into Clinical

Decisions, Annals of Internal Medicine, 172(11), 743–746. https://doi.org/10.7326/M19-3469

Miller MR, Hankinson J, Brusasco V, Burgos F, Casaburi R, Coates A, et al. Standardisation of spirometry. Eur

Respir J 2005;26:319-38. doi:10.1183/09031936.05.00034805

Okur Kuzu H, Karip A, Aras O, Taşdelen İ, Altun H, Memişoğlu K (2014). Obezite cerrahisi uygulanan kadın

hastaların solunum fonksiyon değişiklikleri. Marmara Medical Journal, 27(1), 32 - 35. DOI: 10.5472/MMJ.2013.03256.1

Ozdemir, F., Ari, A., Kilcik, M. H., Hanbay, D., & Sahin, I. (2020). Prediction of neuropathy, neuropathic pain

and kinesiophobia in patients with type 2 diabetes and design of computerized clinical decision support systems by using artificial intelligence. Medical Hypotheses, 143, 110070. https://doi.org/10.1016/j.mehy.2020.110070

Özalevli S, Uçan ES. Farklı Dispne Skalalarının Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığında Karşılaştırılması. Toraks

Derg 2004; 5:90–4.

Pokrzywinski RF, Meads DM, McKenna SP, Glendenning GA, Revicki DA. Development and psychometric

assessment of the COPD and Asthma Sleep Impact Scale (CASIS). Health and Quality of Life Outcomes 2009:7;1-98 https://doi.org/10.1186/1477-7525-7-98

Revicki DA, Meads DM, McKenna SP, Gale R, Glendenning GA, Pokrzywinski MHA. COPD and asthma fatigue

scale (CAFS): development and psychometric assessment. Health Outcomes Res Med 2010; 1(1): 5-16. http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.ehrm.2010.06.001

Sağlam, M., Savcı, S., Vardar Yağlı, N., Çalik kütükçü, E., Arıkan, H., İnal İnce, D., ... & Çöplü, L. (2013). Kronik

obstrüktif akciğer hastalarinda obezitenin solunum kas kuvveti, fonksiyonel kapasite ve fiziksel aktivite düzeyi ile ilişkisi. Türk Fizyoterapi ve Rehabilitasyon Dergisi/Turkish Journal of Physiotherapy and Rehabilitation, 24, 1-6.

Soyyiğit, Ş., Erk, M., Güler, N., & Kılınç, G. (2006). Kronik obstrüktif akciğer hastalığında yaşam kalitesinin

belirlenmesinde SF-36 sağlık taramasının değeri. Tüberküloz ve Toraks Dergisi, 54(3), 259-266.

Yorgancıoğlu A, polatlı M, Aydemir Ö, Demirci NY, Kırkıl G, Atış SN, et al. KOAH Değerlendirme Testinin

Türkçe geçerlilik ve güvenilirliği [Reliability and validity of Turkish version of COpD assessment test]. Tuberk Toraks. 2012;60(4):314-20.

Zhou, J., Li, X., Wang, X., Yu, N., & Wang, W. (2022). Accuracy of portable spirometers in the diagnosis of

chronic obstructive pulmonary disease A meta-analysis. NPJ Primary Care Respiratory Medicine, 32(1), 15. https://doi.org/10.1038/s41533-022-00275-x

Yayınlanmış

2024-11-29

Nasıl Atıf Yapılır

ÖZDEMİR, F., SİNANOĞLU, B., ALTINTOP GEÇKİL, A., İNCE, C., & HANBAY, D. (2024). KOAH Hastalarında Solunum Fonksiyon Testi Değerlerinin Yapay Zekâ Mimarisi Kullanılarak Tahmin Edilmesi -Klinik Karar Destek Sistemi. GEVHER NESİBE TIP VE SAĞLIK BİLİMLERİ DERGİSİ, 9(4), 443–450. https://doi.org/10.5281/zenodo.14234101

Sayı

Bölüm

Makaleler