Yenidoğan Laboratuvar Bulgularında LSTM Tabanlı Derin Öğrenme Ağı ile Zaman Serisi Analizi

Authors : Mahmut Çevik, Mücahit Cihan, Nezahat Yilmaz, Murat Konak, Hanifi Soylu, Murat Ceylan

Pages : 68-73

View : 85 | Download : 81

Publication Date : 2023-12-19

Article Type : Research Paper

Abstract :Yenidoğan yoğun bakımında kalan bebeklerde laboratuvar bulguları ve hayati değerler düzenli olarak takip edilmeli ve değerlendirilmelidir. Bebek kan damarları normal bir insana göre oldukça zayıf ve incedir. Aynı zamanda kan hacminin çok düşük olması sebebi ile sürekli olarak kan tahlili yapılamamakta veya alınan kan yetersizliği ile istenen tüm laboratuvar bulguları elde edilememektedir. Özellikle yenidoğan yoğun bakımında kalan ve diğer bebeklere göre dezavantajlı bulunan prematüre bebeklerde (preterm) bu olumsuzluklar daha sık yaşanmakta ve bunlara ek olarak preterm morbiditesinin çok daha yüksek olduğu da bilinmektedir. Bu çalışmada bebeklerden belirli bir zaman içerisinde elde edilen laboratuvar bulgularını değerlendirerek ileriye yönelik tahminler yapan bir zaman serisi analizi gerçekleştirilmiştir. Zaman seri analizi yöntemi olarak LSTM ağ mimarisine dayalı derin öğrenme modeli kullanılmıştır. Bu çalışma için 22 adet bebekten 161 veri elde edilmiş ve her bir bebek için belirli bir zaman içerisinde alınan laboratuvar bulguları zaman serisi verileri haline getirilmiştir. Laboratuvar bulguları olarak sıklıkla takip edilen CRP, hemoglobin ve bilirubin değerleri seçilmiştir. Her bebek için oluşturulan zaman seri verileri ile LSTM modeli eğitilmiştir. LSTM modelinin sonuçları incelendiğinde CRP değerinin tahmininde doğruluk değerinin %29.09’da kaldığı, en yüksek tahmin sonucunun ise %43.63 ile hemoglobin değerlerinde elde edildiği gözlemlenmiştir. Bilirubin değerleri için doğruluk oranı ise %36.36’dır. Kısıtlı veri seti ile elde edilen bu sonuçların umut vaat ettiği ve gelecek çalışmalar için önemli olduğu değerlendirilmiştir.
Keywords : Zaman Seri Analizi, LSTM, Derin Öğrenme, Veri Tahmini, CRP, Hemoglobin, Bilirubin, Prematüre Morbiditesi