Knowledge graph representation of electronic health records for clinical predictions
Elektronik sağlık kayıtlarını temel alan bilge çizge temsillerinin klinik tahminlerde kullanımı
- Tez No: 759609
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZNUR TAŞTAN OKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Elektronik sağlık kayıtları, Grafik teorisi, Makine öğrenmesi, Electronic health records, Graph theory, Machine learning
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Birçok ülkede, hastaların temel klinik ve idari verileri artık sistematik olarak toplanıyor, kaydediliyor ve dijital formatlarda saklanıyor. Hastaya özel bu tıbbi verilere elektronik sağlık kayıtları (ESK) adı verilir. ESK'ler birçok farklı veri tipi içerir ve hastanın sağlık sistemi ile sağlık hizmeti sağlayıcısı ile karşılaşmalarındaki etkileşimi yakalar. Tıbbi verilerin sistematik ve dijital olarak toplanması, sağlık hizmetlerini geliştirmeyi hedefleyen, veriye dayalı teknolojiler için önemli bir fırsat sunuyor. Özellikle yoğun bakım üniteleri gibi yüksek belirsizlik ve yüksek risk içeren durumlarda bu sistemler, sağlık hizmeti sağlayıcılarına karar verme süreçlerinde yardımcı olarak tıbbi hataları azaltma potansiyeline sahiptir. ESK'ler sağlık alanındaki çeşitli sorunlara çözüm getirme potansiyeline sahip olsa da doğrudan tahmin modellerinde kullanılamazlar. Bu tezde, elektronik sağlık kayıtlarının makine öğrenim sistemlerinde zorluğa sebep olan özellikleri arasında, seyrek ve heterojen yapısı ile ilgili problemi aşmaya çalıştık. Bu çalışmada, yoğun bakımdaki hastaların farklı türdeki verilerini bilgi çizgesi olarak temsil edip, çizge üzerinde hastaların yoğun gösterimlerini öğrenen bir yöntem sunuyoruz. Sunduğumuz yöntem, sıkça kullanılan bilgi çizge gösterilim öğrenme yöntemlerini kullandık ve öğrenilen gösterimleri farklı yoğun bakım ünitesinde gerçekleşen tahmin görevlerinde kullandık. Bu görevler, yoğun bakım ünitelerinde ölüm tahmini ve kalış süresi tahminini içerdi. Bilgi çizgelerinden öğrenilen hasta gösterimleri, laboratuvar ölçümleri ve yaşamsal belirtileri gösterir veriler ile entegre ettik. Bu alanda örnek gösterilen bir çalışma ile karşılaştırıldığında, önerilen yöntem, dört farklı sınıflandırma görevinin üçünde üstün performans gösterir.
Özet (Çeviri)
In many countries, key clinical and administrative data of the patients are now systematically collected, recorded, and stored in digital formats. These patient-specific medical data are referred to as electronic health records (EHR). EHR data are rich; they capture patient-health care provider interaction at many encounters over time. This systematic digital collection of medical data presents a significant opportunity for developing data-driven technologies for transforming healthcare. Especially for high-stake situations with high uncertainty, such as in intensive care units (ICUs), these systems have the potential to reduce medical errors by assisting health care providers throughout their decision-making process. While EHRs have the potential to bring solutions to diverse problems in the healthcare ecosystem, their use direct in predictive models is not trivial. Among many properties that yield technical challenges in machine learning systems, we address its sparse and heterogeneous nature. In this study, we propose a strategy where one can unify the heterogeneous data types in a knowledge graph framework and learn a dense patient representation that encodes meaningful information from patient EHRs. Our framework employs widely adapted knowledge graph embedding methods and deploys them in different ICU prediction tasks. These tasks comprise mortality prediction and binarized length of stay prediction tasks. We augment the learned patient representation from the knowledge graphs with lab measurements and vital signs. Compared to a state-of-the-art model, the proposed representation achieves superior performance in three of the four different classification tasks.
Benzer Tezler
- Doğuştan kalça çıkıklı hastalarda kalça patolojilerinin bilgisayarlı tomografi ile değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
NECDET ŞÜKRÜ ALTUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ORHAN ASLANOĞLU
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- İsmayıl Hakkı Baltacıoğlu'nun kültür ve eğitim kavramı üzerine bir inceleme
An Examination of the concepts of culture and education of Ismayıl Hakkı Baltacıoğlu
ABDULLAH DİKİCİ
Doktora
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimUludağ ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SUAT ANAR
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ