Akut pankreatit hastalarının mortalite risklerinin karar ağacı yöntemi ile belirlenmesi

Abstract

Akut pankreatit; pankreasın ani şekilde ortaya çıkan iltihabıdır, pankreas hem iç salgı bezi hem de dış salgı bezi olarak görev yapar ve pankreasın salgıladığı enzimler pankreasta iken inaktif haldedir. Yağların, proteinlerin, karbonhidratların sindirimini sağlayan bu enzimler, akut pankreatit hastalarında daha pankreastayken aktif hale geçer ve dokuların parçalanmasına yol açar. Bu tezde, Ankara'da bir kamu hastanesindeki 206 akut pankreatit hastasına ait veriler, IBM PASW (Predictive Analytics Software) Modeler 14.0'da analiz edilerek, hastaların mortalite (ölüm) riskleri tespit edilmeye çalışılmıştır. Pek çok sınıflandırıcı karar ağacı yöntemi denenmiş, en iyi performans C5.0 karar ağacı yöntemiyle sağlanmıştır. Elde edilen karar ağacı kuralları, hastalara uygulanacak tedavi yöntemlerinin belirlenmesi ve doğru tedavinin hızlı bir şekilde öngörülmesi bakımından hekimlere önemli karar desteği sağlayabilecektir.

Acute pancreatitis is an inflammation of the pancreas that arises suddenly. Pancreas serves as both endocrine and exocrine glands and while in the pancreas that secrete pancreatic enzymes are inactivated form. These enzymes enables the digestion of fats, proteins and carbohydrates. In patients with acute pancreatitis these enzymes are activated while in the pancreas and lead to breakdown of tissues. In this thesis, 206 data which are belong to patients with acute pancreatitis obtained from a public hospital in Ankara, are analysed by using IBM PASW (Predictive Analytics Software) Modeler 14.0 and mortality risks of the patients are tried to be predicted. The best performance among the decision tree methods which are used is obtained with the C5.0 method. The resulting decision tree rules will be able to provide an important decision support to physicians in terms of determining the treatment methods to be applied to patient and predicting the proper treatments quickly.