Özet

Amaç: Konvansiyonel yöntemlerle referans aralıklarının belirlenmesindeki zorluklardan dolayı, çağdaş makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak referans aralıklarının belirlenmesi amaçlanmıştır.

Yöntem: 2018-2019-2020 yıllarında Dokuz Eylül Üniversitesi Merkez Laboratuvarı’nda çalışılan, yenidoğan dönemine ait inorganik fosfor, kalsiyum, kreatinin, neonatal bilirubin, üre azotu testlerine ait sonuçlar hastane veri tabanından alındı. Geliştirdiğimiz denetimsiz makine öğrenmesi algoritması yardımıyla ilgili testlere ait yaş kırılımları ve bu bağlı referans aralıkları hesaplandı.

Bulgular: Geliştirdiğimiz denetimsiz makine öğrenme yönteminin referans aralıklarının belirlenmesinde indirekt yöntemlere yeni, çağdaş bir alternatif olduğu belirlendi. Bu yöntemle test sonuçlarının anlamlı değişkenlik gösterdiği yaş aralıkları yüksek çözünürlükte teste özgü şekilde bulundu.

Sonuç: Bilgisayar işlemci gücündeki artışlar, yeni özgün yapay zeka ve makine öğrenmesi temelli algoritmalar, yüksek miktarda veri depolamayı sağlayan veri tabanları, referans aralıklarının belirlenmesi için çağdaş bir çözüm geliştirme imkanı sunmaktadır. Bu çalışmada, referans aralıklarının hesaplanmasında temel basamak olan yaş aralıklarını yüksek çözünürlükte belirleyebilen, matematiksel ve istatistiksel temellere dayanan, denetimsiz makine öğrenme algoritması çözümü sunulmuştur. Çalışmada geliştirilen algoritmik yöntemi kullanarak her laboratuvar kendi popülasyon ve analitik yöntemlerine uygun referans aralıklarını kolay, hızlı, güvenli ve ekonomik bir şekilde hesaplayabilecektir.