Diagnosis of Covid-19 via patient breath data using artificial intelligence

Using machine learning algorithms for the rapid diagnosis and detection of the COVID-19 pandemic and isolating the patients from crowded environments are very important to controlling the epidemic. This study aims to develop a point-of-care testing (POCT) system that can detect COVID-19 by detecting volatile organic compounds (VOCs) in a patient's exhaled breath using the Gradient Boosted Trees Learner Algorithm. 294 breath samples were collected from 142 patients at Istanbul Medipol Mega Hospital between December 2020 and March 2021. 84 cases out of 142 resulted in negatives, and 58 cases resulted in positives. All these breath samples have been converted into numeric values through five air sensors. 10% of the data have been used for the validation of the model, while 75% of the test data have been used for training an AI model to predict the coronavirus presence. 25% have been used for testing. The SMOTE oversampling method was used to increase the training set size and reduce the imbalance of negative and positive classes in training and test data. Different machine learning algorithms have also been tried to develop the e-nose model. The test results have suggested that the Gradient Boosting algorithm created the best model. The Gradient Boosting model provides 95% recall when predicting COVID-19 positive patients and 96% accuracy when predicting COVID-19 negative patients

Yoğun bakım hastalarında sepsis enfeksiyonu tahmini: Denetimsiz makine öğrenmesi modeli

Sepsis infection, which is one of the most important causes of death in intensive care units, is seen as a severe global health crisis. If an early diagnosis of sepsis infection cannot be made, and treatment is not started rapidly, septic shock may result in multiple organ failure and death is almost inevitable. Therefore, it is vital to establish an early diagnosis and start the treatment at once. This study aims to accomplish a new model of unsupervised machine learning using lactate and Ph laboratory test values, which are considered to be important parameters to diagnose sepsis infection. The data used in the study have been obtained from MIMIC-III international clinical database. Unsupervised machine learning has been performed via the Fuzzy-C algorithm along with validity indexes like Xie Beni on patients’ data diagnosed sepsis and non-sepsis. The machine-generated ten labels at the end of the training session considering-designed validity indexes. The labelled cluster representatives have been reduced to two dimensions by Principal Component Analysis method in order to monitor the learning in a two-dimensional space. The study contributes to the literature by conducting unsupervised learning through two parameters (Lactate and Ph) and leading to multi-parameter studies. In addition, the study reports that there are five types of sepsis patterns in terms of Lactate and PH laboratory tests.Yoğun bakım servislerinde yaşanan ölümlerin en önemli sebeplerinden biri olan sepsis enfeksiyonu ciddi bir küresel sağlık krizi olarak görülmektedir. Sepsis enfeksiyonunun erken teşhisi yapılamaz ve hızla tedaviye başlanmaz ise çoklu organ yetmezliğine ve ölüme neden olabilmektedir. Bu nedenle hızlı sepsis tanısı ve tedavisi hayati önem taşımaktadır. Bu çalışmada amaç, sepsis enfeksiyonunun gelişimini etkileyen önemli parametrelerden olan laktat ve Ph değerlerini kullanarak yeni bir denetimsiz makine öğrenmesi modeli gerçekleştirmektir. Çalışma kapsamında kullanılan veriler MIMIC-III klinik veri tabanından elde edilmiştir. Çalışma genelinde sepsis tanısı konmuş ve sepsis tanısı konmamış hastalar üzerinde Bulanık-C ortalamalar algoritması ile denetimsiz makine öğrenmesi gerçekleştirilmiştir. Makine sepsis olan ve olamayan hastaları beşi sepsis pozitif, beşi sepsis negatif olacak şekilde 10 ayrı etiketle işaretlemiştir. Etiketlenen küme temsilcileri öğrenmenin monitorize edilebilmesi için Temel Bileşenler Analizi yöntemiyle iki boyuta indirgenmiştir. Çalışma, iki parametre özelinde (laktat ve Ph) değerlendirilerek denetimsiz öğrenme gerçekleştirmiş olması ve çok parametreli çalışmalara öncülük etmesi açısından literatüre katkı sağlamaktadır. Ayrıca, çalışma Lactat ve Ph değerleri bakımından beş ayrı kümede hasta bulunduğunu rapor etmektedir

Diz protezlerinde Femoral ve Safen bloğun postoperatif ağrı etkinliğinin karşılaştırılması

GİRİŞ ve Amaç: Diz protez ameliyatları sonrası postopera-tif rehabilitasyonu, hasta memnuniyetini ve genel sonuçları et-kileyen orta-şiddetli postoperatif ağrı görülmektedir. Postope-ratif ağrı kontrolü için uygulanan periferik sinir blokları opioid kullanımını azaltması sebebiyle daha çok tercih edilmektedir. Çalış-mamızda diz protez ameliyatlarından sonra ultrason eşliğinde uygu-lanan, femoral ve safen (adduktor kanal) sinir bloklarının, postope-ratif analjezi açısından etkinliğinin karşılaştırılması amaçlanmıştır.Yöntem-Gereçler: İstanbul Tıp Fakültesi, Ortopedi Kliniği’ne başvuran spinal anestezi altında total diz artroplasti yapılan hastalar prospektif göz-lemsel olarak incelendi. Femoral sinir bloğu yapılanlar (Grup F) ve safen sinir bloğu (Grup S) yapılanlar olmak üzere 2 gruba ayrıldı. Demografik veriler, operasyon süreleri, VAS değerleri, hastane yatış süreleri kayde-dildi. Ayrıca hasta memnuniyeti Likert skalasına göre değerlendirildi.Bulgular: Çalışmamızda 23 hasta araştırıldı. Femoral sinir bloğu yapılan-lar 11 (%47,82) (Grup F)’ ye, Safen sinir bloğu yapılanlar 12 (%52,17) (Grup S)’ ye dahil edildi. Operasyon süreleri Grup F’de 138,18 ± 28,92, Grup S’de ise 113,64 ± 21,10 dakika idi. (p=0,034) Hastane yatış süresi Grup F’de 3,91 ± 1,22, Grup S’de 2,67 ± 0,77 gün idi. (p=0,008) VAS de-ğerleri açısından 2 grup arasında anlamlı farklılık saptanmadı. (p>0,005) Hasta memnuniyeti Grup S’de daha yüksek bulundu. (P=0,020)TARTIŞMA ve Sonuç: Her 2 grup analjezik etkinlik açısından benzer olarak saptandı. Ancak safen bloğun hastane yatış süresi ve operasyon sürelerinin daha kısa olması ve hasta memnuniyetinin daha yüksek ol-ması sebebiyle diz artoplastilerinde daha çok tercih edilebilir olduğunu düşünüyoruz.Anahtar Kelimeler:Diz artroplasti, Femoral blok, Safen Blok, Postoperatif ağr

Research on the correlations between emotional questioning level and life satisfactions of parents and problem behaviors and social skills of pre-scholl children

Araştırma okul öncesi eğitim kurumuna devam eden 48-72 aylık çocukların sosyal beceri ve problem davranışları ile ebeveynlerinin duygusal zeka düzeyleri ve yaşam doyumları arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla yapılmıştır. Araştırma ebeveynlerin duygusal zeka düzeylerinin ve yaşam doyumlarının, çocukların sosyal beceri ve problem davranışlarını ne derece etkilediğini saptamak açısından önem taşımaktadır. Araştırma genel tarama modellerinden ilişkisel tarama modelindedir. Araştırmada, Genel Bilgi Formu, Sosyal Beceri Ölçeği, Problem Davranış Ölçeği, Schutte Duygusal Zeka Ölçeği ve Yaşam Doyumu Ölçeği kullanılmıştır. Araştırmanın evrenini 2015-2016 eğitim-öğretim yılında Ankara ili Yenimahalle merkez ilçesinde bulunan Milli Eğitim Bakanlığı'na bağlı resmi ilkokulların anasınıflarına, bağımsız anaokullarına ve özel anaokullarına devam eden 48-72 aylık okul öncesi dönem çocukları ve bu çocukların anne-babaları oluşturmaktadır. Araştırmanın örneklemini evrenden basit rastgele örnekleme yoluyla seçilen 332 çocuk ve bu çocukların ebeveynleri oluşturmaktadır. Araştırma sonucunda aşağıdaki bulgulara ulaşılmıştır. Çocukların Sosyal Beceri Ölçeğinden aldıkları puanlar, çocukların cinsiyeti, okul öncesi eğitim kurumunun türü, kardeş sayısı, annenin öğrenim durumu, babanın öğrenim durumu gibi değişkenlere göre farklılık göstermekte, doğum sırası, annenin yaşı ve babanın yaşı gibi değişkenlere göre farklılık göstermemektedir. Çocukların Sosyal Beceri Ölçeğinin toplamından aldıkları puanlar ile ebeveynlerin Duygusal Zeka Ölçeğinden aldıkları toplam puanlar arasında pozitif yönde anlamlı ilişki saptanmıştır. Çocukların Sosyal Beceri Ölçeğinden aldıkları puanlar ile ebeveynlerinin Yaşam Doyumu Ölçeği'nden aldıkları puanlar arasından anlamlı ilişki saptanmamıştır. Çocukların problem davranışları, çocukların cinsiyeti, okul öncesi eğitim kurumun türü, annenin öğrenim durumu, babanın öğrenim durumu gibi değişkenlere göre farklılık göstermekte, doğum sırası, kardeş sayısı, annenin yaşı, babanın yaşı gibi değişkenlere göre farklılık göstermemektedir. Çocukların Problem Davranış Ölçeğinin toplamından aldıkları puanlar ile ebeveynlerin Duygusal Zeka Ölçeğinden aldıkları puanlar arasında negatif yönde düşük düzeyde anlamlı ilişki saptanmıştır. Çocukların Problem Davranış' ölçeğinden aldıkları puanlar ile ebeveynlerinin Yaşam Doyumu ölçeğinden aldıkları puanlar arasında anlamlı ilişki saptanmamıştır. Ebeveynlerin yaşam doyumları ile duygusal zeka düzeyleri arasında pozitif yönde düşük düzeyde anlamlı bir ilişki olduğu saptanmıştır. Anne ve babaların Duygusal Zeka Ölçeği'nin tüm alt boyutlarından ve ölçeğin toplamından aldıkları puanlar arasında annelerin lehine anlamlı farklılık bulunduğu saptanmıştır. Anne ve babaların Yaşam Doyumu Ölçeği'nden aldıkları puanlar arasında anlamlı farklılık saptanmamıştır.This research has targeted the interrelations between emotional questioning and life satisfactions of parents and social skills of pre-school children, who are 48-72 months old, attending to a pre-school education institution. This study has a crucial importance on defining how much the level of emotional questioning of parents and their life satisfactions effective on social skills of children and their problem behaviours. The research is in the model of coherent scanning which is one of the general scanning models. In this study, General Information Form, Scale of Social Skill, Problem Behaviours Scale, Schutte Emotional Questioning Scale, and Life Satisfaction Scale was applied. The universe of this research has been constituted by pre-school children (48-72 months old) who attend at public kindergartens affiliated to Ministry of National Education (MEB), independent kindergartens and private kindergartens and their parents who live in Yenimahalle central district of Ankara province during 2015-2016 academic year. The sample of the study consisted of 332 children selected by simple random sampling from the universe and the parents of these children. As a result of the research, the social skills of the children differ according to the variables such as gender of the children, the type of pre-school education institution, the number of siblings, education level of the mother, educational level of the father. However, it does not differ according to the variables such as the order of birth and the age of the parents. In addition, a positively observed correlation between the points which achieved by children's Social Skill Scale and the total points of parents' which achieved by Emotional Questioning Scale at the end of the research. There is no relationship has been correlated between the points achieved by children through Social Skill Scale and the points achieved by parents through Life Satisfaction Scale. The problem behaviors of children differ according to variables such as gender of the children, the type of pre-school education institution, education level of the mother and education level of the father. However, it does not differ according to variables such as the order of birth, the number of siblings, the age of the parents. A low level of negative meaningful correlation has been found between the scores of the children's Problem Behaviour Scale and the scores of the parents Emotional Intelligence Scale. There was no significant relationship between the scores of the chilren's Problem Behaviour Scale and the scores of the parents Life Satisfaction Scale. A positive correlation has been observed between the life satisfactions of parents and their level of emotional intelligence. From the points of parents through all the sub dimensions of Emotional Intelligence Scale and the total points achieved from the scale, a meaningful difference on behalf of mothers has been recognised. No meaningful difference has been defined among the points achieved by mothers and fathers through Life Satisfaction Scale

Content analysis of the studies on problem positioning with equations at secondary education level

Araştırmanın amacı denklemlerle ilgili problem kurma üzerine literatürde bulunan çalışmaları inceleyerek ilerleyen zamanlardaki araştırmacılara yol göstermek ve eksik olan noktaların farkına vardırarak araştırmacıların eksik olduğu düşünülen alanlarda yoğunlaşmalarını sağlamaktır. Bu çalışma alan taraması niteliğinde bir çalışmadır. Verilerin analizinde içerik analizi kullanılmıştır. Bu amaca yönelik Ulusal Tez Arama Merkezi'nden 22 lisansüstü teze ulaşılmıştır. Veri toplama aracı olarak ''Tez İnceleme Formu'' kullanılmıştır. Bu forma göre tezler; yayın yılına, üniversiteye, enstitüye, danışmanın unvanına, düzeyine, veri toplama yöntemine, örnekleme, veri toplama aracına, veri analiz türüne ve amaçlarına göre incelenmiştir. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre, son yıllarda bu konuda yapılan tezlerin sayısal olarak artışta olduğu, tezlerin en çok Eskişehir Osmangazi Üniversitesi'nde, Eğitim Bilimleri Enstitüsünde hazırlandığı, tür olarak yüksek lisans tezlerinin fazla olduğu, çalışmalarda en çok doçent doktor unvanında danışman bulunduğu, çalışmalarda en fazla karma yöntemin kullanıldığı, sıklıkla çalışılan grubun 7.sınıf öğrencileri olduğu, veri toplama aracı olarak daha çok formların kullanıldığı, veri analizi olarak içerik analizinin çoğunlukta olduğu ve çalışmaların sıklıkla problem kurma becerisini inceleme amacı olduğu görülmüştür.The aim of the research is to examine the studies in the literature on problem posing related to equations, to guide the researchers in the future and to realize the missing points and to enable the researchers to concentrate on the areas that are thought to be missing. This study is a field study. Content analysis was used in the analysis of data. For this purpose, 22 postgraduate theses were reached from the National Thesis Search Center. ''Thesis Review Form'' used as a data collection tool. Theses according to this form; year of publication, unıversity institute, title and level of the consultant,data collection method, sampling, data collection tool, data analysis type and purposes. According to the findings obtained from the research, the number of theses on this subject has increased in recent years, the most of theses were prepared at Eskişehir Osmangazi Unıversity, Institute of Educational Sciences, the number of master's theses in terms of type, the number of consultants with the title of associate professor in studies, the most it was seen that more mixed methods were used, the group studied most were 7th grade students, more forms were used as a data collection tool, content analysis was the majority as data analysis, and the studies were often aimed at examining problem posing skills

Ebeveynlerin internet kullanım düzeylerine göre kümelenmesi ve çocukları arasındaki farklılıkların analizi

EBEVEYNLERİN İNTERNET KULLANIM DÜZEYLERİNE GÖRE KÜMELENMESİ VE ÇOCUKLARI ARASINDAKİ FARKLILIKLARIN ANALİZİ Çocukların internet kullanımlarında, kullanma sürelerinde ve internet kullanım davranışlarında bilinçli ve yönlendirici ebeveyn rehberliği önemli rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı Avrupa Çevrimiçi Çocuklar (Eu Kids Online) projesi kapsamında toplanan verilerle veri madenciliği standart sürecini tüm aşamaları ile gerçekleştirmek, iki aşamalı kümeleme algoritması uygulayarak ebeveynleri internet kullanım düzeylerine göre kümelere ayırmak ve bu kümelerde yer alan çocukların internete bakış açıları, internet kullanma yetenekleri, psikolojik duygu durumları ve ebeveynlerine ilişkin görüşleri arasındaki farklılıkları belirlemektir. Çalışmada, Avrupa Çevrimiçi Çocuklar Projesi kapsamında 25 Avrupa ülkesinden yaklaşık 25.000 çocuk (9-16 yaş arası) ve ebeveynlerinden biri ile yüz yüze gerçekleştirilen görüşme sonucu elde edilen veri kümesi kullanılmıştır. Bu veriler üzerine uygulanan iki aşamalı kümeleme algoritması sonucunda, ebeveynler internet kullanım düzeylerine göre; Aktif Kullanıcı, Sınırlı Kullanıcı ve Kullanıcı Olmayan ebeveynler olmak üzere üç farklı kümeye ayrılmışlardır. Çalışma sonucuna göre, ebeveynlerin internet kullanım düzeylerinin çocuklar arasında anlamlı farklılıklar oluşturduğu görülmüştür. Aktif Kullanıcı ebeveyn kümesindeki çocuklar interneti daha etkin ve bilinçli kullanırken, Sınırlı Kullanıcı ebeveyn kümesindeki çocukların interneti bilgi ve bilinç düzeyi olarak daha düşük seviyelerde kullandıkları sonucuna ulaşılmıştır. Ancak her iki kümede yer alan ebeveynlerin internet konusunda çocuklarını bilgilendirdikleri ve yardımcı oldukları kaydedilmiştir. Kullanıcı Olmayan ebeveynlerin çocukları ise internet konusunda yeterli bilgiye sahip olmamaları ve interneti bilinçsiz kullanmaları nedeniyle, oluşabilecek her türlü olumsuz duruma karşı daha savunmasız oldukları belirlenmiştir. Çocukların internet kullanım davranışlarının gelişmesinde, rol model aldıkları ebeveynlerinin internet kullanım düzeylerinin önemli olduğu sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Avrupa Çevrimiçi Çocuklar, İnternet Kullanımı, Veri Madenciliği, Kümeleme Analizi, İki Aşamalı Kümeleme ABSTRACT CLUSTERING PARENTS ACCORDING TO INTERNET USAGE LEVELS AND ANALYSIS OF DIFFERENCES BETWEEN THEIR CHILDREN The conscious parental guidance plays an important role for children's internet usage, internet usage duration and internet usage behavior. The aim of this study, was performed on data collected by EU Kids Online Project, is to realize Cross-Industry Standart Process for Data Mining with all phases and to apply two-step clustering algorithm on the base of the parents’ internet usage levels. Then, the differences among children were analyzed according to parents’ clusters. During European Online Children Project, nearly 25.000 children (9-16 years old) and one of their parents in 25 European countries are conducted and data were obtained by face to face interviews. Parents are clustered in three classes which are named as Active Users, Limited Users and Non-Users according to their internet usage. It was seemed that there were differences among children according to their internet usage frequencies, internet usage capabilities, psychological states and views on parents. The children of Active Users use the internet more effective and conscious while children of Limited Users do more moderated level of consciousness. However, both clusters of parents have been recorded that they help their children about internet usage. The children of Non-Users did not have enough information and was determined as more vulnerable to all kinds of adverse situations that may occur because of their unconscious usage of internet. As the result, the study indicated an important role of the parents’ internet usage levels to develop the children’s internet usage. Key Words: Eu Kids Online, Using Internet, Data Mining, Clustering, Two Step Cluste

Artificial intelligence in healthcare: An implementation example for intensive care units

Sepsis, vücutta gelişen enfeksiyona neden olan bakterilerin kana karışması ile bağışıklık sisteminin bu bakterilere karşı büyük bir savunma göstermesi; bu nedenle vücutta organ yetmezliğinin gerçekleşmesi olarak bilinmektedir. Sepsis enfeksiyonunun erken teşhisi yapılamaz ve hızla tedaviye başlanamaz ise çoklu organ yetmezliği sonucu ölüme neden olabilmektedir. Sepsis tanısının konulması amacıyla Ardışık Organ Yetmezliği Değerlendirme (Sequential Organ Failure Assessment Score: SOFA) ve Hızlı Ardışık Organ Yetmezliği Değerlendirme (quick Sequential Organ Failure Assesment: qSOFA) skorlama sistemleri kullanılmaktadır. SOFA skorlamasının zaman alıcı olması, qSOFA'nın ise düşük performans göstermesi nedeniyle bu denli kritik bir hastalığın erken teşhisi için daha doğru klinik tahmin modellerine gereksinim duyulmaktadır. Bu tez çalışması kapsamında sepsis enfeksiyonunun gelişimini erken tahmin etmeye yönelik bir yapay zeka çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi'nin yoğun bakım ünitelerinde kalan hastaların klinik verilerinden oluşan MIMIC-III veri tabanı kullanılmıştır. Öncelikle veriler üzerinde denetimsiz makine öğrenmesi gerçekleştirilmiştir. FCM algoritması kullanılarak gerçekleştirilen öğrenme sonunda, küme geçerlilik indeksleri dikkate alınarak optimum kümeler elde edilmiştir. Küme temsilcileri PCA yöntemi ile iki boyuta indirgenerek hekimlerin sepsis örüntüsünü takip edebileceği bir model geliştirilmiştir. Derin öğrenme algoritması LSTM kullanılarak hastanın sonraki saat içinde sepsis olup olmayacağı %82 başarı ile tahmin edilmiştir. Araştırmada gerçekleştirilen yapay zeka modelinin, kritik hastalıkların öngörülerek hekimlerin karar verme sürecine yardımcı olabileceği, sağlık merkezinin rekabet avantajı sağlayan dinamik yeteneklerini geliştirebileceği ve tüm bunlar sayesinde, sağlıkta inovatif stratejilerin geliştirilmesinde rol oynayabileceği vurgulanmıştır.Sepsis infection, which is one of the most important causes of death in intensive care services, is one of as a serious global health crisis. Sepsis infection can cause death because of multiple organ failure. Early diagnosis and rapid treatment process are crucial. Sepsis can be diagnosed along with clinical findings, laboratory results, SOFA and qSOFA scoring systems. Sophistication and time consuming of the SOFA scoring system and poor performance of the qSOFA scoring system are the main disadvantages for sepsis where early diagnosis is essential. Therefore, more accurate clinical prediction models are needed. Within the scope of the thesis, an artificial intelligence study was employed to predict sepsis infection earlier. The MIMIC-III database, which consists of detailed clinical data of patients treated in the intensive care units of Beth Israel Deaconess Medical Center, was used in the study. In the beginning of the study, unsupervised machine learning was performed using the data obtained from the patients using the FCM algorithm. Optimum clusters were obtained by considering the cluster validity indices. Cluster representatives were reduced to two dimensions with Principal Component Analysis method and a model was developed in which doctors could follow the sepsis pattern. It is predicted 82% accuracy whether the patient would have sepsis within the next hour by using the deep learning algorithm LSTM. This research emphasizes the artificial intelligence model implemented and critical diseases can be predicted, and doctors can help the decision-making process. Therefore, health centers can improve their dynamic capabilities which provide competitive advantages. In the lights of all these advantages, artificial intelligence can play a essential role in the development of innovative strategies in health centers