- El-Cezeri
- Vol: 9 Issue: 4 Özel Sayı
- Kardiyovasküler Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zekâ Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algori...
Kardiyovasküler Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zekâ Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algoritmalarının Geliştirilmesi
Authors : Nilay Nisa Taçyildiz, Buse Nur Karaman, Zeynep Bağdatli, Sude Çiğnitaş, Muhammed Kürşad Uçar
Pages : 1265-1273
Doi:10.31202/ecjse.1133297
View : 11 | Download : 5
Publication Date : 2022-12-31
Article Type : Research
Abstract :Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) verilerine göre kalp hastalıkları en fazla ölüm oranına sahip hastalıklar arasındadır. Kardiyovasküler hastalıklar olarak bilinen kalp ve damar hastalıkları, damarın iç duvarında plak oluşması ile damarların sertleşmesiyle damarın daralması ve kanın akışını zorlaştırması olarak tanımlanır. Hastalığın teşhisi, çeşitli klinik bulguların incelenmesiyle konulmaktadır. Klinik bulgu ve testlerin zaman alması teşhis aşamasını uzatmaktadır. Bu nedenle hastalık teşhis sürecini kolaylaştıracak yeni araç ve yöntemler araştırılmaktadır. Çalışmada erişime açık paylaşım sitesi Kaggle’dan kalp hastalığı veri kümesi kullanılmıştır. Veri setinde 14 adet özellik bulunmaktadır. Özellikler Eta kolerasyon katsayısı ile seçilerek 11’e indirilmiştir. Karar ağaçları algoritmaları yardımıyla kural tabanlı teşhis algoritmaları geliştirilmiştir. Çalışma sonucunda ortalama 94,15 doğruluk oranı, 0,98 duyarlılık, 0,91 özgüllük oranıyla yaklaşık 5 seviyede kural tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sonuç: Model performanslarına göre, KVH teşhisi için yapay zekâ yöntemleriyle geliştirilen yüksek doğruluk oranına sahip olup, klinikte hekim tarafından kural tabanlı teşhis algoritması olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.Keywords : Kardiyovasküler hastalık, Eta korelasayon katsayısı, Karar ağaçları