- Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi
- Cilt: 14 Sayı: 1
- Kalp Yetmezliği Tanılı Hastaların Hayatta Kalma Tahmininde Topluluk Makine Öğrenme Yöntemlerinin Per...
Kalp Yetmezliği Tanılı Hastaların Hayatta Kalma Tahmininde Topluluk Makine Öğrenme Yöntemlerinin Performans Analizi
Authors : İrem Şenyer Yapıcı, Rukiye Uzun Arslan, Okan Erkaymaz
Pages : 59-69
View : 98 | Download : 147
Publication Date : 2024-04-29
Article Type : Research
Abstract :Kalp yetmezliği önemli morbidite ve mortaliteye sahip bir kardiyovasküler hastalık olup, dünya çapında giderek daha fazla insanı etkilemektedir. Klinik verilerle kalp yetmezliği tanılı hastaların sağ kalımlarını tahmin etmek oldukça zordur. Bu çalışmada, kalp yetmezliği tanılı hastaların hayatta kalma tahmininin doğruluğunu artıracak önemli özellikler ve etkili makine öğrenme (MÖ) algoritması tespit edilerek, etkili ve verimli bir MÖ temelli bir yapay zeka modeli tasarlanmaya çalışılmıştır. Bunun için yedi farklı MÖ algoritmasının performansları veri setinden çıkarılan belirleyici özelliklere dayanarak karşılaştırılmıştır. Veri setindeki dengesizliği gidermek ve daha gerçekçi doğruluk değerine sahip modeller elde etmek için amacıyla sentetik azınlık aşırı örnekleme tekniği (SMOTE) ile iki farklı çapraz doğrulama tekniğinden yararlanılmıştır. Yapılan benzetim çalışmaları sonucunda SMOTE tekniğinin kalp yetmezliği tanılı hastaların hayatta kalma oranını tahmininde sınıflandırıcıların performanslarını önemli ölçüde arttırdığı tespit edilmiştir. Birisi dışarıda çapraz doğrulama tekniğinde rastgele orman algoritmasıyla %90’lık bir başarım elde edilirken, 10 kat çapraz doğrulama tekniğinde ekstrem gradyan arttırma algoritmasıyla %93 doğruluk değeriyle en yüksek başarım değerine ulaşılmıştır. Elde edilen sonuçlar literatürde benzer veri seti kullanılarak yapılan çalışmalarla kıyaslandığında önerilen yöntemin daha yüksek performans sergilediği tespit edilmiştir. Önerilen yöntem hem sağlık sistemini iyileştirme hem de sağlık hizmeti sağlayıcıları için kalp yetmezliği tanılı hastaların hayatta kalmasını tahmininde etkili bir yöntem olma potansiyeli bulunmaktadır. Bununla birlikte uzman hekimlere kalp yetmezliği tanılı hastaların tedavi sürecinin planlanmasında yol gösterici olacaktır.Keywords : Kalp yetmezliği, makine öğrenmesi, özellik seçimi, SMOTE