Hekime Tanı Koymada Yardımcı, Yapay Zekâ Destekli Hastalık Tespit Uzmanı

Authors : Ethem KARAL, Metin TURAN

Pages : 100-116

Doi:10.31590/ejosat.945518

View : 23 | Download : 12

Publication Date : 2021-07-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Bu çalışma, makine öğrenmesi, veri madenciliği ve yapay zeka teknolojileri kullanılarak, hastaya tanı konulmasını kolaylaştırmayı hedeflemektedir. Doğal dil işleme süreçleri ile hasta anamnezleri değerlendirilerek, tanı koymada yardımcı bir sistem oluşturulmuştur. Oluşturulan sistem ile hastadan anamnez alınırken doğal dil işleme kullanılarak; her bir hastalık belirtisi içeren konu başlığı önce anlamlandırılır, sonra kategorize edilerek eğitim yapılır. Karar Ağaç (Decision Tree), Torbalama (Bagging), Arttırma (Boosting) kullanılarak öğrenme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Öykü alma sırasında bilinen hastalıkların belirtileri değerlendirilerek doktorların yükünü hafifletmek amaçlanırken, pandemi gibi dönemlerde ya da yeni ortaya çıkan ve belirtileri/tedavi yöntemleri/hasta sayısı konularında az veriye sahip olunan dönemlerde, sağlık çalışanlarına ve sağlık sistemine yardımcı bir sistem geliştirilmesi hedeflenmiştir. Oluşturulmuş bu sistem; doktorların, hastaların rahatsızlıklarını daha yüksek doğruluk ve verimlilikle teşhis etmesine yardımcı olmuştur. Alınan bilgiler doğrultusunda Karar Ağaçları yöntemi ile bulunan doğruluk oranı %73, Random Forest algoritması ve Entropi ölçüsü kullanılarak ulaşılan doğruluk oranı %76, aynı algoritmanın Gini ölçüsü ile ulaşılan doğruluk oranı %82’dir. Adaboost algoritması kullanıldığında, öğrenme sabiti 1.0 olduğu durumda %64 sonucu elde edilirken, öğrenme sabiti 0.5 alındığında doğruluk oranı %67 olarak bulunmuştur. Hastanın anamnez verilerini değerlendiren sistem, hekime olası sonuçların listesini sunarak hekimin işini kolaylaştırmıştır. Yapay zekanın sonuçlarını değerlendirerek sonuçlara katılmak ya da katılmamak ise tamamen doktorun tercihine bırakılmıştır.
Keywords : Hastalık Tespit Sistemi, Doğal Dil İşleme, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka