Kardiyovasküler Hastalıkların Belirlenmesi için Yapay Zekâ Yöntemleriyle Kural Tabanlı Teşhis Algoritmalarının Geliştirilmesi

Authors : Nilay Nisa TAÇYILDIZ, Buse Nur KARAMAN, Zeynep BAĞDATLI, Sude ÇİĞNİTAŞ, Muhammed Kürşad UÇAR

Pages : 1265-1273

Doi:10.31202/ecjse.1133297

View : 23 | Download : 8

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünya Sağlık Örgütü insert ignore into journalissuearticles values(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

ORIGINAL ARTICLE URL