Possibility Prediction Of Diabetes Mellitus At Early Stage Via Stacked Ensemble Deep Neural Network

Authors : Ahmet Haşim YURTTAKAL, Hatice BAŞ

Pages : 812-819

Doi:10.35414/akufemubid.946264

View : 31 | Download : 15

Publication Date : 2021-08-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Diyabet, kan glikoz düzeyini dengeleyen hormonlardan birisi olan insülin etkisinin veya salgılanmasının ya da her ikisinin eksikliğinden kaynaklanan kronik metabolik bir hastalıktır. İnsanların yaşam kalitesini olumsuz etkileyen sağlık sorunlarından biridir. Şeker hastalığı erken evrelerde tespit edilmezse kalp ve böbrekhastalıkları, retinopati, felç, sindirim bozuklukları ve ampütasyon gibi ciddi komplikasyonlara neden olabilir. Uzun bir asemptomatik dönemin varlığı nedeniyle, şeker hastalığının erken teşhisi genellikle yapılamamaktadır. Bu nedenle diyabet hastalarının yaklaşık %50'si erken evrede teşhis edilemediği için tedavi alamamaktadır. Bu durum diyabetin neden olduğu yukarıda saydığımız diğer hastalıkları da beraberinde getirir. Öte yandan, toplu öğrenme, aynı sorunu çözmek için birden fazla modelin eğitildiği ve daha iyi sonuçlar elde etmek için birleştirildiği bir makine öğrenimi modelidir. Derin sinir ağları, makine öğrenme algoritmalarından biridir ve insan beyninin bilgi işleme yönteminden esinlenerek geliştirilen yapay sinir ağlarının çok katmanlı halidir. Bu çalışmada, erken aşamalarda diyabet olasılık değerlendirmesi için yığılmış topluluk tabanlı bir derin sinir ağı yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yaklaşım, 520 hastadan oluşan bir veri seti üzerinde test edildi. Sonuç olarak önerilen yöntem, aynı veri seti üzerinde yapılan tahmin çalışmalarına göre test yüzdesi daha yüksek tutulmasına rağmen % 99.36 doğruluk ve % 99.19 AUC ile en yüksek başarı oranını elde etmiştir.
Keywords : Diyabet, Olasılık tahmini, Yığılmış topluluk, Derin sinir ağları