Investigation Of Diabetes Data with Permutation Feature Importance Based Deep Learning Methods

Authors : Mehmet İsmail GÜRSOY, Ahmet ALKAN

Pages : 916-930

Doi:10.31466/kfbd.1174591

View : 17 | Download : 5

Publication Date : 2022-12-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Diyabet, vücuttaki yüksek kan şekeri seviyesi nedeniyle meydana gelen metabolik bir hastalıktır. Tedavi edilmediği takdirde, vücudun birçok hayati organında diyabete bağlı sağlık sorunları meydana gelebilir. Makine öğrenme teknolojilerindeki son teknikler ile diyabet hastalığını erken bir aşamada teşhis edebilen uygulamalar kullanılabilir. Bu çalışmada Medical City Hastanesi Endokrinoloji ve Diyabet Uzmanlık Merkezi Al Kindy Eğitim Hastanesi laboratuvarlarından elde edilen veri seti kullanılmıştır. Veri seti, Normal, pre diyabet ve diyabet şeklinde 3 farklı sınıftan oluşmaktadır. Elde edilen diyabet veri seti Uzun-Kısa Vadeli Bellek insert ignore into journalissuearticles values(LSTM);, Evrişimsel Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(CNN); ve Geçitli Tekrarlayan Birim insert ignore into journalissuearticles values(GRU); derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Her algoritmanın sınıflandırma başarımı; doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F skor başarım parametreleri ile değerlendirilmiştir. Derin öğrenme yöntemlerinden, LSTM algoritmasıyla %96.5, CNN algoritmasıyla % 94 ve GRU algoritmasıyla %93 sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. Bu çalışmada ayrıca veri setindeki özelliklerin sınıflandırma başarımına etkisini belirlemek için Permütasyon önem özelliği yöntemi de kullanılmıştır. Bu yöntem ile HbA1c özelliğinin kullanılan derin öğrenme yöntemlerinde önemli bir parametre olduğu ortaya konulmuştur. Gerek LSTM algoritması ile elde edilen sonuçlar, gerekse sınıflandırma başarısına etki eden en önemli özelliğin tespiti çalışmanın özgünlüğünü ortaya koymaktadır. Elde edilen sonuçların sağlık çalışanlarına hastalığın erken tespitine yardımcı olabilecek etkin karar verme için prognostik araç sağlayacağını göstermektedir.
Keywords : Diyabet, Sınıflandırma, Derin öğrenme, Permütasyon önem özelliği