Year: 2021
Type: article
Abstract: Kardiyovasküler hastalıklar, her yıl tahminen 17.9 milyon can kaybına neden olmaktadır. Toplam ölüm miktarının büyük bir çoğunluğunu oluşturan kalp hastalıkları için erken tanı ve tedaviler önemli bir yer kapsamaktadır. Uzun zamandır tıp alanında gerçekleştirilen çalışmalar, son çeyrek yüzyılda bilgisayar bilimlerinin hızlı yükselişi sayesinde makine öğrenmesi ve yapay zekâ gibi yeni tekniklerle desteklenerek daha başarılı hale getirilmiştir. Bu çalışmada kalp rahatsızlığını tespit etmek için örnek veri seti üzerinde makine öğrenmesi teknikleri uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. İlk olarak veri seti analiz edilmiştir. Hangi verilerin kalp rahatsızlığına dair işaretlerde bulunabileceği belirtilmiştir. Ardından üç farklı makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak örnek bir model oluşturulmuş ve kalp rahatsızlığı olan bireyler tespit edilmiştir. Elde edilen sonuçlar karşılaştırıldığında, Random Forest algoritması ile %88’lik bir doğruluk oranı ile daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Bunu sırasıyla %85’lik bir doğrulukla ile Lojistik Regresyon ve %70’lik bir doğruluk ile kNN algoritması takip etmiştir. Bulgular, kalp rahatsızlığının temel birkaç veri ile kolayca tespit edilebileceğini göstermektedir.
Authors: Mustafa COŞAR, Emre DENİZ
Institution: Hitit Üniversitesi
Language: Turkish
Subfield: Health Information Management
Field: Health Professions
Domain: Health Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W3209235307