Treffer: Makine öğrenmesi algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini

Günümüzde çok daha hızlı bilgisayarların geliştirilmesi ile makine algoritma sistemleri de bir o kadar geliştirilerek yapay zekânın sağlık sektöründe kullanımı ciddi oranda artmıştır. Bu algoritmaların tıp alanında kullanımı önemli gelişmelere yol açmıştır. Kalp hastalıklarının tedavi edilmesi adına teşhisinde de yapay zeka teknikleri çok sıklıkla kullanılmaktadır. Tez çalışmasında yapay zekanın alt dallarından olan makine öğrenmesi kullanılarak, bir sınıflandırma problemi olarak kalp hastalığına ait olan bir veri seti alınarak, bu veri setindeki hastaların kalp hastası olma olasılıkları üzerine bir tahminleme yapılmıştır. Elde edilen veri seti denetimli öğrenme sisteminin alt algoritmaları ile eğitimi gerçekleştirilerek her sınıflandırma algoritması ile ayrı ayrı model oluşturulmuş ve daha sonra oluşturulan bu modeller ile test veri seti karşılaştırılarak kalp hastalığı tahmini yapılmıştır. Uygulama olarak KNIME Analytics Platform kullanılmıştır. Sınıflandırma algoritmalarından ise LPROP Çok Katmanlı Algoritma, K-Means Kümeleme, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Karar Ağacı, Lojistik Regresyon, sinir ağları algoritmaları ile toplu öğrenme yöntemleri kullanılmıştır. Uygulama ile yapılan deneme ve testlerde alınan sonuçlara göre test veri setinin doğruluk oranı değerlendirildiğinde en yüksek doğruluk oranlarına %85,26 oran ile Naive Bayes yöntemi ile ulaşılmıştır. Yapılan çalışmada tahminlere ait hata matrisleri de değerlendirmeye alınarak tablolar halinde gösterilmiştir.