SUBMISSIONS

SUBMISSION DETAIL

Onur SEVLÝ
 


Keywords:



ÝNME (FELÇ) RÝSKÝNÝN MAKÝNE ÖÐRENMESÝ KULLANILARAK TESPÝTÝ
 
Ýnme beyne giden kan akýþýnýn çeþitli nedenlerle azalmasý ya da kesilmesi sonucu, beyin dokusunun oksijen ve besinden yoksun kalmasý ile meydana gelen beyin krizleridir. Oksijen ve besin alamayan beyin hücreleri hýzla ölmeye baþlar ve beynin belirli bölgelerinde geçici ya da kalýcý olarak meydana gelen hasarlar sonucunda fonksiyon kayýplarý oluþur. Ýnme küresel ölçekte ölümlerin ikinci önde gelen nedeni olup toplam ölüm vakalarýnýn yaklaþýk %11’ine sebep olmaktadýr. Yanlýþ beslenme, aktivite yetersizliði, sigara ve alkol kullanýmý, yüksek tansiyon ve kolestrol, diyabet, obezite gibi pek çok etken inmenin oluþmasýna sebep olmaktadýr. Ayrýca 60 yaþ üzerinde risk daha da artmaktadýr. Pek çok farklý etkene baðlý oluþu ve semptomlarýnýn ayýrt edilememesi gibi nedenlerle inmenin zamanýnda tespiti ya da erken tahminlenmesi her zaman mümkün olamamaktadýr. Oysa erken belirlenmesi halinde ortaya çýkacak ölüm ya da hasarlarýn %80’e varan oranda önlenmesi mümkündür. Saðlýk alanýnda toplanan verilerin anlamlandýrýlmasý ve baþarýlý çýkarýmlarýn yapýlabilmesi için çeþitli veri madenciliði tekniklerinden yararlanýlmaktadýr. Bunun yanýnda yapay zekâ teknolojisindeki ilerlemelerle birlikte, eldeki mevcut veriler arasýndaki örüntüleri tespit ederek geleceðe dönük baþarýlý tahminler üretebilen makine öðrenmesi teknikleri medikal alanda da yaygýn olarak kullanýlmaktadýr. Bu çalýþmada inme hastalýðýnýn erken teþhisi ve tahminlenmesine yönelik olarak 11 özellik ve 5510 adet örnekten oluþan veri seti üzerinde bir sýnýflama çalýþmasý gerçekleþtirilmiþtir. Eldeki veri setinin dengesiz olmasýndan dolayý yeniden örnekleme tekniði kullanýlmýþtýr. Rastgele Orman yöntemi ve aþýrý örnekleme tekniði ile gerçekleþtirilen sýnýflamada %98.84 doðruluk elde edilmiþtir. Sýnýflama iþlemi sonucunda inme durumunun tahminlenmesinde girdi özelliklerin etki deðerleri ortaya konmuþtur. En belirleyici özelliklerin yaþ, vücut kitle indeksi ve kandaki ortalama glikoz seviyesi olduðu görülmüþtür.

Anahtar Kelimeler: Ýnme (felç) risk tahminlemesi, makine öðrenmesi, yeniden örnekleme