Makine öğrenme kullanarak kalp kriz tahmin

Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) 2020 raporuna göre, her yıl 17.9 milyondan fazla insan kalp krizinden hayatını kaybetmektedir, bu da onu dünyadaki en ölümcül hastalıklardan biri yapmaktadır; ayrıca kalp krizi, dünya genelinde birçok insanın hayatını etkileyen kardiyovasküler hastalık olarak nitelendirilmektedir. Makine öğrenimi, sağlık endüstrisi için hayati öneme sahip olup bilimsel gelişmelerle birlikte insanların yaşam kalitesini artırmaktadır. Bu tezde, makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak kalp krizinin tahminine yönelik çalışmalar yapılmıştır. Çalışmalarda kullanılan veriler UCI Makine Öğrenme veri tabanından alınmıştır. Literatürde bilinen beş makine öğrenimi modeli kullanılarak kalp krizinin tahminine yönelik yapılmıştır. Ayrıca tezde, kalp krizinin tahminine yönelik veri ön işleme, hiperparametre ayarlama ve Logistic regresyonun bütünleşmesinden oluşan kavramsal yeni bir model önerilmiştir. Önerilen model üzerinde yapılan testler tatmin edici sonuçlar üretmiş ve %93'lük doğruluk sonucuna ulaşılmıştır. İlaveten önerilen modelin ürettiği sonuçlar diğer makine öğrenmesi algoritmalarının sonuçları ile karşılaştırılmış ve önerilen modelin diğer algoritmalardan daha iyi sonuçlar ürettiği gösterilmiştir.