Salgın hastalıklarda vaka sayılarının makine öğrenmesi ile tahmini

Koronavirüs, ilk olarak 2019 yılının Aralık ayında Çin Halk Cumhuriyeti'ndeki Wuhan kentinde görülmüş ve Dünya Sağlık Örgütü tarafından 11 Mart 2020'de salgın hastalık (pandemi) olarak ilan edilmiştir. Pandemi, ülkelerin halk sağlığını tehdit etmeye başladığından itibaren ülkeler tarafından vaka sayılarını ve ölüm oranlarını kontrol etmeye yönelik önlemler alınmıştır. Karantina, sokağa çıkma yasağı, periyodik kısıtlamalar, yeme-içme yerlerinin ve sosyal alanların bir süreliğine kapatılması bu önlemlerin temelini oluşturan tedbirler olmuştur. Bir seneden fazladır tüm dünyayı etkileyen COVID-19 pandemisi halen etkisini sürdürmekle beraber ciddiyetini de korumaktadır. Aşı geliştirici şirketler tarafından çeşitli aşılar geliştirilse de aktif vaka ve ölüm oranları yeterli aşı üretimi olmaması ve üretilen aşıların optimal bir şekilde dağıtılmaması sebebiyle tam anlamıyla pandemi şiddetini sönümleyememiştir. Pandemi döneminde karar alıcılar tarafından gelecek günlerin planlamasını yapmak halk sağlığı açısından büyük önem arz etmektedir. Gelecek günlerin aktif vaka sayısının tahminlemesi, hastaneler için personel ve malzeme planlaması, lojistik ve tedarik planlamaları, aşılama senaryoları, aşı dağıtım modelleri için son derece yardımcı olacak bir öngörüdür. Literatürde bölmeli modeller, türetilmiş bölmeli modeller, makine öğrenmesi algoritmaları, zaman serisi analizleri gibi farklı metotlar kullanılarak birçok COVID-19 aktif vaka tahminlemesi yapılmıştır. Bu çalışmada, Amerika Birleşik Devletleri (ABD) ve Türkiye'nin aktif vaka sayılarını kullanarak gelecek günlerdeki aktif vaka sayısı tahminleri makine öğrenmesi algoritmasıyla üretilmiştir. Python 3.8.5 programlama dili kullanılarak çalıştırılan algoritmalar Prophet, ARIMA, Doğrusal Regresyon, Polinom Regresyon, Destek Vektör Regresyonu modelleri ile gerçekleştirilmiştir. Algoritmaların performansları ortalama mutlak yüzde hatası (MAPE), ortalama karekök sapması (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) kullanılarak değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, denediğimiz yöntemler ve kullandığımız veri setleri için Prophet algoritması ABD için, ARIMA modeli ise Türkiye için en iyi performansı göstermiştir.