Tıbbi teşhisler için bazı makine öğrenme teknikleri

Teknolojideki büyük atılımlarla elde edilen biyolojik veri miktarında büyük bir artış vardır ve bu verilerin miktarı her geçen gün katlanarak artmaktadır. Biyolojik verilerin analizi ve yorumlanması geleneksel yöntemlerle çok zor olduğu için veri madenciliği algoritmalarının ve makine öğrenme tekniklerinin kullanımı sağlık alanında yaygınlaşmıştır. Bu çalışmada, biyokimya ve hormon değerleri, doğrusal regresyon, genelleştirilmiş doğrusal regresyon, derin öğrenme, rastgele orman, gradyan arttırma ağaçları ve destek vektör makinesi gibi bazı makine öğrenme teknikleri kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Laboratuvar sonuçları referans aralıklarına göre analiz edilerek, biyokimya ve hormon parametreleri arasındaki bilinmeyen ilişkiler ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır. Son olarak, elde edilen sonuçlar paylaşılmış ve modelin performansı değerlendirilmiştir.