Tıbbi veri kümeleri arasındaki birliktelik kurallarının çok amaçlı genetik algoritma ile çıkarılması

Tıbbi verilerin hacimlerinin artması nedeniyle bu verilerden bilgi çıkarmak oldukça zorlaşır. Günümüzde çok büyük miktarda bilgi sürekli bir biçimde hastaların fizyolojik parametreleri gözlemlenerek toplanılmaktadır. Artan veri miktarları tıp uzmanları tarafından yapılan manüel analizleri bıktırıcı ve bazen imkansız birer görev haline getirmiştir. Analiz yapanlar, potansiyel olarak faydalı olabilecek bazı bilgilerin farkına varamayabilmektedir. Veri miktarında meydana gelen hızlı artış sonucu faydalı bilginin çıkarımı konusunda otomatikleştirilmiş bir yola ihtiyaç duyulur. Bu problem için kullanılan yaklaşımlardan biri veritabanları üzerinde bilgi keşfi veya veri madenciliği yöntemidir.Bu tezin amacı, şizofreni hastalığına ait tıbbi verilerden çok amaçlı genetik algoritma kullanarak bağıntı ve sınıflandırma kurallarını çıkarmaktır. Bağıntı ve sınıflandırma kuralları özellikle tıbbi teşhis alanında uygulanan tıbbi problemler için faydalıdır. Bu tip kurallar tıbbi uzmanlar tarafından doğrulanabilir ve bu durum mevcut problemin daha iyi anlaşılmasını sağlar.Son on yılda veri madenciliğinde kural keşfi üzerine pek çok teknik uygulanmıştır. Bu tekniklere örnek olarak uzman sistemler, yapay sinir ağları, veritabanı sistemleri ve evrimsel algoritmalar verilebilir. Evrimsel algoritmalar doğal evrim sürecinden esinlenerek geliştirilen hesapsal tekniklerin bir sınıfıdır. Doğal evrim süreci, gerçek hayatta karşılaşılan problemleri çözmek için doğal seçim ve en iyinin hayatta kalması mekanizmalarını örnek alır. Çok amaçlı evrimsel algoritmalar, kıyaslanamayan ve çoğunlukla rekabet halinde olan amaçların eş zamanlı optimizasyonu ile uğraşır.Bu tezdeki amaç, çok amaçlı genetik algoritma kullanarak sınıflandırma ve birliktelik kurallarını etkin bir şekilde bulmaktır. Bu maksatla şizofreni hastalarının sosyodemografik ve biyokimya verilerine uygulanan yöntem, suç işleme durumları dikkate alındığında sosyodemografik verilere daha bağımlı olduğu gözlenmiştir.