Kalp hastalıklarının teşhisi için makine öğrenmesi tabanlı yaklaşım

Kalple ilgili hastalıklar son yıllarda dünyada çok sayıda ölümün ana nedeni haline gelmiş ve sadece ülkemizde değil tüm dünyada yaşamı en çok tehdit eden hastalık olarak ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, uygun tedavi için bu tür hastalıkların zamanında teşhis edilmesini sağlayacak güvenilir, doğru ve uygulanabilir bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Yapay zeka, büyük veri analizi ve gelişmiş algoritmalar kullanarak sağlık sektöründe önemli tahminler yapmaktadır. Son yıllarda yapay zeka sağlık sektöründe yaygın şekilde kullanılmakta ve pek çok avantaj sağlamaktadır. Tez çalışmasında yüksek doğruluk oranına sahip makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yeni hastalarda kalp hastalıklarının erken teşhisi ve tespiti sağlanmıştır. Bu kapsamda yapılan çalışmada, 526 kalp hastası ve 499 sağlıklı örnekten oluşan ve yaş, cinsiyet, göğüs ağrısı tipi vs. 14 öznitelikten oluşan veri setinde makine öğrenmesi teknikleri uygulanarak hastaların kalp rahatsızlığının tahmin edilmesi konusunda yüksek başarı oranları tespit edildiği görülmüştür. Makine Öğrenmesi Algoritmalarından K-En Yakın Komşu (KNN), Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Rastgele Orman algoritmaları kullanılmış ve algoritmaların doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F Ölçütü değerlerine yer verilmiştir. Alınan sonuçlarda toplam verinin %20 sini oluşturan 205 test verisi değerlendirilmiş ve Rastgele Orman Algoritması ile %98,54 oranında doğruluk değeri elde edilmiştir