Melez öğrenme ile kalp ve damar hastalığının tahmini

Ülkemizde ve dünyada yaşam kalitesini düşüren, çok sayıda ölüme sebep olan ve tedavi giderleri fazla olan kalp ve damar hastalıklarına yakalanma riski yaşı gün geçtikçe düşmektedir. Hastalığın tedavisinde erken tanının rolü büyüktür. Bununla ilgili birçok alanda çalışmalar yapılmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle günümüzde makinelerin insan öğrenmesini taklit edebilmesi ve çıkarım yapabilmesi sağlanmıştır. Yapay Zeka adı verilen bu yöntem ile makinelerin günlük hayatımızda ve bir çok alanda insan yaşamını kolaylaştıracağı düşünülmektedir. Yapay zekanın alt dalları olan yapay sinir ağları hastalıkların erken tanısında kullanılmaktadır. Literatürde birçok çalışmada kullanılan bu yöntemler ile hastalıklara neden olan faktörler girdi olarak alınıp hastalık sonucu tahminlemesi yapılabilmektedir. Böylece hastalığa yakalanma riski olanların erken tanı ile tedavisi mümkün olabilmektedir. Bu çalışmada, yapay sinir ağları yöntemi ile birlikte önerilen melez (hibrit) sistem kıyaslanarak kalp ve damar hastalıklarının tedavisinde hastanın durumunun önceden tahmini sağlanmaktadır. Önerilen melez sistemin yapısında k - ortalamalar algoritması ve yapay sinir ağı yöntemi kullanılmaktadır. Kardiyoloji verilerinin hastalık tahmininde en iyi sonucu veren modelin tespit edilmesi için yapılan çalışmada yapay sinir ağı ve melez sistem iki farklı model oluşturulmuştur. Kardiyoloji verileri kullanılarak yapılan hastalık tahmininde model başarım ölçütlerinde kullanılan ortalama karesel hata, kök ortalama karesel hata ve ortalama mutlak yüzde hatası performans kriterleri ile en doğru sonucu veren model belirlenmektedir.