Yapay zeka yöntemleri kullanılarak st segment yükselmeli miyokart infarktüslü hastaların ölüm risk analizi ve tahmini
2024
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Abdulkerim Öztekin
Özet (TR)
Kalp krizi, yani akut miyokard infarktüsü (Acute Myocardial Infarction – AMI), kalbi besleyen damarların zamanla daralıp tıkanmasıyla kalp kasının bir kısmının yeteri kadar kan alamaması durumudur. Bu durumun geç fark edilmesi ve hemen müdahale edilememesi birey için ölüm ve bazı kalıcı hasarlara neden olabilmektedir. İstatistiklere bakıldığında kardiyovasküler hastalıkların neden olduğu ölümler her geçen gün daha da artmaktadır. Akut miyokart infarktüsünün en ciddi ve ölümcül türlerinden biri olan ST yükselmeli akut miyokart infarktüsü (ST-segment Elevation Acute Myocardial Infarction - STEMI) acil tanı ve müdahale gerektirir. Sağlıkta kullanılan yapay zekâ tabanlı uygulamalar yaygınlaşarak erken teşhis ve tedavinin önünü açmıştır. Modern tıpta, STEMI hastalarının doğru ve hızlı bir şekilde tanımlanarak tedavi edilmesi hayati bir öneme sahiptir. Bu süreç içerinde hastaların ölüm riskini önceden belirlemek, klinik kararların verilmesinde çok büyük rol oynamaktadır. Geleneksel risk değerlendirme yöntemleri genellikle zaman alıcı ve subjektif süreçler olup, klinik verilerin manuel olarak analiz edilmesine dayanmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ yöntemlerinden makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak hastalarının ölüm risk analizi ve tahminlemesi yapılmıştır. Kullanılan veri seti üzerinden kalp krizi geçirenlerin parametrelerinin neler olduğu, bu parametrelerin veri seti üzerindeki dağılımı ve birbirleriyle ilişkili olduğu durumlar farklı analiz yöntemleriyle incelenip bireylerde ölüme sebebiyet açısından ne derecede etkili olduğu belirlenmiştir. Bu tezin amacı, kalp krizi geçirmiş bireylerde mortalite riskinin yapay zekâ tabanlı algoritmalar yardımıyla önceden tahmin edilmesini kolaylaştırarak hastaların erken tedavi edilmelerini sağlayacak faydalı bir hekim karar destek modeli geliştirmektir. Çalışmanın, bu yönüyle STEMI hastalarının yönetiminde klinik karar desteği sağlaması ve sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmaya yönelik katkılar sunması beklenmektedir.
Yazar
Dr. Bahar Özyılmaz
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Bahar Özyılmaz (Yüksek Lisans Tezi). Yapay zeka yöntemleri kullanılarak st segment yükselmeli miyokart infarktüslü hastaların ölüm risk analizi ve tahmini, 2024, Batman University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Batman University tezlerinden daha fazlası
- 3736 numaralı Mardin kazası nüfus defterinin transkripsiyon ve değerlendirilmesi(2016)
- Restoran işletmelerindeki fiziksel ortam kalitesi, yiyecek kalitesi ve servis kalitesinin tekrar ziyaret etme niyetine etkisinde duygusal iyi oluşun aracı rolü(2026)
- Grafen oksit nanopartikül katkılı biyodizel-dizel yakıt karışımlarının motor performansı ve emisyonlarına etkisinin deneysel incelenmesi(2026)
- Muhibbî'nin hayatı, edebî şahsiyeti ve Tuhfetu'l-Ahyâr'ın transkripsiyonlu metni (İnceleme-metin-sözlük)(2017)
- Toplumsal cinsiyet rollerindeki eşitsizlik bağlamında Nuri Bilge Ceylan sinemasında kadının konumu(2020)
- Cami, medrese ve Kur'an Kurslarının Kur'an-ı Kerim eğitimi açısından incelenmesi (Mardin örneği)(2023)
