Sağlık alanında gradyan temelli makine öğrenmesi yöntemleri ile triaj belirleme
Triage determination with gradient-based machine learning methods in health field
Yazar: İHSAN ARVAS
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA BERBER
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışmasında, makine öğrenimi algoritmalarının hastanın şikayetine göre ilgili branş hekimine yönlendirme süreçlerinde karar destek sistemlerine entegrasyonu incelenmiş ve hasta verilerini kullanarak hastaların hastane girişinde doğru bölüme yönlendirilmesini sağlayacak bir model geliştirilmiştir. Çalışmada, Özel Türkiye Hastanesi'nden elde edilen yaklaşık bir milyon anonimleştirilmiş hasta kaydı analiz edilmiştir. Araştırma kapsamında Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman, AdaBoost, Gradient Boosting, CatBoost, LightGBM ve XGBoost gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanılmış ve bu algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, XGBoost algoritmasının %97 doğruluk oranı ile en yüksek performansı gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu bulgu, XGBoost algoritması ile elde edilen modelin sağlık hizmetlerinde hastanın doğru bölüme karar vermesi hususunda oldukça etkili bir karar destek modeli olabileceğini göstermektedir.
Veri işleme sürecinde, hasta şikayetleri gibi metin verileri TF-IDF yöntemleriyle sayısal forma dönüştürülmüş. Modelin başarısı, doğruluk metriği ile değerlendirilmiş ve sınıf bazında performans karışıklık matrisi kullanılarak incelenmiştir. Çalışmanın sonuçları, triaj süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve sağlık profesyonellerine destek sağlanması açısından önemli bir potansiyel ortaya koyduğu görülmüştür. Bu çalışma, yapay zekâ ve makine öğrenimi teknolojilerinin sağlık hizmetlerinde karar destek sistemleri olarak nasıl kullanılabileceğini göstermekte ve bu alandaki literatüre katkı sağlamayı amaçlamaktadır.

Abstract:
In this thesis, the integration of machine learning algorithms into decision support systems in the process of directing patients to the relevant branch physician according to their complaints was examined and a model was developed that will enable patients to be directed to the correct health department at the hospital entrance using patient data.
This thesis examines the integration of machine learning algorithms into decision support systems in the process of directing patients to the relevant branch physician according to their complaints was examined and a model was developed that will enable patients to be directed to the correct health department at the hospital entrance using patient data. The study analyzed approximately one million anonymized patient records obtained from Özel Türkiye Hospital. Various machine learning algorithms, including Naive Bayes, Support Vector Machines, Artificial Neural Networks, Random Forest, AdaBoost, Gradient Boosting, CatBoost, LightGBM and XGBoost, were utilized and their performance were compared in this research. With the developed model, among all of the examined algorithms, XGBoost algorithm have demonstrated the highest performance 97% accuracy This finding shows that the model obtained with the XGBoost algorithm can be a very effective decision support model in supporting the patient's decision to go to the right department in healthcare services.
During the data processing phase, patient complaints and other text data were transformed into numerical formats using TF-IDF methods. The model's success was evaluated using accuracy metrics, and its class-level performance was analyzed with a
IX
confusion matrix. The findings suggest significant potential for automating triage processes and providing support to healthcare professionals. This study aims to contribute to the literature by demonstrating how artificial intelligence and machine learning technologies can be employed as decision support systems in healthcare services.