Kalp yetmezliğinin makine öğrenme algoritmalarıyla tespiti
Detection of heart failure with machine learning algorithms
Yazar: ORÇUN BAĞRA
Danışman: PROF. DR. HALİFE KODAZ
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Verinin önemli ve anlamlı hale geldiği günümüzde sağlık alanındaki verilerin de gelişen teknoloji karşısında bilgiye dönüşmesi bir zorundalık haline gelmiştir. Kardiyovasküler hastalıklar, vücudun ihtiyacı olan kan miktarının yeterli miktarda pompalanamaması, kalbin yapısal ve işlevsel bozukluğa sahip olması, oksijen yetersizliği, damar tıkanıklığı gibi birçok sebeplerden dolayı baş gösteren bir hastalıktır. Dünya genelinde yılda yaklaşık olarak 18 milyon kişinin kardiyovasküler hastalıklardan kaynaklı yaşamını yitirdiği bilinmektedir. Hastane personelinin karar verme sürecinde yardımcı olması ve olası beşerî hataların en aza indirgenmesi amacıyla birçok alanda olduğu gibi tıp alanında da yapay zekâ algoritmaları kullanılmaya başlanmıştır. Bu tez çalışmasında etik kurul onaylı framingham kriterleri ve uzman görüşüyle oluşturulan ölçek ile Nevşehir Devlet Hastanesi Kardiyoloji Bölümünden 202 adet veri toplanarak veri seti elde edilmiştir. Bu veri setinin yanı sıra Kaliforniya Üniversitesinin açık erişime sunduğu "Heart Failure Prediction" isimli kalp yetmezliği için oluşturulmuş 299 adet veriye sahip veri seti de çalışmaya dahil edilmiştir. Çalışmada toplamda 501 adet örnek iki veri seti üzerinde, Yapay Sinir Ağları, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, K en Yakın Komşu, Naive Bayes makine öğrenme algoritmalarıyla oluşturulan modellere beşli çapraz doğrulama uygulanmıştır. Toplanan verilerin ön işleme sürecinden sonra karmaşıklık matrisi ile doğruluk, duyarlılık, f1 skor ve kesinlik kriterleriyle oluşturulan modellerin performans sonuçları hesaplanmıştır. Oluşturulan veri setinin doğruluk değerleri Karar Ağacı (%95), Rastgele Orman (%93), Lojistik Regresyon (%90), Yapay Sinir Ağları (%90), K en Yakın Komşu (%81), Naive Bayes (%80) oranlarında başarı elde edilmiştir. Heart Failure Prediction isimli hazır veri seti için ise sıralama Rastgele Orman (%97), Karar Ağacı (%94), Yapay Sinir Ağları (%90), Lojistik Regresyon (%84), Naive Bayes (%83), K en Yakın Komşu (%70) oranlarında başarı elde edilmiştir. Ayrıca WEKA programı ile kalp hastalığını etkileyen en önemli öznitelikler Ejeksiyon Fraksiyon, kreatinin, anemi, nefes darlığı, diyabet, Atriyal Fibrilasyon olarak tespit edilmiştir.

Abstract:
Nowadays, where data has become important and meaningful, it has become inevitable for data in the field of health to transform into information in the face of developing technology. Cardiovascular disease is a disease that occurs due to many reasons such as the body's inability to pump the amount of blood it needs, structural and functional disorders of the heart, oxygen deficiency, and vascular occlusion. It is known that approximately 18 million people throughout the world die from cardiovascular diseases annually. Artificial intelligence algorithms have begun to be used in the field of medicine, as in many other fields, in order to assist hospital staff in the decision-making process and to minimize possible human errors. In this thesis study, a data set has been obtained by collecting 202 data from the Cardiology Department of Nevşehir State Hospital with the scale created by the ethical committee-approved Framingham criteria and specialist opinion. In addition to this data set, a data set containing 299 data created for heart failure called "Heart Failure Prediction", which is open access by the University of California, was also included in the study. In the study, five-way cross-validation has been applied to models created with Artificial Neural Networks,Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, K Nearest Neighbor, Naive Bayes machine learning algorithms on two data sets with a total of 501 samples. After the pre-processing process of the collected data, the performance results of the models created with the complexity matrix and accuracy, sensitivity, f1 score and precision criteria have been calculated. The accuracy values of the created data set have been achieved in Decision Tree (95%), Random Forest (93%), Logistic Regression (90%), Artificial Neural Networks (90%), K Nearest Neighbor (81%) and Naive Bayes (80%). Besides, with the WEKA program, the most important attributes affecting heart disease have been determined as Ejection Fraction, creatinine, anemia, shortness of breath, diabetes and Atrial Fibrillation.