Makine öğrenmesi algoritmaları ile geliştirilen erken uyarı sistemi ile çocukluk çağı obezite riskinin saptanması
Detection the risk of childhood obesity by early warning system developed with machine learning algorithms
Yazar: BURCU ÇAVDAR
Danışman: PROF. DR. BETÜL ÇİÇEK
Erciyes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Beslenme ve Diyetetik = Nutrition and Dietetics
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Erken uyarı sistemleri = Early warning systems ; Karar ağacı = Decision tree ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Obezite = Obesity ; Risk faktörleri = Risk factors ; Sınıflandırma = Classification ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çocukluk dönemi = Childhood

Özet:
Günümüzde çocukluk çağı obezite riskini tahmin edebilecek bilgisayar programları kullanılmaktadır.   Çalışmanın amacı, makine öğrenmesi yaklaşımlarıyla çocukluk çağı obezite riskini tahmin edebilen erken uyarı sistemi geliştirmek ve bu sayede çocuklarda obezite henüz gelişmeden tespit edilebilmesine katkı sağlamaktır. İlk aşamada çocukluk çağı obezite riskini tahmin edebilen dinamik bir erken uyarı sistemi kurulmuştur. Sistem için Navie Bayes, k-en yakın komşu, yapay sinir ağı, karar ağacı, lojistik regresyon ve destek vektör makinesi algoritmalarının performansları doğruluk, duyarlılık, hassasiyet, F-ölçütü, Matthews korelasyon katsayısı, Kappa istatistiği değerleri ile belirlenmiştir. En yüksek doğrulukta tahmin işlemini karar ağacı algoritması gerçekleştirdiği için sistem bu algoritmayla kurulmuş ve bulut sağlayıcısına aktarılarak web tabanlı dinamik bir sisteme dönüştürülmüştür.  İkinci aşamada sistem tarafından 100 çocuğun obezite risk tahminleri yapılmıştır. Sistem sonuçları ile obezite risk faktörleri arasındaki ilişki incelenerek sistemin doğruluğu teyit edilmiştir. Sonuç olarak çocukluk çağı obezite riski için %94 başarıyla tahmin işlemi gerçekleştiren bir erken uyarı sistemi kurulabilmiş ve çağımızın en ciddi problemlerinden olan obezite için gerekli önlemlerin henüz ortaya çıkmadan alınabilmesi mümkün hale gelmiştir

Abstract:
Complex computer programs are used to predict the risk of childhood obesity. The aim of the study is to develop an early warning system that can predict the risk of childhood obesity with a machine learning approach and to contribute to the detection of obesity in children before it develops. In the first stage of the study, a dynamic early warning system that can predict childhood obesity risk. Naive bayes, k-nearest neighbor, artificial neural network, decision tree, logistic regression and support vector machine algorithms are used for the early warning system. The performances of the models were determined by accuaracy, recally, sensitivity, F-measure, Matthews correlation coefficient and Kappa statistic. The decision tree algorithm performed the prediction with the highest accuracy. The system was established with the decision tree algorithm. The system was transferred to the cloud provider and transformed into a web based dynamic system. In the second stage of the study, the obesity risks of 100 children were calculated. The accuracy of the system was confirmed by examining the relationship between system results and obesity risk factors. As a result, an early warning system that can predict childhood obesity risk with a success rate of 94% has been established. In this way, it has become possible to take the necessary measures for obesity, which is one of the most serious problems of our centurt, before it occurs.