ALS vaka tespitinde bayes ağları ve makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of bayesian networks and machine learning methods in ALS desease detection
Yazar: HASAN AYKUT KARABOĞA
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Bayes Ağları (BA), son on yılda birçok alanda kullanımı hızla yayılan grafiksel istatistiksel modellerdendir. Ekonomi, finans, eğitim, mühendislik, tıp ve biyomedikal alanlarda veri madenciliği amacıyla kullanılabilen bu yöntem karmaşık ilişkili veri setlerinin modellenmesinde önemli rol oynamaktadır.
Çalışmamızda amaçlanan BA yaklaşımı kullanarak Amyotrofik Lateral Skleroz (ALS) hastalığını modellemek ve tahminde bunmaktır. ALS klinik tanısı erken dönemde zor olan bir hastalıktır. Ancak ALS tanısı koymada kan testleri, diğer tanı yöntemlerine göre daha az zaman alan ve düşük maliyetli yöntemlerdir. ALS araştırmalarında, hastalığın genetik mimarisini tahmin etmek amacıyla makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Bu çalışmada ise Parkin protein düzeyi ve hastalık önsel bilgileri birlikte kullanılarak bireye ALS tanısı koymada yardımcı olacak bir model geliştirmektir. Elde edilen sonuçlar makine öğrenmesi yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. 
Karşılaştırma sonuçlarına göre, Bayes Ağlarının doğruluk değeri 0,887 ve ROC eğrisi altındaki alan (AUC) 0,970 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlara göre cinsiyet ve yaşın ALS vaka türünün tahmin edilmesinde etkili değişkenler olduğu doğrulanmıştır. Ayrıca ALS hastalarında tutulum yaşama olasılığının çok yüksek olduğu tespit edilmiştir. Son olarak, Parkin protein düzeyinin Parkinson hastalığı üzerinde etkili olduğu gibi ALS hastalığı üzerinde de etkisi olabileceği ortaya çıkarılmıştır. Bu proteinin düzeyi Parkinson hastalarında çok düşük seviyelerde iken ALS hastalarında tüm kontrol gruplarına göre daha yüksek bulunmuştur.

Abstract:
Bayesian Networks (BN) are one of the graphical statistical models that have been widely used in many fields in the last decade. This method, which can be used for data mining in economics, finance, education, engineering, medicine and biomedical fields, plays an important role in modeling complex data sets.
The aim of this study is to model and predict the disease of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) using the BN approach. The clinical diagnosis of ALS is difficult in the early stages. However, blood tests are less time-consuming and low-cost methods compared to other diagnostic methods. In ALS research, machine learning methods have been used to predict the genetic architecture of the disease. In this study, BN were used to model ALS disease by using Parkin protein level and other individual informations. The results were compared with other popular machine learning methods.
According to the comparison results, the accuracy value of BN was 0.887 and the area under the ROC curve (AUC) was 0.970. According to these results, it has been confirmed that gender and age are effective variables on ALS. In addition, it has been determined that the probability of experiencing involvement is very high in ALS patients. Finally, it has been revealed that Parkin protein level may have an effect on Parkinson's disease as well as on ALS disease. The level of this protein was very low in Parkinson's patients. It was found to be higher in ALS patients than in all control groups.