Diyabetli hastalarda glikoz yoğunluğu'nun tahmin edilmesi için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarımı
The design of an artificial intelligence based decision support system for prediction of glucose concentration in diabetes patients
Yazar: CANER OKUTKAN
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Diyabetli hastalar sürekli kan şekeri seviyelerini takip etmektedirler. Diyabet hastalarının tedavilerini kolaylaştırmak amacıyla, tedavi için gerekli kan şekeri konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi tasarlamak bu tezin amacıdır. Bu doğrultuda, tez kapsamında diyabetik hastaların sağlık durumlarını, yaşam tarzlarını takip etmek, kandaki glikoz konsantrasyonlarına göre tedavi süreçleri geliştirmek ve uygulanan tedavilere göre tahminler yapmak amaçlanmaktadır. 
Bu çalışmada veri kümeleri için bağımsız değişkenler kullanılarak veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır. Kandaki glikoz konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay zeka tabanlı karar destek sisteminin tasarlanmasında yapay sinir ağları, rastgele orman algoritması ve destek vektör makineleri kullanılarak hibrit modeller oluşturulmuştur. Çalışmanın amacı, yüksek performanslı hibrit modelleri kullanarak glikoz seviyesi tahmini için yapay zeka tabanlı uzman karar destek sistemi oluşturmaktır. Bu tezi literatürde farklı konumlandırılması düşünülen durum belirtilen 3 yöntemin birarada kullanılması ve 27 adet farklı hibrit çözüm algoritması elde edilmesidir. Bu algoritmalardan elde edilen en iyi performansa sahip hibrit modellerin seçilmesi stratejisinin uygulanması düşünülmüştür. Bu 3 yöntemin bir arada hibrit olarak çözüme girdiği bu durum literatürde görülmeyen bir durum olduğu gözlemlenmiş ve buna göre çözüm şekillenmiştir.

Abstract:
Patients with diabetes are constantly monitoring their blood sugar levels. The aim of this thesis is to design an artificial intelligence-based decision support system to predict the blood glucose concentration required for treatment in order to facilitate the treatment of diabetic patients. In this direction, within the scope of the thesis, it is aimed to follow the health status and lifestyle of diabetic patients, to develop treatment processes according to glucose concentrations in the blood and to make predictions according to the treatments applied. 
Data mining methods by using independent variables for the data sets are applied in this study. In order to estimate the glucose concentration in the blood, hybrid models were created by using artificial neural networks, random forest algorithm and support vector machines in the formation of artificial intelligence based decision support system. In study's aim is create an artificial intelligence-based expert decision support system for glucose level prediction using the highest performance hybrid models. The situation that is thought to be positioned differently in this thesis in the literature is the use of 3 methods together and obtaining 27 different hybrid solution algorithms. The strategy of selecting the best performing hybrid models obtained from these algorithms is considered. It has been observed that this situation, in which these 3 methods are solved together as a hybrid, is not seen in the literature and the solution has been formed accordingly.