Detection cardiovascular diseases using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmaları ile kardiyovasküler hastalıkların tahmin edilmesi
Yazar: SIMA BEHBUDOVA
Danışman: DOÇ. DR. ABDURRAHİM AKGÜNDOĞDU
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Biyomedikal Mühendisliği Anabilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyomühendislik = Bioengineering

Özet:
Kardiyovasküler hastalıklar (KVH), koroner arterler, kalp kapakçıkları, miyokardiyum ve periferik damarlar dahil olmak üzere kalbi ve kan damarlarını etkileyen bir hastalık grubudur. Bu grup, kardiyak iskemi, hipertansiyon, kalp yetmezliği, felç ve tromboz gibi hastalıkları içerir. 
KVH'nin önceden tespit edilebilmesi, bu hastalıkların bireysel hastalarda gelişme riskini zamanında belirleme ve tedavi edebilme amacıyla uygun önlemleri almak adına önem taşır. Son yıllarda makine öğrenimi, kardiyovasküler hastalıklarını tahmin etmek, gelişimini ve ilerlemesini anlamak için güçlü bir araç haline gelmiştir.
Makine öğrenimi, büyük miktarda verinin analiz edilmesine ve KVH'nin gelişimiyle ilişkili olabilecek çeşitli değişkenler arasındaki gizli kalıpların ve ilişkilerin ortaya çlkarılmasına olanak tanır. Sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmaları gibi makine öğrenimi teknikleri, hasta verilerine, klinik parametrelere, genetik bilgilere ve tanısal test sonuçlarına, tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanılır. Makine öğrenimini kullanan KVH tahmini, hastalıkların gelişimiyle ilişkili olabilecek risk faktörlerinin belirlenmesine ve bunların her bir hastada ortaya çıkma olasılığının tahmin edilmesine olanak tanır. Bu bilgiler tedaviyi yöneten doktorun tedavi süreci konusunda önleyici tedbirler ve her hasta için bireysel ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.
Fakat, makine öğrenimi kullanılarak KVH tahmininin halen aktif araştırma aşamasında olduğu ve klinik uygulamada daha fazla doğrulama ve uygulamanın gerekli olduğunu belirtilmeli. Tahmin sonuçlarının tanı veya prognoz olarak değerlendirilmemesi, tıbbi muayene ve kararlar için ek bilgi olarak kullanılması gerektiğini unutmamak önemlidir. 
KVH tahmininde makine öğreniminin kullanılması, gelecekte bu hastalıkların önlenmesi ve tedavisinin etkinliğini önemli ölçüde artırabilen daha doğru ve kişiselleştirilmiş tıp için fırsatlar sunacaktır

Abstract:
Cardiovascular diseases (CVD) are a group of diseases that affect the heart and blood vessels, including the coronary arteries, heart valves, myocardium, and peripheral vessels. This group includes diseases such as cardiac ischemia, hypertension, heart failure, stroke and thrombosis. 
Early detection of CVD is important in order to take appropriate measures to identify and treat the risk of developing these diseases in individual patients in a timely manner. In recent years, machine learning has become a powerful tool for predicting cardiovascular disease and understanding its development and progression.
Machine learning allows us to analyze large volumes of data and uncover hidden patterns and relationships among various variables that may be associated with the development of CVD. Machine learning techniques such as classification, regression, and clustering algorithms are used to build predictive models based on patient data, clinical parameters, genetic information, and diagnostic test results. CVD prediction using machine learning allows us to identify risk factors that may be associated with the development of diseases and to predict the likelihood of their occurrence in each individual patient. This information helps the treating physician make preventive measures and individual and more informed decisions for each patient regarding the treatment process.
However, I would like to point out that CVD prediction using machine learning is still under active research and further validation and application in clinical practice is needed. It is important to remember that prediction results should not be considered as diagnosis or prognosis but should be used as additional information for medical examination and decisions. 
The use of machine learning in CVD prediction will open opportunities for more accurate and personalized medicine in the future, which can significantly improve the effectiveness of prevention and treatment of these diseases.