Derin öğrenme ile diyabet hastalığı riskinin tahmin edilmesi üzerine yapılmış çalışmalar
Predicting the risk of diabetes with deep learning studies conducted on networks
Yazar: BESTE ÇİFÇİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE MANAV MUTLU
İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Derin öğrenme, tıp alanında son yıllarda büyük bir ilgi çekmiştir ve bu ilgi, diyabet 
hastalığının teşhisi ve yönetiminde potansiyel bir devrim yaratma fırsatı sunmaktadır. 
Diyabet, dünya genelinde büyük bir sağlık sorunudur ve uygun tedavi yöntemleri, erken 
teşhis hastaların yaşam kalitesini önemli şekilde artırabilir. Diyabet teşhis ve 
tedavisinde derin öğrenmenin büyük miktarda veriyi işlemesi ve karmaşık desenleri 
tespit etme yeteneği insanlara bu konuda yardımcı olacaktır.
Kan şekeri seviyeleri, insülin kullanımı, beslenme alışkanlıkları ve genetik faktörler gibi 
çeşitli faktörleri diyabet teşhisi için veri türleri arasında kullanarak diyabet hastalığını 
daha kontrol edilebilir hale getirilmesi hedeflenmektedir. Verileri derin öğrenme 
modeliyle analiz ederek hastalık riskini belirlenip kişilere özel tedavi yöntemleri 
uygulanılması amaç edinilmiştir. Derin öğrenme karmaşık ilişkileri belirleme 
yeteneğiyle verileri analiz ederken diyabet risk faktörlerini tanımlayabilir ve diyabet 
riskini tahmin edebilir. Bu sayede hastalığın erken teşhis edilmesine, uygun tedavi 
planlarının oluşturulmasına ve daha etkili şekilde yönetilmesine yardımcı olunabilir. 
Derin öğrenme modellerini doğru şekilde eğiterek bu alandaki başarıyı artırarak 
diyabetli bireylerin daha konforlu hayat yaşamaları sağlanılabilir. 
Bu araştırma bu alandaki mevcut araştırmaları ve uygulamaların Scopus ve WOS 
indekslerinde ilgili anahtar kelimelerle aranıp bibliyografik analizle incelenmesine 
dayanmaktadır. Bu sayede derin öğrenme ile diyabet teşhisi üzerine yapılmış 
çalışmaların kapsamlı bir araştırması yapılmıştır. Elde edilen bulgular yorumlanarak 
bazı çıkarımlar yapılmıştır. 
Sonuç olarak diyabetle mücadelede derin öğrenmenin kullanılması hastalar için umut 
vadeden bir gelişme olmaktadır. Gelişen teknolojiyle birlikte derin öğrenme aracılığıyla 
sağlık hizmetlerinde büyük potansiyele sahip çalışmalar yapılabilir. Bu çalışma bu 
çalışmalara bibliyografik bir bakış kazandırmaktadır.

Abstract:
Deep learning has attracted great interest in the medical field in recent years, offering 
the opportunity to potentially revolutionize the diagnosis and management of diabetes. 
Diabetes is a major health problem worldwide, and appropriate treatment methods and 
early diagnosis can significantly improve patients' quality of life. Deep learning's ability 
to process large amounts of data and detect complex patterns will help people in 
diagnosing and treating diabetes. 
It is aimed to make diabetes more controllable by using various factors such as blood 
sugar levels, insulin use, nutritional habits and genetic factors among the data types for 
diabetes diagnosis. By analyzing the data with a deep learning model, it is aimed to 
determine the risk of disease and apply personalized treatment methods. With the ability 
to identify complex relationships, deep learning can identify diabetes risk factors and 
predict diabetes risk when analyzing data. In this way, it can be helped to diagnose the 
disease early, create appropriate treatment plans and manage it more effectively. By 
training deep learning models correctly, individuals with diabetes can live more 
comfortable lives by increasing success in this field. 
This research is based on examining existing research and practices in this field by 
searching Scopus and WOS indexes with relevant keywords and using bibliographic 
analysis. In this way, a comprehensive research was conducted on studies on diabetes 
diagnosis with deep learning. The findings were interpreted and some inferences were 
made.
As a result, the use of deep learning in the fight against diabetes is a promising 
development for patients. With developing technology, studies with great potential can 
be carried out in healthcare services through deep learning. This study provides a 
bibliographic overview of these studies.