Covid-19 hastaları için makine öğrenmesi sınıflandırma yöntemleriyle hastalık evresinin tahmini
Prediction of disease stage by machine learning classification methods for Covid-19 patients
Yazar: MELİS MERVE DOĞANÇAY
Danışman: PROF. ÖZLEM EGE ORUÇ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE ŞIRLANCI
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Denetimli makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları son yıllarda birçok alanda
yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle sağlık, makine öğrenmesi çalışmalarının
başarıyla yürütüldüğü önemli alanların başında gelmektedir. Bu tez çalışmasının
amacı, Covid-19 tanısı ile hastaneye başvuran kişilerin hastalık evresini tahmin eden
modellerin geliştirilmesidir. Covid-19, ilk olarak 2019 yılının son aylarında Çin'de
görüldükten sonra hızla yayılmasıyla birlikte Dünya Sağlık Örgütü tarafından Mart
2020'de pandemi olarak ilan edilen ve milyonlarca insanın ölümüne neden olan salgın
bir hastalıktır. Günümüzde ortaya çıkan aşılar ile eskisi gibi bir etkiye sahip olmasa da
hala birçok insan hastalığa yakalanmakta ve ölümle karşı karşıya gelmektedir. Yoğun
bakım doluluğu, yatak yetersizliği, solunum cihazı sıkıntısı gibi yetersizlikler bu
sorunların başında gelmekte olup sağlık çalışanlarını da hastaların ezici yüküyle karşı
karşıya bırakmıştır. Bu nedenle, Covid-19 hastalarının erken aşamada hastalık
evrelerinin tahmin edilmesi büyük önem taşımaktadır. Çalışmada kullanılan veri seti,
hastaların hastaneye kabulleri sırasındaki klinik ve laboratuvar verilerini içermektedir.
Veri setinde lojistik regresyon, rassal orman ve destek vektör makinesi algoritmaları
kullanılarak hastalık evresini tahmin eden modeller geliştirilmeye çalışılmıştır. 9
değişkenle kurulan rassal orman modeli en iyi performansı gösteren model olmuştur.
Elde edilen modellerle düşük riskli ya da yüksek riskli Covid-19 hastaları için gereken
tedavinin görülmesi ve tıbbi sistem yetersizlikleri yaşanmaması için hastane
yönetiminin bilgi edinmesi sağlanacaktır.

Abstract:
Supervised machine learning classificitaion algorithms have been widely used in
many fields in recent years. Especially, health is one of the most important areas where
machine learning studies are carried out successfully. The aim of this thesis study is to
develop models that predict the disease stage of people who apply to hospital with the
diagnosis of Covid-19. Covid-19 is an epidemic disease that was first seen in China in
the last months of 2019, and then rapidly spread, declared as a pandemic by the World
Health Organization in March 2020 and caused the death of millions of people.
Inadequacies such as intensive care occupancy, insufficiency of beds, and shortage of
respiratory equipment are among these problems, and this has left healthcare workers
faced with the overwhelming burden of patients. Therefore, estimating the disease
stages of Covid-19 patients at an early stage is of great importance. The data set used
in the study includes the clinical and laboratory data of the patients during in their
admission to the hospital. It has been tried to develop models that predict disease stage
by using logistic regression, random forest and support vector machine algorithms in
the data set. The random forest model with 9 variables was the best performing model.
With the models obtained, it will be ensured that the hospital management receives
information in order to see the necessary treatment for low-risk or high-risk patients
and to avoid medical system inadequacies.