Laboratuvar tetkik sonuçları üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications on laboratory test results
Yazar: UĞUR ENGİN EŞSİZ
Danışman: DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ BİRSEN İREM SELAMOĞLU
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Diabetes mellitus = Diabetes mellitus ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining ; Vitamin D = Vitamin D

Özet:
Vitamin D hem yetişkin hem de çocuk sağlığı için gerekli vitaminler arasındadır ve eksikliği birçok hastalığın habercisi olarak görülmektedir. Diyabet ise birçok ölümcül hastalığın oluşumunda öncü rol oynayan kronik bir sağlık durumudur.  Bu çalışmada, nitelik seçimi ile birleştirilmiş veri madenciliği tekniklerine dayalı olarak vitamin D eksikliği teşhisi önerilmiştir. Yapılan çalışma kan testi sonuçları üzerinden vitamin D değerini doğru tahminlemeye çalışırken aynı zamanda tahmin için gerekli parametreleri de azaltmayı hedeflemektedir. Makine öğrenmesi ile yapılan tahminler, laboratuvar ortamında yapılan vitamin D ölçüm sürecinden kıyaslanamayacak derecede hızlı sonuç vermektedir. En iyi sonuç diyabet hastalarının veri seti üzerinde tamamlanan deneyler sonucunda alınmış ve relif-f nitelik seçimi algoritmasıyla seçilen 19 nitelikten oluşan destek vektör makineleri modeli için % 98,030 ile en yüksek sınıflandırma doğruluğunun elde edildiği görülmüştür. Çalışma sonucunda, yapılan testlerin azaltılabileceği görülmüştür. Yöntemlerin performansları sınıflandırma doğruluğu, duyarlılık, özgüllük, kesinlik, f-measure ve kappa gibi performans ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Ayrıca bu çalışmayla tüm parametrik ve parametrik olmayan algoritmalar için yeni bir kıyaslama veri seti hazırlanmıştır.

Abstract:
Vitamin D is among the essential vitamins for both adult and child health, and its deficiency is seen as a precursor to many diseases. Diabetes is a chronic health condition that plays a leading role in the formation of many fatal diseases. In this study, a diagnosis of vitamin D deficiency is proposed based on data mining techniques combined with feature selection. The study aims to accurately estimate the vitamin D value through blood test results, while also aiming to reduce the necessary parameters for estimation. Predictions made with machine learning give results incomparably faster than the vitamin D measurement process made in the laboratory. The best results were obtained as a result of the experiments completed on the data set of diabetes patients and it was seen that the highest classification accuracy was obtained with 98.030 % for the support vector machine model consisting of 19 features selected with the relif-f feature selection algorithm. As a result of the study, it has been seen that the number of the tests can be reduced. The performance of the methods was evaluated using performance metrics such as classification accuracy, sensitivity, specificity, precision, f-measure, and kappa. In addition, with this study, a novel benchmark data set was prepared for all parametric and non-parametric algorithms.