Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
Yazar: MEHMET EMİN ASAN
Danışman: PROF. DR. HARUN TAŞKIN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Doğrusal olmayan regresyon = Nonlinear regression ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Lojistik regresyon yöntemi = Logistic regression method ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Öğrenme algoritmaları = Learning algorithms

Özet:
Sağlık sistemi, hedeflenen kitlenin sağlıkları ile ilgili tüm hizmetlerini görmek üzere 
ilgili kurumların, kaynakların ve insanların bir arada örgütlendiği bir sistem olarak 
tanımlanabilir. DSÖ'ne göre Sağlık sistemi, sağlığı korumak, hastalıkları tedavi etmek 
ve bireylerde sağlıklı gelişimi sağlamak üzere kişileri, eylemleri ve organizasyonları 
kapsamaktadır. 
Her yıl artarak devam eden hastalık ve ölüm oranları zaman, para ve insan gücü 
maliyetleri açılarından büyük giderlere muhatap olmaktadır. Hızlı artan bu maliyetler 
daha fazla insan gücü istihdamı ile çözülememektedir. Teknolojinin gelişimi ve birçok 
alanda olduğu gibi tıp alanında da yararlı neticeler vermesi sonucu, yukarıda belirtilen 
problemlerin çözümü ve maliyetlerin olabildiğince aza indirilerek verimliliğin 
arttırılması amacıyla, uzmanlar tarafından yürütülen karar süreçleri zeki karar destek 
sistemleri ile desteklenme potansiyeline sahiptir. 
Veri bilimi (Data science) ve eldeki hasta verilerinin birer anlamlı bilgiye 
dönüştürülmeleri için kullanılacak teknikler elde etmek istenilen sonuçların anahtarı 
niteliğindedir. Bu anahtar, maliyetleri azaltacak ve doktorların üzerinden fazlalık işleri 
alarak hastalara daha fazla bakım ve daha verimli tedavi olanakları sağlayacak şekilde 
sağlık sistemlerini başarıya ulaştıracaklardır.
Veri bilimi bu başarısını, çoklu veri kullanımı ile tanı ve tedavide çoklu seçeneklere 
sahip olmasına borçludur ve hatalı sonuçlar vermesi çok küçük düzeylerde 
kalmaktadır. Buna mukabil birçok doktorun son tıbbi gelişmeler hakkında yayınlanan 
örneğin binlerce makaleyi (verileri kontrol altında tutmak açısından) okuyabilmesi ve 
elde ettiği tüm verilerden analizler çıkartarak tanı ve tedavi yapabilmesi mümkün 
görünmemektedir.
Uzman kontrolünde yazılım ve donanım olarak kullanılan teknolojik yapılar, 
günümüzde yapay zekâ adıyla anılan ve kendi kendine öğrenerek karar çıktıları 
üretebilen makine öğrenmesi türünden algoritmalar ile desteklenebilmektedirler.
Bu araştırmada önerilen yöntem, uygun veri toplama (bizim durumumuzda, çevrimiçi 
eldeki veri setleri), veri seçimi, veri ön işleme işlemlerinin gerçekleştirilmeleri ile 
birlikte destek vektör makineleri ve lojistik regresyon gibi makine öğrenmesi
yöntemlerinin karar destek sistemleri olarak modellenmelerinde veri madenciliği ve 
makine öğrenmesi yaklaşımları olmuştur.
Elde edilen bilgiler, tablolar ve diyagramlarda gösterilmek üzere sonuçların 
görselleştirilmesi ve değerlendirilmesi ile başlayan farklı veri madenciliği süreçlerini 
de içermektedir. Tanı ve tedavi için eldeki kullanılabilir veriler, destek vektör 
makineleri, lojistik regresyon teknikleri ile diğer makine öğrenmesi algoritmaları ile 
uzmanlık seviyesinde karar verme süreçlerine yardımcı olabilir bilgilere 
dönüştürülmüştür.
xxii
Öznitelik seçme teknikleri amaca yönelik araştırılan tüm modelleri ve bu modellerin 
sonuçlarını etkilemektedir. Bu sebeple mümkün olan tüm öznitelik seçme 
algoritmaları denenerek en uygun doğru sınıflandırma elde edilmiştir. Farklı öznitelik 
seçme algoritmalarından elde edilen en uygun özniteliklerin, sonuçları doğru vermede 
(Accuracy) çok önemli olduğu ortaya konmuştur. Ayrıca model değerlendirmesinde 
Spesifiklik ölçüsü gibi farklı ölçülerin kullanılabileceği ve bu ölçüler üzerinden doğru 
sonuçlar ve analizler yapılabileceği gösterilmiştir.
Destek vektör makineleri sınıflandırıcısı kullanılarak oluşturulan bir model üzerinden
bir web uygulaması çalıştırılmıştır. Girdi olarak elde var olan tiroit kanser hasta 
verilerini alan web formu, modelin verdiği karar üzerinden hastanın kanserli olup 
olmadığı sonucunu web ara yüzü üzerinden ekrana yansıtmaktadır.

Abstract:
The health system can be defined as a system in which relevant institutions, resources 
and people are organized together to provide all health-related services to the targeted 
population. According to WHO, the health system includes people, actions and 
organizations to protect health, treat diseases, and ensure healthy development in 
individuals.
Today's Health services within the health system stand out with their "Medical 
Practice" aspect rather than "Medical Science". Today, diagnosis is provided partly 
through the information provided by the patients, the patient's medical history, and/or 
the symptoms of the disease/diseases they have (even if the patients cannot adequately 
convey the symptoms they have in an appropriate language). Diseases can be 
diagnosed based on information/experiences obtained from previous procedures on 
different patients or information obtained from old lectures in medical schools that 
doctors can partially remember. With exceptions, it is often possible to receive three 
different diagnoses and treatment recommendations from three different doctors for a 
health problem. In this case, the clearest result is the delayed treatment and the 
monetary and temporal costs for the patient. 
Disease and death rates, which continue to increase every year, result in great expenses 
in terms of time, money, and manpower costs. These rapidly increasing costs cannot 
be solved by employing more manpower. As a result of the development of technology 
and it's yielding beneficial results in the field of medicine as in many fields, decision 
processes carried out by experts have the potential to be supported by intelligent 
decision support systems to solve the above-mentioned problems and increase 
efficiency by minimizing costs as much as possible.
For the field of Medicine in general, and health services in particular, to 
provide higher quality and more efficient services, they need to be supported through 
various systems and the costs of this level of services must be reduced. The health 
system, which is becoming more specialized day by day but cannot adequately meet 
our expectations of receiving quality health care, cause our health workers to be under 
more labor force. This situation necessitates the need to support the healthcare system, 
especially our specialist doctors and healthcare professionals. Once we obtain 
collective data about patients and start operating these data within the framework of 
Data Science by establishing appropriate systems and ensuring data compatibility 
between them, the knowledge-based expert systems to be used will make inferences 
on this data, allowing doctors to be faster, more effective, and more efficient in their 
work.
Data Science and the techniques used to transform existing patient data into 
meaningful information are the key to the results we want to achieve. This key will 
xxiv
make healthcare systems successful by reducing costs and taking redundant work off 
doctors, providing patients with more care and more efficient treatment opportunities.
Data science owes its success to the use of multiple data and multiple options in 
diagnosis and treatment, and its erroneous results are minimal. On the other hand, it 
does not seem possible for many doctors to read, for example, thousands of articles 
published about the latest medical developments (to keep the data under 
control) and to make diagnoses and treatments by analyzing all the data they obtain.
According to statistical data, Cancer has been one of the leading causes of death 
worldwide, with an estimated 9.6 million deaths in 2018. Although Thyroid Cancer, 
which is not among the most common types of cancer in terms of the majority of cases, 
is not statistically at the top in terms of risk of death and disease, the difficulty of 
diagnosis and the inability to perform a biopsy compared to other types of cancer have 
brought different methods for diagnosis to the agenda. In this type of cancer, where a 
definitive diagnosis requires surgery, misdiagnosis results in unnecessary surgery. 
Sometimes, when a patient is diagnosed as having cancer and is biopsied after the 
surgery, it is concluded that he or she is cancer-free, while in some cases the opposite 
results occur. On this occasion, the need to use data mining and machine learning 
algorithms for thyroid cancer diagnosis has emerged.
Technological structures used as software and hardware under expert control can be 
supported by algorithms of the Machine Learning type, now known as Artificial 
Intelligence, which can produce decision outputs by self-learning. Based on this, after 
obtaining the necessary ethics committee permissions from the General Surgery 
Department of Sakarya University Research Hospital, we tried to create a model that 
can make the diagnosis by using the Thyroid cancer patient data we obtained from various 
Machine Learning algorithms.
The method proposed in this research has been Data mining and Machine learning 
approaches in modeling Machine learning methods such as Support vector machines 
and Logistic regression as Decision support systems, along with appropriate data 
collection (in our case, offline available data sets), data selection, data pre-processing 
operations.
The information obtained also includes different data mining processes, starting with 
visualizing and evaluating the results to be displayed in tables and diagrams. Available 
data for diagnosis and treatment have been transformed into information that can help 
decision-making processes at the expert level with Support vector machines, Logistic 
regression techniques and other machine learning algorithms.
Feature selection techniques affect all models researched for the purpose and the 
results of these models. For this reason, all possible feature selection algorithms were 
tried and the most appropriate correct classification was obtained. It has been 
demonstrated that the most appropriate features obtained from different feature 
selection algorithms are very important in providing accurate results (Accuracy). In 
addition, it has been shown that different measures such as the Specificity measure can 
be used in model evaluation, and accurate results and analyses can be made through 
these measures.
We ran a web application on a model we created using the support vector machines 
classifier. The web form, which takes the Thyroid cancer patient data as input, reflects 
the result of whether the patient has cancer or not based on the decision made by the 
model, on the screen via the web interface.
xxv
This model can help doctors as a decision support system to diagnose thyroid cancer. 
The model classifier we created in this section can also be used in other binary disease 
diagnoses.