Farklı Örnekleme Tekniklerine ve Farklı Sınıflandırıcılara Dayanarak Kalp Yetmezliği Tanılı Hastaların Sağkalımlarının İncelenmesi
A Study of Survival of Patients Diagnosed with Heart Failure Based on Different Sampling Techniques and Different Classifiers
Yazar: Uzun Arslan, Rukiye; Şenyer Yapıcı, İrem
Dergi: EMO Bilimsel Dergi, Vol. 14 No. 2, 2024
Anahtar kelimeler: Electrical Engineering (Other) ; Elektrik Mühendisliği (Diğer) ; heart failure,resample feature techniques,classifier ; kalp yetmezliği,yeniden örnekleme teknikleri,sınıflandırma

Kalp yetmezliği (KY), insanların yaşam kalitesini etkileyen ve ciddi komplikasyonlara yol açabilen bir sağlık sorunudur. Hastalığın karmaşıklığı ve bireysel faktörlerin çeşitliliği, hastaların sağkalımlarının tahminini oldukça zorlaştırmaktadır. Ancak günümüzde, KY tanılı hastaların sağkalımlarını tahmininde makine öğrenimine (MÖ) dayalı karar destek sistemleri önemli bir rol oynamaktadır. Bu sistemler, hastaların genetik profilleri, klinik özellikleri ve tedavi yanıtları gibi birçok bilgiyi birleştirerek daha doğru tahminler yapılmasına yardımcı olmaktadır. Gerçekleştirilen çalışmada, KY hastalarının sağkalımını öngörmek için MÖ temelli bir model önerilmiştir. Model korelasyon temelli özellik seçimine göre belirlenen anlamlı özelliklerle oluşturulmuş ve yedi farklı MÖ sınıflandırıcısının performansı, on üç farklı yeniden örnekleme tekniği kullanılarak değerlendirilmiştir. Modellerin performansını belirlemek adına 80:20 hold-out tekniği kullanılmış ve başarımları beş farklı performans metriğine göre değerlendirilmiştir. Yapılan analizlerde doğruluk metriği açısından en yüksek başarım %82 ile EditedNearestNeighbours az örnekleme tekniğinin uygulanması durumunda XGBoost algoritmasıyla elde edilmiştir. Bu bulgular, MÖ algoritmalarının yanı sıra örnekleme tekniklerinin de KY hastalarının sağkalım tahmininde kritik bir rol oynadığını vurgulamaktadır.

Heart failure (HF) is a health problem that affects people's quality of life and can lead to serious complications. The complexity of the disease and the diversity of individual factors make the prediction of patient survival very difficult. However, nowadays, decision support systems based on machine learning (ML) play an important role in predicting the survival of patients with HF. These systems help to make more accurate predictions by combining many information such as genetic profiles, clinical characteristics and treatment responses of patients. In this study, a model based on ML is proposed to predict the survival of HF patients. The model is built with significant features determined by correlation-based feature selection and the performance of seven different ML classifiers is evaluated using thirteen different resampling techniques. The 80:20 hold-out technique is used to determine the performance of the models and their performance is evaluated according to five different performance metrics. In the analyses, the highest performance in terms of accuracy metric has been achieved with 82% with the XGBoost algorithm when the EditedNearestNeighbors undersampling technique was applied. These findings emphasize that besides ML algorithms, sampling techniques also play a critical role in HF patient survival prediction.