Araştırma Makalesi

COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi

Cilt: 36 Sayı: 2 30 Eylül 2024
PDF İndir
TR EN

COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi

Öz

COVID-19 genomiklerinin karmaşıklıklarını çözmek son derece önemli bir sorundur. Virüsün genetik yapısında meydana gelen mutasyonlar, ilerlemesini ve semptomatolojisini doğal olarak öngörülemez kılmaktadır. Özellikle, “Uzun COVID” terimi, COVID-19’un kalıcı sonuçlarını belirtmek için ortaya çıkmış olup, etiyolojisini anlamak için yoğun çabaları tetiklemiştir. Devam eden çalışmalar, Uzun COVID’i ve belirleyicilerini titizlikle araştırmaktadır. Yapay zekâ (YZ) ve makine öğrenimi (MO) bu amaçla vazgeçilmez varlıklar olarak ortaya çıkmış olup, COVID-19 krizi ortamında hastalık duyarlılığını açıklığa kavuşturma ve öngörme konusunda dikkate değer etkinlik sergilemektedirler. Bu çerçevede, çabamız, Uzun COVID’in başlangıç olasılığını öngörmek için MO metodolojilerini kullanmaya yöneliktir. Bu amaçla, birden fazla MO modeli titizlikle eğitilmiştir. Ampirik bulgular, en yetkin modelin Uzun COVID’in meydana gelme olasılığını tahmin etmede takdir edilecek bir doğruluk oranı olan %80’e ulaştığını ortaya koymaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Ahsan M. M., Luna S. A., Siddique Z. Machine-learning-based disease diagnosis: A comprehensive review. In Healthcare, 2022, 10: 541.
  2. Silva Andrade B, Siqueira S, de Assis Soares WR, de Souza Rangel F, Santos NO, dos Santos Freitas A, Ribeiro da Silveira P, Tiwari S, ve diğerleri. Long-COVID and post-COVID health complications: an up-to-date review on clinical conditions and their possible molecular mechanisms. Viruses, 2021; 13(4): 700.
  3. https://portal.challenge.gov/public/previews/
  4. Raveendran AV, Jayadevan R, Sashidharan S. Long COVID: An overview. Diabetes Metab Syndr 2021; 15(3): 869-875.
  5. Syeda HB, Syed M, Sexton KW, Syed S, Begum S, Syed F, Prior F, Yu Jr F. Role of machine learning techniques to tackle the COVID-19 crisis: systematic review. JMIR Med Inform 2021; 9(1): 23811.
  6. https://covid.cd2h.org/enclave
  7. Dwivedi AK. Performance evaluation of different machine learning techniques for prediction of heart disease. Neural Comput & Applic 2018; 29(10): 685-693.
  8. Kwekha-Rashid AS, Abduljabbar HN, Alhayani B. Coronavirus disease (COVID-19) cases analysis using machine-learning applications. Appl Nanosci 2021.1-13.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Veri Yönetimi ve Veri Bilimi (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

30 Eylül 2024

Gönderilme Tarihi

19 Ağustos 2024

Kabul Tarihi

18 Eylül 2024

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2024 Cilt: 36 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Ertem, Z. (2024). COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 36(2), 957-963. https://doi.org/10.35234/fumbd.1535830
AMA
1.Ertem Z. COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2024;36(2):957-963. doi:10.35234/fumbd.1535830
Chicago
Ertem, Zeynep. 2024. “COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 36 (2): 957-63. https://doi.org/10.35234/fumbd.1535830.
EndNote
Ertem Z (01 Eylül 2024) COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 36 2 957–963.
IEEE
[1]Z. Ertem, “COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi”, Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 36, sy 2, ss. 957–963, Eyl. 2024, doi: 10.35234/fumbd.1535830.
ISNAD
Ertem, Zeynep. “COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 36/2 (01 Eylül 2024): 957-963. https://doi.org/10.35234/fumbd.1535830.
JAMA
1.Ertem Z. COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 2024;36:957–963.
MLA
Ertem, Zeynep. “COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi”. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 36, sy 2, Eylül 2024, ss. 957-63, doi:10.35234/fumbd.1535830.
Vancouver
1.Zeynep Ertem. COVID Geliştirme Duyarlılığını Tahmin Etmek için Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. 01 Eylül 2024;36(2):957-63. doi:10.35234/fumbd.1535830