Classification of Different Countries in Terms of Noncommunicable Diseases Using Machine Learning Techniques

Abstract

The aim of this study is to classify 193 countries which are members of World Health Organization (WHO) in terms of Non Communicable Diseases (NCDs). Support vector machine and random forest methods used for classification which are one of supervised data mining methods. An open source programme Orange used for analysis. At the end of the analysis it was seen that random forest classification performance results were better than support vector machine classification performance results. The results of this study is useful for global health care managers for fighting against Noncommunicable Diseases and producing effective policies. 

Keywords

• Noncommunicable Diseases (NCDs)
• Health Care Indicators
• Machine Learning

Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar Bakımından Farklı Ülkelerin Makina Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ)'ne üye olan 193 ülkeyi gelir gruplarına göre Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH) ile ilgili veriler bakımından sınıflandırmaktır. Gereç-Yöntem: Ülkelerin sınıflandırılmasında veri madenciliği yöntemleri içerisinde danışmanlı öğrenme yöntemleri arasında bulunan destek vektör makinesi ve random forest yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde bir açık kaynak kodlu yazılım olan Orange programından yararlanılmıştır. Bulgular: Analizler sonucunda random forest yöntemi kullanılarak elde edilen performans sonuçlarının destek vektör makinesine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Sonuç: Araştırma sonuçlarının küresel sağlık yöneticilerine Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH) ile mücadele etmek konusunda ve etkin politikalar üretmede faydalı olacağı düşünülmektedir. 

Keywords

• Bulaşıcı Olmayan Hastalıklar (BOH)
• Sağlık Bakım Göstergeleri
• Makina Öğrenmesi

References

1. Akman M., Genç Y. Ankaralı H. (2011), Random Forest Yöntemi ve Sağlık Alanında Bir Uygulama, Türkiye Klinikleri J Biostat, 3(1), s.36-48.
2. Alberti G. (2001), Noncommunicable Diseases: Tomorrow's Pandemic, Bulletin of World Health Organization, Editorial, 79(10), s.907.
3. Alleyne G., Basu S., Stuckler D. (2011), Who's Afraid of Noncommunicable Diseases? Raising Awareness of The Effects of Noncommunicable Diseases on Global Health, Journal of Health Communication: International Perspectives, 16, s.82-93.
4. Beaglehole R., Bonita R., Horton R., Adams C., Alleyne H., Asaria P., Baugh V. (2011), Priority Actions for The Non-Communicable Disease Crisis", Health Policy, vol.377, s.1438-1447.
5. Bousquet J., Anto J.M., Sterk P.J., Adcock I.M., Chung K.F. (2011) 'Systems Medicine and Integrated Care To Combat Chronic Noncommunicable Diseases', Genome Medicine, 3(43), s.1-12.
6. Cosgun E., Karaağaoğlu E. (2011), Veri Madenciliği Yöntemleriyle Mikrodizilim Gen İfade Analizi, Hacettepe Tıp Dergisi, 42, s.180-189.
7. Lee I.M., Eric J Shiroma E.J., Lobelo F., Puska P., Blair, Peter S.N, Katzmarzyk T., (2012), Effects of Physical Inactivity on Major Non-Communicable Diseases Worldwide: An Analysis of Burden of Disease and Life Expectancy, Lancet, 380, s.219-229.
8. Touw W.G., Bayjanov J.R., Overmars L., Backus L., Boekhorst J., Wels M., Van Hijum S.A.F.T. (2012), Briefings In Bıoinformatics, July 10, 1-12.

9. WB (The World Bank) (2011), The Growing Danger of Non-Communicable Diseaes Acting Now to Reverse Course, September 2011 , Human Development Network.
10. WHO (World Health Organization) (2011), Noncommunicable Diseases 2011 Country Profiles. http://whqlibdoc.who.int/publications/2011/9789241502283_eng.pdf, Erişim Tarihi: 03.04.2013.
11. WHO (World Health Organization) (2008), The World Health Report 2008, Primary Health Care- Now More Than Ever. WHO, Geneva 2008; p. xiii. http://www.who.int/whr/2008/whr08_en.pdf, Erişim Tarihi: 03.07.2013.