@article{article_920793, title={Rutin kan testleriyle Covid-19 tanı tahmininde makine öğrenmesi yöntemleriyle mobil uygulama geliştirilmesi}, journal={Ege Tıp Dergisi}, volume={60}, pages={384–393}, year={2021}, url={https://izlik.org/JA47BS99EY}, author={Demirarslan, Mert and Suner, Aslı}, keywords={COVİD-19, makine öğrenmesi yöntemleri, rutin kan testi, mobil uygulama, tanı}, abstract={Amaç: Tüm dünya Aralık 2019’dan bu yana SARS-CoV-2 virüsü ile başa çıkmaya çalışmaktadır. Hastalığın erken belirtileri, soğuk algınlığı ve grip gibi diğer yaygın durumlarla örtüştüğünden, hekimler için erken teşhisin önemi büyüktür. Bu çalışmada, ortak paylaşıma açık anonim bir hastane verisi kullanılarak, rutin kan testleri sonuçları ile SARS-Cov-2 (pozitif / negatif) sonucunun makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak tahmin edilmesi için bir mobil uygulama geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntem: Veri setinde yer alan, kayıp gözlem, sınıf dengesizliği, aykırı gözlem ve ilgisiz değişken problemleri giderildikten sonra makine öğrenmesi yöntemlerinin sınıflandırma performansları test edilmiş, ardından uygun değişkenlerle COVID-19 tespiti için lojistik regresyon modeli kurulmuştur. Bu model kullanılarak makine öğrenmesi tabanlı mobil uygulaması tasarlanmıştır. Bulgular: Tanı koymada en iyi sonuç veren değişkenler, eozinofil, lökosit, trombosit, monosit, kırmızı kan hücresi, bazofil şeklindedir. Veri ön işleme problemleri giderildikten sonra kullanılan algoritmaların sınıflandırma performansları, ham verideki performans değerlerine göre oldukça yükselmiştir. Sonuç: Geliştirilen mobil uygulama ile rutin kan testi sonuçları kullanılarak, hızlı ve kolay bir şekilde Covid-19 tanısı tahmininde bulunulması mümkündür.}, number={4}