Araştırma Makalesi

Kronik Böbrek Hastalığının Erken Tanısı için Yeni Bir Klinik Karar Destek Sistemi

Sayı: 20 31 Aralık 2020
PDF İndir
EN TR

Kronik Böbrek Hastalığının Erken Tanısı için Yeni Bir Klinik Karar Destek Sistemi

Öz

Kronik böbrek hastalığı dünya çapında bir sağlık sorunudur. Erken tanı ve tedavi sayesinde bu hastalığın ilerlemesini yavaşlatmak veya durdurmak mümkün olmaktadır. Klinik karar destek sistemleri, tıp doktorlarına klinik karar verme görevlerinde yardımcı olmak amacıyla tasarlanan sağlık bilgi teknolojisi sistemleridir. Bu çalışmada kronik böbrek hastalığının erken tanısı için yeni bir klinik karar destek sistemi önerilmiştir. Önerilen sistemin özellik çıkarma ve sınıflandırma aşamalarında sırasıyla temel bileşen analizi (principal component analysis-PCA) ve rastgele ormanlar (random forests-RF) teknikleri kullanılmıştır. Önerilen sistemin performansı, altı farklı performans metriği ile klasik makine öğrenmesi algoritmaları ve literatürde daha önce yapılan çalışmalar ile kıyaslanmıştır. Test sonuçları, önerilen sistemin başarılı olduğunu ve kronik böbrek hastalığının erken tanısı için karar vermede doktorlara destek olabileceğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Aha, D. W., Kibler, D., & Albert, M. K. (1991). Instance-based learning algorithms. Machine Learning, 6(1), 37-66.
  2. Al-Hyari, A. Y., Al-Taee, A. M., & Al-Taee, M. A. (2013, December). Clinical decision support system for diagnosis and management of chronic renal failure. In 2013 IEEE Jordan Conference on Applied Electrical Engineering and Computing Technologies (AEECT) (pp. 1-6). IEEE.
  3. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32.
  4. Cleary, J. G., & Trigg, L. E. (1995, July). K*: An instance-based learner using an entropic distance measure. In 12th International Conference on Machine Learning (pp. 108-114).
  5. Cottrell, G. W., & Munro, P. (1988, October). Principal components analysis of images via back propagation. In Visual Communications and Image Processing'88: Third in a Series (pp. 1070-1077). International Society for Optics and Photonics.
  6. Couser, W. G., Remuzzi, G., Mendis, S., & Tonelli, M. (2011). The contribution of chronic kidney disease to the global burden of major noncommunicable diseases. Kidney International, 80(12), 1258-1270.
  7. Eyupoglu, C., Aydin, M. A., Zaim, A. H., & Sertbas, A. (2018). An efficient big data anonymization algorithm based on chaos and perturbation techniques. Entropy, 20(5), 373.
  8. Frank, E. (2014). Fully supervised training of Gaussian radial basis function networks in WEKA. Department of Computer Science, University of Waikato, Hamilton, New Zealand.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

31 Aralık 2020

Gönderilme Tarihi

27 Mayıs 2020

Kabul Tarihi

28 Ekim 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020 Sayı: 20

Kaynak Göster

APA
Eyüpoğlu, C. (2020). Kronik Böbrek Hastalığının Erken Tanısı için Yeni Bir Klinik Karar Destek Sistemi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 20, 448-455. https://doi.org/10.31590/ejosat.743652

Cited By