YAPAY SİNİR AĞLARI İLE ÖĞRENCİLERDE ALKOL TÜKETİMİ KORUYUCU TANI SİSTEMİ

Öz

Gençlerde alkol tüketimi dünyada önemli bir sorun haline gelmiştir. Öğrencilerin alkole yönelme sebepleri iyi araştırılmalı ve bu konuda eğitim kurumları ile ebeveynleri destekleyen, koruyucu yaklaşımlar geliştirilmelidir. Yapılan çalışmada, uluslararası bir veri tabanındaki 15-22 yaşları arasındaki öğrencilerin demografik verileri analiz edilerek alkol tüketiminde öne çıkan parametreler belirlenmiş ve bu parametreler kullanılarak öğrencinin alkol tüketimine ilişkin risk grubunda olup olmadığına karar veren bir koruyucu tanı sistemi geliştirilmiştir. Bu amaçla, öne çıkan parametrelerin belirlenmesinde istatistiksel testlerden yararlanılmış ve bu parametreler kullanılarak yapay sinir ağı yöntemi ile alkol tüketimine ilişkin durumu tespit edilmiştir. Çalışmada, 395 veri üzerinden %81 duyarlılığa ve %95 özgüllüğe sahip başarılı bir alkol tüketimi koruyucu tanı sistemi geliştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Yapay sinir ağları, alkol tüketimi, koruyucu tanı sistemi, öğrenciler

Kaynakça

1. Dibek Mısırlıoğlu, E., Güçlü, M., Hızel Bülbül, S., (2013). Kırıkkale İl Merkezi İlköğretim ve Lise Öğrencilerinde Sigara ve Alkol Alışkanlıkları ve Etkileyen Faktörler. Türkiye Çocuk Hastalıkları Dergisi, 4: 168-172.
2. Şimşek, E. (2008). Sağlık Bakanlığı'nın adölesan sağlığına yaklaşımı. İ.Ü. Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Sürekli Tıp Eğitimi Etkinlikleri Adolesan Sağlığı 2 Sempozyumu, Mart 2008, İstanbul, Türkiye.
3. TÜİK(2012), Sağlık Araştırması Yıllık Raporu, http://www.tuik.gov.tr/Start.do, (Eylül 2013).
4. DW(2014), “Alkol reklamlarına yasak talebi”, http://www.dw.com/tr/alkol-reklamlar%C4%B1na-yasak-talebi/a-17336831, (05.05.2016).
5. TÜİK(2014), İstatistiklerle Çocuk Raporu, (Nisan 2015).
6. Evcin, U. ve Gazioğlu, A. Alkol Kötülüklerin Kapısı, İstanbul Yeşilay TBM Alan Kitaplığı Dizisi, 2014(6).
7. Çakıcı, E., Çakıcı, M., Kolay Akfert, S., (2009). Üniversite Öğrencilerinde Sigara-Alkol Kullanımı Ve Aile Sorunları İle İlişkisi. Anatolian Journal Of Psychiatry, 10: 40-47.
8. Pryor, J. ve Rodgers, B. (2001), Children Inchanging Families: Life After Parental Separation, Blackwell Publishing, 56-57.

9. UCI Machine Learning Repository. “Student alcohol consumption data set”http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/STUDENT+ALCOHOL+CONSUMPTION , (04.04.2016).
10. Amran, H. M., Pagnotta, F. (2016), Using Data Mining To Predict Secondary School Student Alcohol Consumption, https://www.researchgate.net/publication/296695247_USING_DATA_MINING_TO_PREDICT_SECONDARY_SCHOOL_STUDENT_ALCOHOL_CONSUMPTION (05.05.2016)
11. Beşirli, H. (2007). Gençlerin Alkol Tüketim Davranışları ve Bu Davranışlarını Etkileyen Faktörlerin Sosyolojik Analizi. Sosyoloji Konferansları Dergisi, 35: 85-118.
12. Yıldız Teknik Üniversitesi. “Yapay Sinir Ağları”, http://www.yildiz.edu.tr/~gulez/3k1n.pdf , (05.06.2016).
13. Kurt, B., Nabıyev, V. ve Turhan, K. (2011), YSA ile down sendromunun tanınması, 8. Ulusal Tıp Bilişimi Kongresi, 17-20 Kasım 2011, Antalya, Türkiye.
14. Öztemel, E.(2006). Yapay sinir ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık.
15. Nabıyev, V.(2003). Yapay zeka, Ankara: Seçkin Yayıncılık