Kalp yetmezliği hastalarının sağ kalım tahmini: Sınıflandırmaya dayalı makine öğrenmesi algoritmalarının bir uygulaması

Abstract

Kardiyo-vasküler hastalıklar dünya genelinde en çok ölüme sebep olan hastalıklar arasında yer almaktadır. Bir kardiyo-vasküler hastalık olan kalp yetmezliği, kalbin vücudun ihtiyaç duyduğu kanı pompalayamaması durumudur. Ülkemizde sıklıkla görülen bu hastalığın sonucu olarak ölümler yaşanmaktadır. Bu çalışmada kalp yetmezliğe sahip hastaların sağ kalım veya ölüm durumlarının tahmin edilmesi için makine öğrenmesi tabanlı bir yaklaşım önerilmektedir. Üç farklı sınıflandırma algoritması kullanılarak önerilen yöntemin etkinliği değerlendirilmektedir. Gerçekleştirilen deneylerde, Yapay Sinir Ağı algoritması ile en yüksek doğruluk değerine (86.67%) ulaşılmıştır. Önerilen yöntem, ölüm riskinin yüksek olduğu kalp yetmezliği hastalarına daha etkin ve uygun tedavi planlarının hazırlanması açısından yol gösterici olacaktır.

Cardio-vascular diseases are among the diseases that cause the most deaths worldwide. Heart failure, a cardiovascular disease, is a condition in which the heart cannot pump the blood that the body needs. Deaths occur as a result of this disease, which is frequently seen in our country. In this study, a machine learning-based approach is proposed to predict survival or death of patients with heart failure. The effectiveness of the proposed method is evaluated using three different classification algorithms. In the experiments performed, the highest accuracy values (86.67%) was achieved with the Artificial Neural Network algorithm. The proposed method will guide the preparation of more effective and appropriate treatment plans for heart failure patients with a high risk of death.