Dünya çapında en yüksek orana sahip ölüm nedeni kalp ve damar hastalıklarıdır (kardiyovasküler). Bu oran dünyadaki tüm ölümlerin %32,3’ünü oluşturmaktadır. Kalp yetmezliği de kalp damar hastalıklarının neden olduğu yaygın bir olaydır. Kardiyovasküler hastalığı olan veya kardiyovasküler risk altında olan kişiler (diyabet, hipertansiyon vb.) için yapay zeka modeli ile hastalığın erken tespiti umut vaat etmektedir. Bu amaçla yapılan tahmin algoritmalarında kullanılan birçok yöntem vardır. Bu çalışmada kalp yetmezliği olan kişilerin yaş, cinsiyet, sigara içme durumu, diyabet, tansiyon gibi özelliklerine bakılarak kalp yetmezliğine bağlı ölüm olasılığını tahmin etmek için MATLAB programlama dilinin neural network toolbox’ı kullanılarak bir yapay sinir ağı modeli geliştirilmiştir. Bu yapay sinir ağını oluştururken, ağ tipi olarak feed-forward backprop tipi ağ, eğitim fonksiyonu olarak Bayesian regularization backpropagation fonksiyonu, transfer fonksiyonu için ise log-sigmoid transfer fonksiyonu kullanıldığında ve nöron sayısı 8 olduğunda ağın en yüksek performans verdiği görülmüştür. Elde bulunan 299 verinin 70 tanesi ağı simüle etmek için kullanılmıştır. R değeri, çıktılar ile ağın tahmin ettiği değerlerin arasındaki ilişkiyi gösterir ve 1’e ne kadar yakınsa ağın tahmin ettiği verilerle çıktılar arasında o kadar güçlü bir ilişki var demektir. Bu çalışmanın sonucunda R değeri ise yaklaşık olarak 0,91 olarak bulunmuştur. Yapılan bu çalışmada insanların kalp yetmezliğine bağlı ölümlerinin olasılığını değerlendirip bir tahmin modeli oluşturmak ve hastanelerin kalp ve damar hastalığına sahip insanların durum değerlendirilmesinde kullanılması amaçlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: yapay sinir ağları, geri yayılım algoritması, kardiyovasküler, tahmin
|
