Anemi dünya genelinde sık karşılaşılan bir sağlık sorunudur. Gelişmekte olan ve gelişmiş ülkelerin istatistiklerine baktığımızda, gelişmiş ülkelerde herhangi bir nedenle hastaneye başvuran insanların yüzde 30’undan fazlasında anemiye rastlanmıştır ve bu oranın gelişmekte olan ülkelerde daha yüksek olduğu görülmüştür. Dünyada aneminin en sık rastlanılan nedeni demir eksiliğidir. Kadınlarda anemi, erkeklere göre daha fazla görülmektedir. Bu çalışmada anemi hastalığının tahmin edilmesinde kullanılacak olan bir yapay sinir ağ modeli geliştirilmiştir. Programa girdi değerleri kan testlerinden elde edilen RBC, HGB, HCT, MCV, MCH,MCHC gibi değerler olup, çıktı değeri ise hastanın anemi olup olmaması durumudur. Çalışmamızda yapay sinir ağını oluştururken, ağ tipi olarak feed-forward backprop tipi ağ, eğitim fonksiyonu olarak Bayesian regularization fonksiyonu, transfer fonksiyonu için ise tan-sigmoid transfer fonksiyonu kullanıldığında ve nöron sayısı 8 olduğunda ağın en yüksek performans verdiği görülmüştür. Elde bulunan 1732 verinin 299 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 0,98 olarak bulunmuştur. Yapılan bu çalışmada insanların yaptırdıkları kan testleri sonucu anemi olup olmama olasılığını değerlendirip bir tahmin modeli oluşturmak ve hastanelerin anemiye sahip insanların durum değerlendirilmesinde kullanılması amaçlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Tahmin, Anemi, Yapay sinir ağları
|
