Dünya çapýnda en yüksek orana sahip ölüm nedeni kalp ve damar hastalýklarýdýr (kardiyovasküler). Bu oran dünyadaki tüm ölümlerin %32,3’ünü oluþturmaktadýr. Kalp yetmezliði de kalp damar hastalýklarýnýn neden olduðu yaygýn bir olaydýr. Kardiyovasküler hastalýðý olan veya kardiyovasküler risk altýnda olan kiþiler (diyabet, hipertansiyon vb.) için yapay zeka modeli ile hastalýðýn erken tespiti umut vaat etmektedir. Bu amaçla yapýlan tahmin algoritmalarýnda kullanýlan birçok yöntem vardýr. Bu çalýþmada kalp yetmezliði olan kiþilerin yaþ, cinsiyet, sigara içme durumu, diyabet, tansiyon gibi özelliklerine bakýlarak kalp yetmezliðine baðlý ölüm olasýlýðýný tahmin etmek için MATLAB programlama dilinin neural network toolbox’ý kullanýlarak bir yapay sinir aðý modeli geliþtirilmiþtir. Bu yapay sinir aðýný oluþtururken, að tipi olarak feed-forward backprop tipi að, eðitim fonksiyonu olarak Bayesian regularization backpropagation fonksiyonu, transfer fonksiyonu için ise log-sigmoid transfer fonksiyonu kullanýldýðýnda ve nöron sayýsý 8 olduðunda aðýn en yüksek performans verdiði görülmüþtür. Elde bulunan 299 verinin 70 tanesi aðý simüle etmek için kullanýlmýþtýr. R deðeri, çýktýlar ile aðýn tahmin ettiði deðerlerin arasýndaki iliþkiyi gösterir ve 1’e ne kadar yakýnsa aðýn tahmin ettiði verilerle çýktýlar arasýnda o kadar güçlü bir iliþki var demektir. Bu çalýþmanýn sonucunda R deðeri ise yaklaþýk olarak 0,91 olarak bulunmuþtur. Yapýlan bu çalýþmada insanlarýn kalp yetmezliðine baðlý ölümlerinin olasýlýðýný deðerlendirip bir tahmin modeli oluþturmak ve hastanelerin kalp ve damar hastalýðýna sahip insanlarýn durum deðerlendirilmesinde kullanýlmasý amaçlanmýþtýr.
Anahtar Kelimeler: yapay sinir aðlarý, geri yayýlým algoritmasý, kardiyovasküler, tahmin
|
