Abstract
Koroner Arter Hastalığı (KAH) dünya genelinde insanların hayatını kaybetmesine sebep olan en önemli hastalıklardan biridir. Tıp alanında yaşanan gelişmeler bu hastalığın tedavisini kolaylaştırsa da risk faktörlerinin belirlenmesi ve değerlendirilmesinde hala birtakım yetersizlikler söz konusudur. Bu çalışmada, KAH ile ilgili yaygın belirti ve şikayetleri olan bireyler göz önüne alınarak tanıda kullanılan çeşitli risk faktörleri belirlenmiştir. Ayrıca bulanık uzman sistem yöntemi kullanılarak bireylerin KAH risk düzeylerini tespit etmek amacıyla bir yapay zeka sistemi geliştirilmiştir. Tasarlanan sistem kural tabanlı olup, bu kural tabanı yapısı tıp uzmanlarından edinilen bilgilerle oluşturulmuştur. Sistem, bireylerin hastalık riskini azaltmak için kendi kendine risk değerlendirmesi ve özelleştirilmiş öneriler sunmaktadır. Bu sayede koroner arter hastalığından muzdarip kişilerin sayısındaki artış önlenebilir veya geciktirilebilir.
Publisher
Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications, Harun TASKIN
Reference32 articles.
1. Abdualimov, T.P., Obrezan, A.G., 2021. Prediction of the fact and degree of coronary artery disease using the processing of clinical and instrumental data by artificial intelligence. Vestnik of Saint Petersburg University. Medicine, 16(3), 153–158.
2. Abduljabar, J.S., 2011. Bulanık mantık yöntemleri kullanılarak gazlı içeceklerde karbondioksit kontrolü. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, Türkiye.
3. Abdulrahman, U.F.I., Panford, J.K., Hayfron-Acquah, J.B., 2014. Fuzzy logic approach to credit scoring for micro finances in Ghana. International Journal of Computer Applications, 94(8), 11-18.
4. Adeli, A., Neshat, M., 2010. A fuzzy expert system for heart disease diagnosis. International MultiConference of Engineeers and Computer Scientists, 17-19 March 2010, Hong Kong, pp. 1-6.
5. Ahcıoğlu, A., Yılmazel, G., 2021. Halk sağlığı gözüyle koroner arter hastalığı ve sağlık okuryazarlığı. Türkiye Sağlık Okuryazarlığı Dergisi, 2(2), 81-88.