Affiliation:
1. İSTANBUL MEDİPOL ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Son yıllarda araştırmacılar tarafından makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak sağlık süreçlerinin iyileştirilmesi konusu büyük bir trend haline gelmiştir. Makine öğrenmesi, sağlık hizmetlerin de kaliteyi yükseltmek, hastalık salgınlarını önlemek, hastalıkları erken teşhis etmek, hastane operasyon maliyetlerini azaltmak, hükümete sağlık hizmetleri politikalarında yardımcı olmak ve sağlık hizmetinin verimliliğini artırmak için kullanılan popüler ve etkili bir yöntem haline gelmiştir. Bu derleme çalışmasında, sağlık alanında gerçekleştirilen makine öğrenmesi çalışmaları özetlenmiş ve sınıflandırılmıştır. Özellikle halk sağlığını tehdit eden ve dünya da ölüm nedenleri listesinde ilk sıralarda yer alan, bulaşıcı olmayan hastalık çalışmalarına odaklanılmıştır. Ayrıca dünyanın en büyük ölümcül hastalıklar listesinde yer alan ve son yıllarda halk sağlığı için acil durum ilan edilen Covid-19 hastalığına da yer verilmiştir. Bu çalışmanın amacı, sağlık alanında çalışma yapan araştırmacılara uygun algoritmalarını seçmesinde yardımcı olmaktır. Derleme çalışmasının sonucunda sağlık hizmetlerinde en iyi performans gösteren sınıflandırma algoritması ortalama %100 doğruluk başarısıyla Decision Tree(DT), Random Forest (RF), Gaussian Naive Bayes (GNB) olmuştur.
Publisher
Mİnistry of Health, GD Health Services, HTA Department
Reference68 articles.
1. H. T. Melis Almula Karadayı, Beyza Özlem YILMAZ, Bilgehan Eren Erol, “Sağlık Teknolojisi Değerlendirmede Çok Kriterli Karar Verme Yaklaşımları Üzerine Bir Derleme Çalışması,” Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknol. Derg., vol. 8, no. Mcdm, pp. 264–289, 2020.
2. Z. T. Kalender, H. Tozan, and O. Vayvay, “Prioritization of medical errors in patient safety management: Framework using interval-valued intuitionistic fuzzy sets,” Healthc., vol. 8, no. 3, 2020, doi: 10.3390/healthcare8030265.
3. M. A. KARADAYI, Y. G. GÖKMEN, L. G. KASAP, and H. TOZAN, “Sağlıkta Güncel Simülasyon Yaklaşımları: Bir Derleme Çalışması,” Int. J. Adv. Eng. Pure Sci., pp. 1–21, 2019, doi: 10.7240/jeps.444190.
4. N. Öztürk, H. Tozan, and Ö. Vayvay, “A new decision model approach for health technology assessment and a case study for dialysis alternatives in Turkey,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 17, no. 10, 2020, doi: 10.3390/ijerph17103608.
5. WHO, “the-Top-10-Causes-of-Death @ Www.Who.Int,” The top 10 causes of death. p. Consultado 23 de marzo de 2019, 2018, [Online]. Available: https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death.