Sağlık Hizmetlerinde Güncel Makine Öğrenmesi Algoritmaları

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.