Analitik Hiyerarşi Süreci ve Veri Madenciliği Teknikleriyle Hibrit bir Karar Destek Sistemi Uygulaması: Tam Kan Sayımı Değerleri ile Kovid19 Tanısı

Karya Journal of Health Science Pub Date : 2023-10-05 DOI:10.52831/kjhs.1340717

Ahmet Bursali, Aslı Suner

{"title":"Analitik Hiyerarşi Süreci ve Veri Madenciliği Teknikleriyle Hibrit bir Karar Destek Sistemi Uygulaması: Tam Kan Sayımı Değerleri ile Kovid19 Tanısı","authors":"Ahmet Bursali, Aslı Suner","doi":"10.52831/kjhs.1340717","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Amaç: Veri madenciliği teknikleri, yapay zeka tabanlı teşhislerin doğruluğunu önemli ölçüde arttırmaktadır. Bu çalışmada Kovid19 hastalarının tam kan sayımı (hemogram) değerlerinde, veri madenciliği teknikleri ile sınıf dengesizliği probleminin üstesinden gelen bir özellik seçimi yöntemi kullanılmıştır. Yöntem: Dengelenen veri setinde, sayısı azaltılan değişkenlere çok kriterli karar verme yaklaşımlarından biri olan analitik hiyerarşi süreci (AHP) yöntemi uygulanmıştır. AHP yöntemi ve uzman görüşleri kullanılarak makine öğrenmesi ile elde edilen değişkenlerin öncelikleri belirlenmiş ve halka açık verilerle bir karar modeli oluşturulmuştur. Bu karar modelinin bir web uygulaması tasarlanarak karar destek sisteminin son kullanıcılara ulaştırılması hedeflenmiştir. Ayrıca, karar destek sisteminin kullanılabilirliği ve kullanıcı memnuniyeti değerlendirilmiştir. Bulgular: Bu karar desteği ile hastaneye Kovid-19 hastalığı şüphesi ile gelen bir kişinin görüntüleme ve PCR testi sonuçları elde edilene dek, hemogram sonuçları ile hastanın Kovid-19 olma durumu hakkında tahminde bulunulabilecektir. Sonuç: Sonuç olarak, hastanın daha hızlı bir şekilde izole edilmesine ve başlangıç tedavinin uygulanmasına imkan tanınabilecektir.","PeriodicalId":212263,"journal":{"name":"Karya Journal of Health Science","volume":"12 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Karya Journal of Health Science","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52831/kjhs.1340717","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Amaç: Veri madenciliği teknikleri, yapay zeka tabanlı teşhislerin doğruluğunu önemli ölçüde arttırmaktadır. Bu çalışmada Kovid19 hastalarının tam kan sayımı (hemogram) değerlerinde, veri madenciliği teknikleri ile sınıf dengesizliği probleminin üstesinden gelen bir özellik seçimi yöntemi kullanılmıştır. Yöntem: Dengelenen veri setinde, sayısı azaltılan değişkenlere çok kriterli karar verme yaklaşımlarından biri olan analitik hiyerarşi süreci (AHP) yöntemi uygulanmıştır. AHP yöntemi ve uzman görüşleri kullanılarak makine öğrenmesi ile elde edilen değişkenlerin öncelikleri belirlenmiş ve halka açık verilerle bir karar modeli oluşturulmuştur. Bu karar modelinin bir web uygulaması tasarlanarak karar destek sisteminin son kullanıcılara ulaştırılması hedeflenmiştir. Ayrıca, karar destek sisteminin kullanılabilirliği ve kullanıcı memnuniyeti değerlendirilmiştir. Bulgular: Bu karar desteği ile hastaneye Kovid-19 hastalığı şüphesi ile gelen bir kişinin görüntüleme ve PCR testi sonuçları elde edilene dek, hemogram sonuçları ile hastanın Kovid-19 olma durumu hakkında tahminde bulunulabilecektir. Sonuç: Sonuç olarak, hastanın daha hızlı bir şekilde izole edilmesine ve başlangıç tedavinin uygulanmasına imkan tanınabilecektir.

查看原文本刊更多论文

使用层次分析法和数据挖掘技术的混合决策支持系统应用：利用全血细胞计数值诊断 Covid19

目的：数据挖掘技术大大提高了人工智能诊断的准确性。本研究采用了一种特征选择方法，利用数据挖掘技术克服了 Covid19 患者全血细胞计数（血图）值的类不平衡问题。方法：在平衡数据集中，将多标准决策方法之一的分析层次过程（AHP）方法应用于减少的变量数量。利用 AHP 方法和专家意见，确定了通过机器学习获得的变量的优先级，并利用公开数据创建了一个决策模型。设计了该决策模型的网络应用程序，以便向终端用户提供决策支持系统。此外，还对决策支持系统的可用性和用户满意度进行了评估。结果：有了这个决策支持系统，在获得因怀疑患有 Covid-19 疾病而到医院就诊的患者的影像学和 PCR 检测结果之前，就可以通过血液造影结果来预测患者的 Covid-19 感染状况。结论因此，可以更快地隔离病人并进行初步治疗。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Karya Journal of Health Science

自引率

0.00%

发文量