Kanserli hastalarda makine öğrenimi ile sağkalım oranının tahmin edilmesi

Abstract

Kanser önemli bir halk sağlığı sorunu olmakla birlikte ABD’de hastalık yükü açısından ikinci sırada yer almakta dünyada ise küresel hastalık yükü sıralamasında ilk sıralarda yer alabilmektedir. Önemli oranda mortalite ve morbiditeye neden olan kanser hastalığı birçok faktörden etkilenmektedir. Gerek hastalığa neden olan faktörlerin incelenmesi gerek hastalığın yönetilmesi konusunda araştırmacılar giderek artan oranda bu alanla ilgilenmekte yeni tedavi yöntemleri, yeni teknikler ve teknolojiler ile bu hastalık üzerinde araştırmalar yapmaktadırlar. Bu çalışmada ABD toplumun %8,3’ünü temsil eden ve açık erişimli olarak ulaşılabilen kanser verileri analiz edilmiştir. Araştırmada veri madenciliği yöntemlerinden biri olan KNİME programı kullanılmıştır. Elde edilen veriler ile kanser hastalarının sağkalımları sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Araştırma kapsamında veri madenciliği araçları olan karar ağaçları, random forrest, SVM algoritmaları ile çeşitli güven düzeyleri elde edilmiştir. En yüksek güven düzeyi %75,3 ile random forrest algoritması ile elde edilmiştir. Sonuç olarak modelin anlamlı ve kullanılabilir olduğu ve elde edilen veriler ile sağkalım sınıflandırılmasının yapılabildiği görülmüştür.