Rutin kan testleriyle COVID-19 tanı tahmininde makine öğrenmesi yöntemleriyle bir mobil uygulama geliştirilmesi
Makaleler > Tam Makale · 2021
Yazarlar: Mert DEMİRARSLAN, Aslı SUNER KARAKÜLAH
Ege Tıp Dergisi, Uluslararası, 2021, ss 384-393
DOI: 10.19161/etd.1037482
Özet
Amaç: Tüm dünya Aralık 2019'dan bu yana SARS-CoV-2 virüsü ile başa çıkmaya çalışmaktadır. Hastalığın erken belirtileri, soğuk algınlığı ve grip gibi diğer yaygın durumlarla örtüştüğünden, hekimler için erken tanının önemi büyüktür. Bu çalışmada, genel kullanıma açık anonim bir veri seti kullanılarak, rutin kan testleri sonuçları üzerinden Yeni Koronavirüs Hastalığı (COVID-19) tanısının (pozitif/negatif) makine öğrenmesi algoritmaları yardımıyla tahmin edilmesine yönelik bir mobil uygulama geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntem: Veri setinde yer alan, kayıp gözlem, sınıf dengesizliği, aykırı gözlem ve ilgisiz değişken problemleri giderildikten sonra makine öğrenmesi yöntemlerinin sınıflandırma performansları test edilmiş, ardından uygun değişkenlerle COVID-19 tanısı için lojistik regresyon modeli kurulmuştur. Bu model kullanılarak makine öğrenmesi tabanlı mobil uygulaması tasarlanmıştır. Bulgular: Tanı koymada en iyi sonuç veren değişkenler, eozinofil, lökosit, trombosit, monosit, kırmızı kan hücresi, bazofildir. Veri ön işleme problemleri giderildikten sonra kullanılan algoritmaların sınıflandırma performansları, ham verideki performans değerlerine göre oldukça yükselmiştir. Sonuç: Geliştirilen mobil uygulama ile rutin kan testi sonuçları kullanılarak, hızlı ve kolay bir şekilde Covid-19 tanısı tahmininde bulunulması mümkündür.