Akademik Veri Yönetim Sistemi
Sutas Bozkurt P.(Yürütücü), Özen Z., Koçoğlu F. Ö., Kartal E., Güngör G., Salihoğlu Z.
TÜBİTAK Projesi, 2019 - 2021
Bu projede; yapay zekânın bir alt çalışma alanı olan makine öğrenmesi tekniklerinden faydalanılarak ameliyat sonrası bir hastanın yoğun bakım ihtiyacı olup olmadığı, eğer varsa hangi basamak yoğun bakıma ihtiyaç duyduğu incelenmiş ve bu doğrultuda hastalar için yoğun bakım öngörüsünde bulunan bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu kapsamda İzmir Sağlık Bilimleri Üniversitesi Tepecik Eğitim Araştırma Hastanesi’nden 4218 hasta verisi toplanmış ve makine öğrenmesi analizleri için gerekli veri seti hazırlanmıştır. Naive Bayes Sınıflandırıcı, C4.5 Karar Ağacı Algoritması, C5.0 Algoritması, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları ile Rastgele Orman Algoritması gibi 5 farklı makine öğrenmesi algoritmasıyla yoğun bakım öngörü modelleri oluşturulmuştur. En iyi performansın elde edildiği model bir web uygulaması ile kullanıma sunulmuştur: https://zekiozen.shinyapps.io/icuprediction/