Yapay Afterimage Algoritması Kullanarak Medikal Verilerde Risk Tespiti

Abstract

Metaheuristic algoritmalar, insan sağlığını ilgilendiren; genetik, biyoinformatik, mikrobiyoloji vb. birçok alanda sıkça kullanılan bir metodoloji olmuştur. Metaheuristic yöntemler, klasik yaklaşımlar başarısız olduğunda veya hesaplama açısından pahalı olduğunda verimli çözümler sunar. Bu çalışmada Yapay Afterimage Algoritması, Kaggle’dan elde edilen 4 ayrı medikal veri seti üzerine uygulanmıştır. Literatürde daha önce Afterimage Algoritmasını sezgisel bir yöntem olarak modelleyen bir çalışma yoktur. Matematiksel alt yapısı diğer birçok yönteme göre daha basittir. Yapay Afterimage Algoritması kullanılarak, sağlıklı kişiler ve hastalardan alınan test örneklerinin kümeleri tespit edilmeye çalışılmıştır. Kümelere ait Accuracy, Precision, Recall ve F1 değerleri hesaplanmıştır. En yüksek Accuracy değeri 0,85, Precision değeri 0,9, Recall değeri 1 ve F1 skor değeri 0,86 olarak elde edilmiştir. Çalışma göstermektedir ki, yöntem medikal verilerde iyi bir oranda risk tespitini gerçekleştirebilmektedir.