Calculation of Mortality Risks of Covid-19 Patients with Machine Learning Algorithms

Bu çalışmanın amacı, Makine Öğrenmesi algoritmalarıyla Covid-19 tanılı hastaların mortalite riskinin hesaplanmasıdır. çalışmada, web üzerinde açık erişimli olarak yayınlanan Atlanta, Georgia’da tanısı alarak sağlık tesisine yatan demografik ve klinik verileri kullanılmıştır. veriler üzerinden Karar Ağacı, Rastsal Orman Adaptive Boost adlandırılan algoritmaları kullanılarak riski hesaplanmıştır. Hastaların bulgularının riskleri etkili olduğu bu doğrultuda oluşturulan tabanlı tahmin modellemesinin yüksek güvenirlikle (Acc=83,5) uygulanabileceği görülmüştür. Elde edilen bulgularla birlikte yöntemleri düzeyde güvenilir sınıflandırma modellemeleri oluşturulup risklerinin hesaplanması doğrultusunda klinisyenler profesyonellerine hasta önceliklendirme konusunda kılavuz olabilecek karar destek modülleri oluşturulabilmektedir. Web modüller oluşturularak otoritelerine, klinisyenlere hastane yöneticilerine yatak doluluğu planlaması açısından etkin verimli hazırlık yapabilmeleri bilimsel dayanak oluşturulmaktadır. Gereksiz harcamalarının hastalığı görece hafif geçirme ihtimali olan gereksiz tedavi almaları önlenebilecektir.