LSTM Tabanlı Derin Ağlar Kullanılarak Diyabet Hastalığı Tahmini

Abstract

Öz:Diyabet, vücudun yeterli miktarda insülini üretmemesi veya iyi kullanamadığı durumda kan şekerinin normalin üstüne çıkması ile ortaya çıkan bir hastalıktır. Kan şekeri insanların ana enerji kaynağıdır ve bu enerji tüketilen yiyeceklerden gıdalardan gelir. Bu hastalık tedavi edilmez ise ölümcül olabilir. Ancak, erken tanı konulup tedaviye başlandığında tedavisi en olanaklı hastalıklardan biridir. Geleneksel diyabet teşhis süreci zorlu olduğundan, diyabetin klinik ve fiziksel verileri kullanılarak yapay sinir ağı, görüntü işleme ve derin öğrenme gibi sistemler kullanılarak hastalık teşhis edilebilmektedir. Bu araştırmada diyabet teşhisi için derin öğrenmeye dayalı bir model sunulmaktadır. Bu bağlamda Evrişimsel Sinir Ağı (ESA), Uzun Kısa Süreli Bellek (Long-short Term Memory Networks- LSTM) modelinin hibrit kullanımı sınıflandırma için tercih edilmiştir. Ayrıca ESA ve LSTM modelleri deneylerde ayrı ayrı kullanılmıştır. Önerilen modelin performansını değerlendirmek için literatürde yaygın olarak kullanılan Pima Indians Diabetes veri seti kullanılmıştır. En yüksek sınıflandırma başarısı %86,45 olarak ESA+LSTM modelinden elde edilmiştir.