Sağlık Verileri Üzerinde Makine Öğrenmesi İle Hastalık Sınıflandırması: Rna-Seq, Tiroid ve Cilt Kanseri Uygulamaları

Sağlık alanında üretilen verilerin hızla artması, hastalıkların erken tanısı ve doğru sınıflandırılması için gelişmiş veri analizi yöntemlerine olan ihtiyacı artırmıştır. Genetik veriler, tıbbi görüntüler ve klinik test sonuçları gibi farklı veri türleri, modern yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri ile analiz edilerek sağlık araştırmalarında önemli ilerlemeler sağlamaktadır. “Sağlık Verileri Üzerinde Makine Öğrenmesi ile Hastalık Sınıflandırması” adlı bu kitap, farklı türde sağlık verileri üzerinde uygulanan makine öğrenmesi yaklaşımlarını kapsamlı bir biçimde ele almaktadır. Çalışmada RNA-Seq tabanlı gen ekspresyon verileri ile böbrek karsinomu sınıflandırması, dermoskopik görüntüler kullanılarak cilt kanseri analizi ve klinik test verileri ile tiroit hastalıklarının sınıflandırılması gerçekleştirilmiştir. Kitapta veri ön işleme, veri artırma teknikleri ve modern makine öğrenmesi modellerinin sağlık verileri üzerindeki etkileri karşılaştırmalı olarak incelenmektedir. Elde edilen bulgular, yapay zekâ tabanlı yöntemlerin sağlık verilerinin analizinde yüksek doğruluk sağlayarak klinik karar destek sistemlerinin geliştirilmesine katkı sunabileceğini göstermektedir.Bu eser; sağlık bilişimi, veri bilimi, biyoinformatik ve yapay zekâ alanlarında çalışan araştırmacılar ve lisansüstü öğrenciler için kapsamlı bir başvuru kaynağı niteliğindedir.