Hepatitis C Virüsü Makine Öğrenimi Teknikleri Kullanarak Tahmini

Abstract

Hepatit C virüsünün enfeksiyonu, etkili ve doğru tanı yaklaşımlarının geliştirilmesini gerektirebilecek küresel ölçekte önemli bir tıbbi alan zorluğudur. Geleneksel tanı teknikleri, yaygın olarak kullanılsa da, genellikle doğruluk, erişilebilirlik ve maliyet etkinliği açısından sınırlamalara sahiptir. Bu çalışma, karaciğer HCV'sinin erken teşhisi için makine öğrenimini kullanan bir tahmin modeli önermektedir; veri kümesindeki sınıf dengesizliği sorununu ele almak için Ekstra Ağaçlar Sınıflandırıcısı ile Sentetik Azınlık Aşırı Örnekleme Tekniği bir arada kullanılmaktadır. Üç serbest erişilebilir veri seti, HCV-EGY, ILPD, HCV, hem eğitim hem de değerlendirme için kullanılmıştır, böylece çeşitli nüfus grupları arasında sağlamlık ve genelleştirilebilirlik sağlanmıştır. Bu çalışmanın modeli, hem HCV hem de HCV-EGY veri setlerinde %98 doğruluk elde ederken, ILPD %95 doğruluk elde etmiştir. geleneksel tanı yöntemlerinin performansını aşarak, erken HCV tespitini iyileştirmede makine öğreniminin etkinliğini göstermektedir. Özellik önemliliği analizi, sınıflandırma sürecini önemli ölçüde etkileyen ana biyomarkerleri belirlemek için gerçekleştirildi. Yorumlanabilirlik bileşeni, HCV enfeksiyonu ile bağlantılı biyolojik belirteçler hakkında içgörüler sunarak, tanı kriterlerinin ve tedavi stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bu çalışma, ileri düzey makine öğrenimi tekniklerinin uygulanması yoluyla klinik ortamlarda invaziv olmayan, veri odaklı tanı yöntemlerinin potansiyelini vurgulamaktadır. Sonuçlar, makine öğrenimi modellerinin HCV'nin erken teşhisinde sağlık profesyonellerine yardımcı olmak için güvenilir, verimli ve yorumlanabilir araçlar olarak işlev görebileceğini göstermektedir. Bu araştırma, tıbbi teşhislerde yapay zeka destekli metodolojiler için mevcut kanıtları güçlendirerek, daha doğru ve erişilebilir hastalık tespit çerçevelerinin geliştirilmesini kolaylaştırmaktadır.The infection of the hepatitis C virus is a considerable medical field challenge globally that can require the development of effective as well as accurate diagnostic approaches. Traditional diagnostic techniques, while widely used, often have limits when it comes to accuracy, accessibility, and cost-effectiveness. This study proposes a predictive model utilizing machine learning to early diagnose the liver HCV, utilizing the Extra Trees Classifier in conjunction with the Synthetic Minority Over-Sampling Technique to address the challenge of class imbalance within the dataset. Three freely accessible datasets, HCV-EGY, ILPD, and HCV, have been used in both training and evaluation, thereby ensuring robustness and generalisability across diverse population groups. The model of this study achieves an accuracy of 98% of both the HCV and HCV-EGY datasets, while the ILPD achieved 95%. exceeding the performance of traditional diagnostic methods and demonstrating the effectiveness of machine learning in improving early HCV detection. An analysis of feature importance was performed to determine the key biomarkers that significantly influence the classification process. The interpretability component is essential, offering insights into the biological markers linked to HCV infection, which may assist in refining diagnostic criteria and treatment strategies. This study highlights the potential of non-invasive, data-driven diagnostic methods in clinical settings through the application of advanced machine learning techniques. The results indicate that machine learning models can function as dependable, efficient, and interpretable instruments to aid healthcare professionals in the early diagnosis of HCV. This research enhances the existing evidence for AI-driven methodologies in medical diagnostics, facilitating the development of more accurate and accessible disease detection frameworks.