Ai?levi Akdeniz Ateşi'nde Kolşisin Tedavisinin Makine Öğrenmesi Analizi

Abstract

Bu çalışma, Ailevi Akdeniz Ateşi (AAA) hastalığına özgü bir veri setini analiz etmek için K-means kümeleme ve KruskalWallis istatistiksel testini kullanan kapsamlı bir araştırmadır. Çalışmanın ana hedefi, AAA hastalarının kolşisin tedavi yanıtlarını etkileyen klinik ve demografik özellikleri belirlemektir. Toplamda 144 hasta kaydı içeren veri seti, demografik bilgiler, klinik semptomlar ve genetik varyantlar gibi 15 farklı özelliği barındırmaktadır. Özellik seçimi için ANOVA F-değerini temel alan SelectKBest algoritması kullanılmış ve "atak süresi", "ateş" ve "TİT protein" en fazla bilgi taşıyan üç özellik olarak seçilmiştir. Bu özellikler üzerinde K-means kümeleme algoritması uygulanmış ve yaklaşık olarak %70.14 doğruluk oranı elde edilmiştir. Ayrıca, Kruskal-Wallis testi ile de bu özelliklerin kolşisin tedavi yanıtları açısından istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar gösterdiği tespit edilmiştir. Çalışma, klinisyenlere AAA hastalarına daha etkili ve kişiselleştirilmiş tedavi protokolleri önerme olanağı sağlama potansiyeli ile dikkat çekmektedir. Bu araştırma, daha geniş kapsamlı çalışmalar için önemli bir temel oluşturmaktadır.