Συστήματα υποστήριξης αποφάσεων για ασθενείς με Χρόνια Αποφρακτική Πνευμονοπάθεια - (:unkn) unknown (My University, 2023)
Η παρούσα εργασία αναφέρεται σε μια εφαρμογή για την διαχείριση ατόμων με Χρόνια αποφρακτική πνευμονοπάθεια (ΧΑΠ). Η ΧΑΠ είναι μια χρόνια πάθηση των βρόγχων και των πνευμόνων. Σύμφωνα με τον ΠΟΥ (Παγκόσμιο οργανισμό υγείας) 65 εκατομμύρια άνθρωποι παγκοσμίως πάσχουν από ΧΑΠ με μέτρια έως σοβαρά συμπτώματα. Η πάθηση αυτή είναι η τρίτη κυριότερη αιτία θανάτου, έχοντας 5% του συνολικού αριθμού θανάτων παγκοσμίως .Βασικός παράγοντας όξυνσης της πάθησης αυτής είναι το κάπνισμα. Παράλληλα, η νόσος αυτή είναι δύσκολο να ανιχνευτεί στα αρχικά της στάδια λόγο των μη διακριτών συμπτωμάτων της, με αποτέλεσμα αυτή η νόσος να χειροτερεύσει . Στην χώρα μας έχουμε πάνω από 700.000 ασθενείς, από τους οποίους οι 50 % δεν γνωρίζουν ότι πάσχουν από ΧΑΠ. Για την έγκυρη διάγνωση της πάθησης υπάρχουν ερωτηματολόγια σχεδιασμένα για αυτό το σκοπό. Τα ερωτηματολόγια αυτά είναι το COPD Assessment Test (CAT), το Saint George Respiratory Questionnaire (SGRQ) και η παραλλαγή του SGRQ-C. Παρόλα αυτά τα ερωτηματολόγια αυτά βασίζονται αποκλειστικά στην αυτοεκτίμηση του ασθενή και μπορούν να προκύψουν τυχών λάθη. Παράλληλα, για την διάγνωση των ασθενών που πάσχουν από αναπνευστικές παθήσεις όπως η ΧΑΠ υπάρχει ο έλεγχος σπιρομέτρησης. Ο έλεγχος μας δίνει σαν αποτέλεσμα της πνευμονικής λειτουργίας του ασθενή, και είναι πιο ακριβής από τα ερωτηματολόγια. Σκοπός της εργασίας μας είναι να δούμε ποια από τα ακόλουθα στοιχεία των ασθενών είναι σημαντικά για την διάγνωση της ΧΑΠ, και με την χρήση της μηχανικής μάθησης να φτιάξουμε ένα μοντέλο για την διάγνωση, βασισμένο σε πραγματικά δεδομένα ασθενών με ΧΑΠ. Για την δημιουργία του μοντέλου χρησιμοποιήθηκαν βιβλιοθήκες της γλώσσας Python καθώς και 98 δείγματα από ασθενής διαγνωσμένους με ΧΑΠ.
Keywords: ΧΑΠ, Τεχνητή Νοημοσύνη, Συστήματα υποστήριξης αποφάσεων, Δένδρα αναζήτησης, Ταξινόμηση, Μηχανική μάθηση, Εφαρμογή