Covid-19 salgını sağlıkla ilgili, sosyal, ekonomik ve bireysel etkiler nedeniyle birçok ülkenin birincil sağlık sorunu haline gelmiştir. Salgın tahmin modellerinin geliştirilmesinin yanı sıra hastalığın risk faktörlerinin incelenmesi ve teşhise yönelik modellerin geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma, rutin laboratuvar test sonuçları, risk faktörleri, birlikte var olan sağlık koşullarına ilişkin bilgiler gibi klinik verilere dayalı olarak Covid-19'u teşhis etmek için makine öğrenimi yaklaşımlarının kullanıldığı bir iş akışı olan Covid19PredictoR arayüzünü tanıtmaktadır.
Covid19PredictoR arayüzü, R/Shiny üzerinde açık kaynaklı web tabanlı bir arayüzdür. Çerçeve içerisinde lojistik regresyon, C5.0, karar ağacı, rastgele orman ve XGBoost modelleri geliştirilebilir. Bu modeller aynı zamanda tahmin amacıyla da kullanılabilir. Model geliştirme sırasında ek olarak tanımlayıcı istatistikler, veri ön işleme ve model ayarlama adımları sağlanır.
Covid19PredictoR arayüzüne erişim
https://biodatalab.shinyapps.io/Covid19PredictoR/