Büyük Veri Analiz Yöntemleri Kullanılarak Hasta Hareketlerinin CBS Tabanlı İncelenmesi
GIS-Based Investigation of Patient Movement Using Big Data Analysis Methods
- Tez No: 1013689
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık hizmetlerinin kalitesinin arttırılması ve ulaşılabilir, etkili, etkin bir sağlık hizmeti sunulması amacıyla büyük sağlık verisi analiz edilerek, bir iş zekâsı platformu oluşturulmuştur. Analiz edilen veriler mekânsal veriler ile ilişkilendirilerek CBS katmanları üzerinde açık kaynak kodlu kütüphaneler kullanılarak görselleştirilmiştir. Sağlık hizmet bölgeleri, il, ilçe hasta hareketleri verileri tanı, branş, kurum türü ve neden bazlı olarak incelenmiştir. Türkiye geneli 2017 yılı hasta hareketleri verileri incelendiğinde; 26. sağlık hizmet bölgesinin %24.33 ile başka bölgelerde tedavi olma oranı en yüksek olan sağlık hizmet bölgesi, Ardahan ilinin ise %14.75 ile başka ilde tedavi olma oranı en yüksek il olduğu görülmüştür. Kırıkkale ilindeki hastaların; lokasyon bazlı dağılımına bakıldığında %4.07 oranında hastanın Ankara'ya gittiği, tanı bazlı dağılımına bakıldığında %34.32 oranında hastanın dolaşım sistemi hastalıkları tanısı ile gittiği, nedenlere göre dağılımına bakıldığında %64.67 oranında hastanın uzman hekim ihtiyacı ve %27.95 oranında hastanın ise ileri özelleşmiş uzman hekim ihtiyacından dolayı gittiği tespit edilmiştir. Hasta hareketleri analiz edilerek sağlık hizmet bölgesi, il ve ilçe bazında hasta yüklerinin kendi içinden mi yoksa dış kaynaklı mı olduğu, dış kaynaklı gelen hastaların ne kadar hasta yükü getirdiği, hangi tanılardan ve nedenlerden dolayı hastaların farklı yerlerde tedavi edildiği değerlendirilebilmektedir. Bu değerlendirmeler ışığında karar vericiler bulundukları ya da sorumlu oldukları yerlerdeki ihtiyaçları daha kolay tespit edebilecektir. Böylece, karar vericilerin vatandaşlara sunulan hizmet kalitesini artırmak amaçlı sağlık politikaları geliştirmesine katkı sağlamak hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
A business intelligence platform has been established by analyzing big health data in order to increase the quality of health care and to provide an accessible, effective and efficient health care. Associating with spatial data, the analyzed data was visualized using open source libraries on GIS layers. Patient movement data between health care districts, provinces and cities is examined with respect to diagnosis, branch, institution type and reason of transfer. When patient movement data across Turkey in 2017 were examined; It was seen that the 26th health service region has the highest rate of being treated in other regions with 24.33% and Ardahan province has the highest rate of being treated in other province with 14.75%. Patients in the province of Kırıkkale; transferred to Ankara at a rate of 4.07%, transferred with a diagnosis of circulatory system diseases at a rate of 34.32%, transferred for need of specialist physician at a rate of 64.67%, and transferred for need of advanced specialist physician at a rate of 27.95%. By analyzing the patient movements, it can be evaluated whether the patient load is internal or external on the basis of health service region, province and district, how much patient burden is brought by the patients coming from foreign origin, and the treatment of the patients in different places due to the diagnoses and reasons. In the light of these assessments, decision-makers will be able to identify needs more easily. As a result of this, it is aimed to help decision makers to develop health policies that are dedicated to improve health care services.
Benzer Tezler
- Semantic segmentation of UAV images in archaeological sites using deep learning
Arkeolojik alanlardaki İHA görüntülerinin derin öğrenme yardımıyla anlamsal segmentasyonu
DAMLA KUMBASAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Developing a smart method for real -time brain tumor localization and segmentation on ct ımages using hybrid techniques and yolo
Hibrit teknikler ve yolo kullanilarak bt görüntülerinde gerçek zamanli beyin tümörü lokalizasyonu ve segmentasyonu için akilli bir yöntem geliştirilmesi
NUSAIBAH KHALID ABDULMAJEED AL-SALIHI
Doktora
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUS ÇEVİK
PROF. DR. TURGAY İBRİKÇİ
- Heyelanların izlenmesinde esnek hesaplama yöntemleri
Investigation of landslides with soft computing methods
MUSTAFA ACAR
Doktora
Türkçe
2009
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK AYAN
- Analysis of the crustal deformation caused by the 1999 Izmıt Düzce earthquakes using synthetic alperture radar interferomentry
1999 İzmit ve Düzce depremlerinin neden olduğu kabuk deformasyonunun sentetikaçıklık radar interferometrisi ile incelenmesi
ZİYADİN ÇAKIR
Doktora
İngilizce
2003
Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR AKYÜZ
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ