Nesne tabanlı yaklaşım ile bir klinik bilgi sistemi örneği; pediatrik endokrinoloji
A clinical information system model with object oriented approach; pediatric endocrinology
- Tez No: 242081
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. UĞUR BİLGE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Tıp Bilişimi uygulamaları, teknolojideki gelişmelere paralel olarak gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Hasta bakım ve takip sürecinde kaliteyi artırabilmek, sağlık çalışanlarının performanslarını yükseltebilmek ve sağlık sistemini çağın gereklerine uydurabilmek için yeni bilgisayar teknolojilerinin kullanımı gereklilik haline gelmiştir.Bu çalışmada Pediatrik Endokrinoloji klinik uygulamalarında hasta verilerinin kaydedilmesi ve hastaların takip sürecinde bu verilere erişilerek klinik değerlendirmenin yapılabilmesi amacıyla geliştirdiğimiz bir yazılım sunulmaktadır. Yazılım, hekimlerin hasta bakım sürecinde ihtiyaç duydukları temel veri tiplerinin saklanmasını ve önemli hesaplamaları içermektedir.Yazılımın geliştirilme süreci, geliştirme aşamasında kullanılan Visual Studio yazılım geliştirme platformu, Microsoft SQL Server veritabanı yönetim sistemi ile ilgili bilgiler ve bu araçların yazılım içersinde nasıl kullanıldığı ilgili bölümlerde anlatılmıştır. Tez çalışması sonucunda geliştirilen yazılımının kullanılması ile birlikte ortaya çıkabilecek yeniliklere de değinilmiştir.Geliştirilen yazılım şu anda Akdeniz Üniversitesi Pediatrik Endokrinoloji Bilim Dalında hasta takibi için düzenli olarak kullanılmaktadır. Çalışmanın son bölümünde, uzmanların yazılımla ilgili görüşlerine yer verilmiş ve elde edilen sonuçlar sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Medical Informatics applications are becoming more important in accordance with rapid technological developments. The use of new computer technologies becomes a necessity for improving the quality of patient care and monitoring process, increasing the performance of the health workers and adopting overall health care system to the current needs of the world.In this study, the software developed for recording patient data and facilitating the clinical evaluation process by providing secure access to these data in Pediatric Endocrinology clinic is presented. The software stores vital data types for physicians during patient care and also helps them for calculation of some major clinical indicators.General information about Visual Studio software development environment and Microsoft SQL Server database management system, which were both used in this study, were presented, and the use of these entire tools during the development process were described. Possible innovations which may arise with the active use of the software are also mentioned in the study.The software is currently used for patient monitoring in Department of Pediatric Endocrinology, Faculty of Medicine, Akdeniz University. The study is completed with the conceptions of the Pediatric Endocrinology specialists about the software and the conclusions derived from these conceptions.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme tabanlı bakteri sınıflandırma
Deep learning based bacteria classification
ÖMER FARUK NASİP
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KENAN ZENGİN
- Microwave imaging of breast cancer with contrast agents
Meme kanserinin kontrast ajanlarla mikrodalga görüntülemesi
SEMA YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- T1-ağırlıklı mr görüntülerinde meme tümörü tanısı için görüntü tabanlı tespit ve hasta bazlı karar iyileştirilmesinin birleştirilmesi: faster R-CNN yaklaşımı
Combining image-based detection and patient-level decision enhancement for breast tumor diagnosis using t1-weighted mri and faster R-CNN
ŞEYMA NUR TUFAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Amiyotrofik lateral sklerozda tanısal biyobelirteçler: TMS, PET VE MRG bulgularının değerlendirilmesi
Diagnostic biomarkers in amyotrophic lateral sclerosis: Evaluation of TMS, PET and MRG findings
RÜMEYSA TOLAY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NörolojiÇukurova ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ KOÇ
- Deep learning approaches for vocal tract boundary segmentation in rtMRI
MRI videolarında ses yolu kontur bölütlemesi için derin öğrenme yaklaşımları
SASAN ASADIABADI
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. ENGİN ERZİN