Geri Dön

Sağlık sisteminde veri madenciliği ile suistimal tespiti

Abuse detection with data minig in healthcare system

  1. Tez No: 245306
  2. Yazar: İBRAHİM ŞİŞANECİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Sağlık Kurumları Yönetimi, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences, Health Care Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Günümüzde, giderek artan hacimdeki veriler üzerinde suistimallerin tespitistandart yöntemlerle çok güç ve zaman alıcı olabilmektedir. Veri madenciliği,yüksek hacimli verilerde hızlı ve etkin tespit imkânı sağlaması nedeniyle son yıllardaön plana çıkan bir suistimal tespit yöntemi haline gelmiştir. Her alanda olduğu gibisağlık alanında da zaman zaman suistimaller görülebilmektedir. Bu tez çalışması ilesağlık sektöründe uygulanan performansa dayalı ek ödeme sisteminde suistimaltespiti probleminin, otomatik olarak çözülüp çözülemeyeceği incelenmiş veçözülmesi için akıllı algoritmalar geliştirilmiştir.İlk olarak, uygun veri madenciliği tekniklerinin seçilmesi için; çeşitliteknikler ve bunların uygulamaları incelenerek birden fazla tekniğin bir aradakullanıldığı hibrit bir sistem tasarlanmıştır. Bu sistem veri önişleme, tespit modelioluşturma ve değerlendirme olmak üzere üç adımdan oluşmaktadır. Veri önişlemeadımında, hastane bilgi sistemi veri tabanlarındaki ham verilerin, bir dizi işlemdengeçirilmesi ile performans bilgitabanı oluşturulmaktadır. İkinci adımda, elde edilenbilgitabanı yardımı ile kural tabanlı, akıllı bir tespit modeli hazırlanmaktadır. Sonadımda ise ortaya konulan modele göre veriler işlenerek, suistimal eğilimli kayıtlaruzmanların incelemesine sunulmaktadır. Uzmanlardan gelen geri beslemelerle modelsürekli güncellenmektedir.Bu tez çalışması sayesinde suistimal tespitinde yeni bir model geliştirilerek,yalnızca uzmanların yaptığı, durum tabanlı ve kısmi başarı sağlanan sorgulamalar ilesınırlı kalınmamaktadır. Bununla birlikte hiç akla gelmeyebilecek suistimallerin debilgisayarlar yardımıyla ortaya çıkarılabilmesi ve tespit hızının arttırılabilmesisağlanabilmektedir.

Özet (Çeviri)

With large scale of data, abuse detection with standard methods could be verydifficult and take long times. In recent years, data mining providing efficientdetection ability in huge data has become one of the most popular abuse detectionmethods. Sometimes, abuses may occur in healthcare as in all fields. With this thesis,it is aimed to investigate whether the problem of abuse detection in healthcare can besolved automatically or not and to develop intelligent algorithms in order to solve theproblem.Firstly, many different techniques are examined in order to select proper datamining techniques. After these examinations, a hybrid system consisting of morethan one technique is designed. This system is composed of three steps such as datapreprocessing, constructing detection model and evaluation. In the step of datapreprocessing, performance knowledgebase is prepared from the raw data indatabases of hospital information systems by processing systematically. In the secondstep, a rule based intelligent detection model is also prepared with the help ofknowledgebase prepared. At last step, probable abuse records are presented toexperts for investigation by means of processing the data according to the detectionmodel. The model is updated continuously according to the feedbacks of experts.With this new model proposed in this thesis, abuse detection is not restrictedto case based querying which is done by only experts with limited success.Additionally, unusual abuse events can be detected by machine, and detection speedcan be increased.

Benzer Tezler

  1. A data-mining based fraud detection system for health insurance companies

    Sağlık sigortası şirketleri için veri madenciliği tabanlı suistimal tespit sistemi

    CÜNEYT AŞUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH KIRLIDOĞ

  2. Endoskopi raporlarının metin madenciliği algoritması kullanılarak incelenmesi

    Analysis of endoscopy reports using text mining algorithm

    NINA AALAMI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR

    DOÇ. DR. FAİK YAYLAK

  3. Heart disease system prediction using data mining techniques

    Veri madenciliği teknikleri kullanarak kalp hastalığı sitemi tahmini

    MOHAMMED IBRAHIM MAHDI AL-AZZAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YURIY ALYEKSYEYENKOV

  4. Döner sermaye işletmelerinde finansal başarısızlığın tahmini ve sağlık sektöründe bir uygulama

    Prediction of financial failure in revolving fund enterprises and an application in the health sector

    HANDE YÜKSELEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NECDET SAĞLAM

  5. Demir çelik sektöründeki ürünlerin görüntü işleme, veri madenciliği yöntemleriyle tespiti ve karar destek sisteminin oluşturulması

    Detection of products in the iron and steel sector through image processing, data mining methods, and the development of a decision support system

    İSMAİL BURAK AKINCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ ERSÖZ

    PROF. DR. SEMRA BORAN