Geri Dön

Data mining using in diagnosis of the chronic renal disease in diabetic patients.

Diyabetik hastalarda kronik böbrek yetmezliğinin veri madenciliği teknikleri kullanılarak teşhisi.

  1. Tez No: 376344
  2. Yazar: ESİN DENİZ UÇAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALP KUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Son zamanlarda oldukça yaygınlaşan ve birçok farklı sektörde kullanılmaya başlanan Veri Madenciliği uygulamaları sağlık sektörünün de önemli bir parçası haline gelmiştir. Özellikle bilgisayar donanımlarının ucuzlaması, bilgisayarların artık daha erişebilir hale gelmesiyle birlikte bilgisayar tabanlı uygulamalar hastanelerde kullanılmaya başlanmıştır. Hastane verilerinin çok büyük miktarda olması, üzerinde analiz yapmayı ve anlamlı sonuçlar çıkarmayı imkansız kılmaktadır. Bu sebeple, hastane verilerini analiz ederek, saklı kalan anlamlı bilgileri sağlık uzmanlarının erişimine sunacak bir yazılım aracı gerekli olmuştur. Hastane bilgi sistemleri yaygın olarak hastaneler tarafından kullanılmakta ve sağlık uzmanlarına anında, zaman kaybı olmadan veriye erişim sunmaktadır. Ancak sadece veriye erişmek yeterli olmamaktadır. Hastane bilgi sistemlerinin amacı bu verilerin bir şekilde sağlık uzmanına yol gösterici ve sağlık uzmanın karar verme sürecini destekler nitelikte olmasını sağlamaktır. Bu çalışmanın amacı, risk grubu içerisinde yer alan hipertansiyon ve diyabet hastalarının böbrek yetmezliği hastalığı riski taşıyıp taşımadığına karar veren sağlık uzmanının karar verme sürecini destekleyecek ve bunu yaparken de veri madenciliği tekniklerini kullanacak web tabanlı bir uygulama geliştirmektir. Uygulama, Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Biyokimya Laboratuvarında yer alan diyabet ve hipertansiyon hastalarının verileri kullanılarak geliştirilmiştir. Veri madenciliği işlemleri için 74322 adet kayıt üzerinde Naïve Bayes algoritması kullanılmıştır ve 7296 adet kayıt üzerinde %78 başarı ile test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recently, data mining applications became more popular and widely used in many different sectors; also it became an important part of the health care industry. Especially, the reduction in the cost of computer hardware, computers became more accessible now, therefore computer-based solutions have been used in hospitals and then the hospitals started to collect too many data about their operations. So, hospitals have huge amount of data and making analysis on data and extract meaningful information from this data became impossible. Therefore, a software tool is required that analyzes the hospital data and provides useful data to health professionals. Hospital Information Systems are widely used by hospitals; it offers data access without loss of time to healthcare professionals. However, it is not enough just access to data at the time. The purpose of the Hospital Information Systems, ensure that the data guidance for health professional and supports the decision making process of health professionals. Aim of the study is to develop web-based application that supports the decision making process of health professional by determining the diabetic and hypertension patients whether under risk of renal failure or not via using data mining techniques. This application was developed using the diabetic and hypertension patients' data of Ege University Medical School Hospital's Biochemistry Laboratory results. Naïve Bayes algorithm has used for data mining and 74322 pcs record were used to construct model and the model tested on 7296 pcs record 78% successfully.

Benzer Tezler

  1. Yaygın hesaplama kullanılarak hastalıkların teşhisi

    Diagnosing illnesses using pervasive computing

    CANAN BAYRAKTAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Mühendislik BilimleriHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK GÜMÜŞKAYA

  2. Data mining applications for sustainable medical systems: A study on diabetes

    Sürdürülebilir tıbbı sistemler için veri madenciliği uygulamaları: Diyabet üzerine bir çalışma

    ÖZGE ÖZYAZAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SENİYE ÜMİT FIRAT

  3. Laboratuvar tetkik sonuçları üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları

    Machine learning applications on laboratory test results

    UĞUR ENGİN EŞSİZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BİRSEN İREM SELAMOĞLU

  4. Yapay zeka tabanlı akciğer röntgen görüntülerinden covıd-19 tespiti

    Covid-19 detection from artificial intelligence based lung x-ray images

    ÖZGÜR KART

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ

  5. Early detection and estimation of diseases by using machine learning methods

    Makine öğrenme yöntemleriyle hastalıkların erken tespiti ve tahmini

    AHMED HASHIM ABDULHUSSEIN ALESHAIQER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ