Data mining using in diagnosis of the chronic renal disease in diabetic patients.
Diyabetik hastalarda kronik böbrek yetmezliğinin veri madenciliği teknikleri kullanılarak teşhisi.
- Tez No: 376344
- Danışmanlar: PROF. DR. ALP KUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Yaygın hesaplama kullanılarak hastalıkların teşhisi
Diagnosing illnesses using pervasive computing
CANAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Mühendislik BilimleriHaliç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GÜMÜŞKAYA
- 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
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SENİYE ÜMİT FIRAT
- Laboratuvar tetkik sonuçları üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications on laboratory test results
UĞUR ENGİN EŞSİZ
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACİRE OYA YÜREGİR
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİRSEN İREM SELAMOĞLU
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ