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: Belirtilmemiş.
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
- Kaba kümeleme teorisi kullanılarak diyabet veri setinin analiz edilmesi ve diyabet hastalığının teşhisi için gerçek zamanlı bir veri analitiği sistemi kurulması
Analyzing diabetes data set using rough clustering theory and establishing a real-time data analytics system for diagnosis of diabetes disease
MEHMET YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN DEMİRCİ
- Yaygın hesaplama kullanılarak hastalıkların teşhisi
Diagnosing illnesses using pervasive computing
CANAN BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Tıbbi BiyolojiHaliç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK GÜMÜŞKAYA
- Tanısal koroner anjiyografiye inflamatuar yanıt: Transradial ve transfemoral yolun karşılaştırılması
Inflammatory response to diagnostic coronary angiography: Comparison of transradial and transfemoral approaches
ÖZGE ÇETİNARSLAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Kardiyolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaKardiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALEV ARAT ÖZKAN
- Tanı ve tedavide birliktelik kuralı madenciliğinin bayesian ağı ile kombine kullanımı ve kural çıkarımını etkileyen faktörlerin belirlenmesi
Integrating association rule mining with bayesian networks in diagnosis and treatment: Identification of factors influencing rule extraction
DAMLA HAZAL SUCU
Doktora
Türkçe
2025
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN
- Nesnelerin interneti teknolojisi ile uzaktan kronik hastalık takibinin sağlık turizmine uyarlanabilirliğinin ulusal ve uluslararası yayınlarda metin madenciliği yöntemiyle incelenmesi
Analysis of the adaptability of remote chronic disease monitoring with internet of things technology to health tourism through text mining in national and international publications
ŞAFAK EZGİ GÜNDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
İstatistikAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiSağlık Turizmi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜMEYRA ÇELİK