Veri madenciliği ile tıbbi cihaz bakım karar modeli
Medical equipment maintenance decision model with data mining
- Tez No: 383858
- Danışmanlar: PROF. DR. NERMİN ÖZGÜLBAŞ, DOÇ. DR. ALİ SERHAN KOYUNCUGİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, İşletme, Health Care Management, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Karar Destek, Veri Madenciliği, Tıbbi Cihaz, Decision Support, Data Mining, Medical Device
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Tıbbi cihazlar, ilaç sektörü ile birlikte Sağlık Sektörü'nün vazgeçilmez bileşenlerinden birisidir. Dünya'daki teknolojinin sürekli gelişmesi ile paralel olarak tıbbi cihazlar da sürekli değişime uğramaktadır. Günümüzde yüksek katma değerli bir sanayi kolu haline gelen ve sağlık endüstrisinin önemli bir girdisini oluşturan tıbbi cihazlar sektörü yaşamla ilgili bir sektör olması nedeniyle diğer sektörlerden farklı ele alınmalıdır. Yaşamsal faaliyetleri yerine getiren tıbbi cihazların bakım onarım kararlarının doğru verilmeme nedeni ile ortaya çıkabilecek arızalar birkaç gün dahi olsa maddi zararın yanısıra hastaların teşhis ve tedavisinde gecikmelere yol açabilmektedir. Tıbbi cihazların bakım onarım kararlarında optimum çözümlerin üretilmesi doğru veri ve doğru karar yöntemlerinin kullanılması ile mümkündür. Günlük hayatımızda yaptığımız her işlem sonucu oluşan çok büyük miktarda veri bulunmaktadır ancak büyük miktardaki veriden elde edilen anlamlı bilgi çok azdır. Büyük miktardaki veriden gerekli bilgilerin elde edilebilmesi için yeni teknikler ve yazılımlar geliştirilmektedir. Bu noktada veri madenciliği, bu veri yığınları içerisinden anlamlı ve işe yarar bilgi çıkarmayı sağlayan disiplinlerarası bir yaklaşımdır. Bunu yaparken, istatistik başta olmak üzere, veritabanı teknolojisi, makine öğrenimi, yapay zeka ve görselleştirme alanlarından yararlanmaktadır. Bu tezin amacı, tıbbi cihazlar için en uygun bakım-onarım periyodunu Veri Madenciliği ile belirlemektir. Çalışmada Veri Madenciliği yöntemlerinden Apriori Algoritması kullanılmıştır. Veriler, bakım-onarım esnasında doldurulan formlardaki bilgilerin Open Up Time sistemine girilmesi ile elde edilmiştir. A-priori algoritmasının uygulanmasında tüm veri seti yerine, ön-analiz sonucu birliktelik kuralı çıkarımı sağlayan değişkenler kullanılmıştır. A-priori algoritması sadece kesikli değişkenlere uygulanabildiği için sürekli değişkenler de kesikleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Information technology and the development of data base systems in order to reach the large volume of data and the need to convert that data into meaningful information has emerged. Data mining is widely used for this purpose in recent years and is striking techniques. Everything we do in our daily lives as a result of transactions are very large amounts of data derived from large amounts of data but very little meaningful information. Large amounts of data to obtain necessary information, new techniques and softwares are being devoloped. At this point, data mining, through these piles of data that provide meaningful and useful information extraction is an interdisciplinary approach. While doing this, especially in statistics, database technology, machine learning, artificial intelligence and visualization are benefiting from. Medical devices is one of the indispensable component of the health sector with pharmaceuticals sector. With the continuous devolopment of technology in the world, medical devices are constantly subject to change. Today, that has become an industry with high added value, and constitutes an important input for the healthcare industry experience related to the medical devices sector is a sector different from other sectors due to be addressed. Due to malfunction of medical devices that perform vital activities for a few days to work even in the diagnosis and treatment of patients as well as property damage can lead to delays. Our study, aimed to determine the most suitable maintenance intervals for medical devices. For analyzing the data, Apriori Algorithm was used. A-priori algorithm is only applied to the discrete variable so continuous variables are discretized too.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- EEG sinyallerindeki epileptiform aktivitenin veri madenciliği süreci ile tespiti
The detection of an epileptiform activity on EEG signals by using data mining process
MEHMET ALBAYRAK
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. ETEM KÖKLÜKAYA
- Developing synergic data mining method for dicovering anomalies
Anomalilerin keşfi için sinerjik veri madenciliği yönteminin geliştirilmesi
NUHA SHAWAHNA
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METE ÇELİK
- Experimenting with some data mining techniques to establish pediatric reference intervals for clinical laboratory tests
Tıbbi laboratuvar testlerinin pediyatrik referans aralıklarının belirlenmesi için bazı veri madenciliği teknikleri ile deneyler
DENİZ ERASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN SEVİNÇ
- Create and analyze new audiology data set and using data mining techniques to predict hearing aid factors for audiology patients(field of bioinformatics and healthcare system)
Sitoloji hastaları için işitme cihazı faktörlerini tahmin etmek için yeni sitoloji veri seti oluşturun ve analiz edin ve veri madenciliği teknikleri kullanarak(biyoinformatik ve sağlık sistemi alanı)
MAALIM ABD ALI HASSAN ALJABERY
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ