Semantic transformation framework to enable statistical research on medical summaries
Hasta kayıtları üzerinde istatistiki analizler için anlamsal dönüşüm sistemi
- Tez No: 416673
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL SENGÖR ALTINGÖVDE, PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Farmakoepidemiyoloji ve farmakovijilans alanında yürütülen klinik araştırmaların en önemli boyutlarından biri de pazarlama sonrası ilaç gözetimleridir. Halihazırdaki Elektronik Sağlık Kayıtlarından (ESK) faydalanılması pazar sonrası güvenlik çalışmalarında tamamlayıcı ve güçlendirici bir faktördür. Ek olarak, ESKlar klinik araştırmalardaki gözlemsel çalışmalar için devasa ama yeterli oranda kullanılamayan bilgi kaynaklarıdır. Fakat farklı veri modellerinin ve kod sistemlerinin kullanımı birlikte-işlerlik sorunlarını ortaya çıkarmaktadır. Büyük ölçekli sistematik çalışmların yapılmasına olanak sağlayan en yaygın çözüm, farklı kaynaklarda bulunan verinin ortak bir veri modeline dönüştürülmesidir. Günümüzde kullanılan dönüşüm teknikleri çoğunlukla, kullanılan veri modeline göre özel olarak tasarlanan ETL prosedürlerine dayanmaktadır. Bu yöntem hem kullanılan modeller hem de kullanılan veri tabanı uygulamaları hakkında detaylı uzmanlık gerektirmektedir. Önemli bir diğer sorun ise bir kaynağın dönüşümü sırasında kazanılan uzmanlığın diğer kaynaklara kolay bir şekilde aktarılamamasıdır. Bu tez çalışmasında, yukarıda bahsedilen zorlukları çözmeyi amaçlayan, halihazırda SALUS CIM formatında tanımlı ESKların Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) Ortak Veri Modeli'ne çevrilmesini sağlayacak gerekli anlamsal dönüşüm sistemleri geliştirilmiştir. Bu sayede farmakovijilans araştırmacılarının OMOP projesi çerçevesinde tanımlanan güvenlik analiz metodlarını farklı veri kaynakları üzerinde kolayca çalıştırması sağlanmıştır. Veri dönüşümü esnasında EYE reasoner ve anlamsal veri dönüştürme kurallarının yardımıyla anlamsal maddeleştirme teknikleri uygulanmıştır. Sunulan sistemin uygulanabilirliği ve doğruluğu, farmakovijilans araştırmacılarının yardımı ile gerçek bir ESK sistemi üzerinde test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the important aspects of the clinical research studies carried out in the pharmacovigilance and pharmacoepidemiology is the postmarketing drug surveillance. Utilization of the available Electronic Health Record (EHR) data is key to complement and strengthen the postmarketing safety studies. In addition, EHRs provide a huge, but still under-utilized source of information for the observational studies in clinical research. However, use of different EHR data models and vocabularies presents an important interoperability challenge. Predominant solution to this problem is to transform the data from these disparate EHR datasets into a common data model (CDM) in order to enable large-scale systematic analyses. Existing transformation practices depend on proprietarily developed Extract - Transform - Load (ETL) procedures. It requires a significant amount of expertise in both source and target models, as well as detailed technical knowledge on the underlying database implementations. Moreover, the experience gained during the transformation of one source is not readily transferable to other domains. In this thesis, we address these challenges and develop the necessary semantic transformation machinery to translate the EHR data available in SALUS Common Information Model to the Observational Medical Outcomes Partnership (OMOP) CDM. It enables pharmacovigilance researchers to seamlessly run existing safety analysis methods defined in the OMOP project on top of disparate EHR sources. The semantic materialization technique is adopted with the use of semantic mapping rules for data conversion on EYE reasoner. Accuracy and feasibility of the proposed framework have been evaluated in real-world settings together with pharmacovigilance researchers.
Benzer Tezler
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Bütünleşik kent bilgi sistemlerine yönelik ulusal konumsal 3 boyutlu veri standartlarının geliştirilmesi
Development of national spatial 3 dimensional geo-data standards for integrated urban information systems
SERPİL ATEŞ AYDAR
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Kentsel mekan sürekliliği/süreksizliği ve güvenlik ihtiyacı ilişkisi
Başlık çevirisi yok
CEREN KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ŞENER
- Tepkimeli yüzey tasarımlarının Deleuze'ün kıvrım kavramı üzerinden okunması
Reading the responsive surface design approach through Deleuze's fold theory
ATAKAN YOLCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NESİP ÖMER EREM