Analysis of data from the medical device
Tıbbi cihazlardan alınan verilerin analizi
- Tez No: 438833
- Danışmanlar: PROF. DR. RECEP ALP KUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- 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
Veri Madenciliği ve Yaşamsal Risk Belirleme tekniklerinin kullanılacağı Karar Destek Sistemi sayesinde önceden oluşabilecek durumların tespiti yapılıp ona göre tedavi şekli ve sürecinin değişiminde hekime yol gösterici bir sistem gerçekleştirilmiştir. Bu sayede hastanın hayati durumu konusunda olumlu yönde gelişmeler olması amaçlanmaktadır. Yoğun bakım ünitelerinde en çok karşılaşılan hastalık olan Sepsis ve ona bağlı olarak gelişen Akut Böbrek Yetmezliğidir. Erken tanı ve tedavi yapılmaması durumunda, başlangıçta organ yetmezliğine sebep olmaktadır ve ardından da ölümle sonuçlanmaktadır. Yapılan araştırmalara göre Sepsis hastalığı dünyada 30 milyon civarında insanı etkileyen ve 8 milyondan fazla kişinin ölümüne yol açan bir hastalıktır. Dünyada Sepsisten her 3 saniyede 1 kişi ölüyor ve yakın zamanda yapılan çalışmalar yoğun bakım ünitelerinde Sepsis nedeni ile tedavi edilen hastaların üçte birinden fazlasının kaybedildiğini göstermektedir. Veri Madenciliği tekniklerinin kullanılacağı Karar Destek Sistemi ile bu hastalıkların tespiti yapılıp, tedavi şekli ve sürecinin değişiminde hekime yol gösterici bir sistem gerçekleştirilmiştir. Bu sayede hastanın hayati durumu konusunda olumlu yönde gelişmeler olması amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Vital Data Mining and Risk Identification of conditions that could be done to determine in advance through Decision Support System to use the technical form of therapy for him and in the process change practitioners guiding system are realized. In this way it is intended to be positive developments in the patient's vital status. In intensive care units, which is the most common disease of sepsis and acute renal failure, depending on growing her. Failure to early diagnosis and treatment, initially, and then leads to organ failure resulting in death. According to the research of sepsis disease that affects 30 million people worldwide and is a disease that caused the death of more than 8 million people. 1 person dies every 3 seconds from sepsis in the world and recent studies indicate that in the intensive care unit died of sepsis caused by more than one third of the patients treated. Data Mining Decision Support System is used for the technique which is made the detection of this disease, treatment methods and processes of a system change was carried out in guidance to physicians. In this way it is intended to be positive developments in the patient's vital status.
Benzer Tezler
- Tıbbi cihaz sektörünün beş güç modeline göre rekabet analizi: İstanbul ili örneği
Competitive analysis according to the five power models of the medical device sector: An example of Istanbul province
ZEREN ZEYNEP KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Düzce ÜniversitesiGirişimcilik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- Türkiye kamu hastanelerinde tıbbi cihaz kullanımının etkinliğinin veri zarflama analizi kullanılarak tespit edilmesi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Determining the effectiveness of using medical devices inpublic hospitals in turkey through data envelopmentanalysis and modelling with artificial neural networks
GAMZE ALDEMİR
- Impact of product variety on inventory performance: An empirical analysis of pharmaceutical and medical device industries
Ürün çeşitliliğinin envanter performansına etkisi: İlaç ve tıbbi cihaz endüstrisi ampirik analizi
ALİ YAĞMUR AYDINLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
İhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
Yükleniyor...
- Medikal nesnelerin internetinin (IoMT) bibliyometrik analizi
Bibliometric analysis of the internet of medical things (IoMT)
ABDULKADİR KAYACAN URAL
- Pandemilerin (COVID-19 salgını) tıbbi cihaz sektörüne etkisi ve post pandemi için ekonomik projeksiyonlar
The impact of the pandemic (COVID-19 outbreak) on the medical device industry and economic projections for the post pandemic
RABİYA ALTUNAY