Hastane bilgi yönetim sistem verilerine veri madenciliği ile işlerlik kazandırılması için bir adım : K-ortalama algoritmasında uygun parametre seçimi
A step towards the functionality of hospital information managment system data using data mining techniqees : Selection of appropriate parameters for K- means
- Tez No: 484972
- Danışmanlar: PROF. DR. ZELİHA NAZAN ALPARSLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Sağlık kurumları yöneticileri; finansal, tıbbi işlemleri, teknolojik gelişmeleri ve risk faktörleri gibi çok sayıda alt sistemleri de yönetebilmelidir. Yöneticilerin kuruluşlarını güvenli, verimli yönetebilmeleri, sorumluluklarını daha iyi yapabilmeleri, yönetsel becerilerini daha kolay ortaya koyabilmeleri için Hastane Bilgi Yönetim Sistemlerine (HBYS) ihtiyaç duyulmaktadır. Sağlık alanında toplanan manuel veya tıbbi cihazlardan elde edilen farklı formattaki tıbbi verileri, bilişim ve iletişim teknolojilerdeki gelişmelere bağlı olarak dijital ortamlara aktarılmaktadır. Ülkemizde HBYS'lerin yapısal gelişiminde ilerlemeler olmasına rağmen, sistemde toplanan verilere hala yeteri kadar işlerlik kazandırılmış değildir. HBYS'ler sağlık yöneticilerine yardımcı olacak bazı raporlar içerse de, veriler arasında çoklu bağlantıları ortaya çıkarabilecek raporları kapsamamaktadır. Veri madenciliği yöntemlerinin sistemlere adapte edilmiş olmaması, veri-bilgi dönüşüm sürecini yönetebilecek deneyimli ve yeterli bilgi seviyesi olan sistem sorumluların bulunmaması bu sistemler için önemli bir eksikliktir. HBYS'lerin uygun analiz yöntemlerle entegre olmuş, kolay kullanılabilen daha kapsamlı tasarlanmasına ihtiyaç vardır. Tıp alanındaki bilimsel çalışmalarda veri madenciliği kümeleme yöntemlerinden K-ortalama algoritması yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak K-ortalama algoritmasının başlangıç parametreleri olan küme sayısının ve başlangıç merkezlerinin kullanıcı tarafından belirlenmesi gereği algoritmanın önemli dezavantajıdır. Bu probleme çözüm olabileceği düşünülerek, yöntemin parametre değerlerine ihtiyaç duyulmadan çalışan mevcut algoritmayı geliştirmek amaçlanmıştır. NAMGY (Noktalar Arası Mesafe ve Gözlemlerin Yoğunluğu) isimli algoritmayı içeren yazılım ile HBYS'lerdeki veriler kullanarak hastane yöneticilerin ihtiyac duyduğu bilgiler daha kolay rapor edilebilecek ve atıl olarak biriken büyük miktardaki veriler işlerlik kazanmış olacaktır. Ek olarak, çalışma NAMGY K-ortalama algoritması, HBYS verilerinin bilgiye dönüştürülmesinde daha kolay ve kullanıcı dostu yazılım ile sağlık kurumları yönetimine katkı sağlayıp, kurumlar için ekonomik açıdan bir değer oluşturacaktır.
Özet (Çeviri)
Administration of healthcare services require simultaneous handling many issues such as financial, medical, technological subsystems. A hospital management team has to gather many details and convert them into sufficient information to take rational administrative decisions. In this respect hospital information management systems (HIMS) combine information technology to support healthcare service in an easier and more efficient way. HIMS is whole of integrated information systems that help to store and access information of many services and products. Even though it stores huge data, HIMS in Turkey are used for basic fundamental reports. Thus, while there is a high demand for well-processed information; perception of metadata to point out evident relationships for healthcare data is lacking and there is need to benefit from HIMS in a more elaborate way. By use of data mining techniques one can process multiple databases, summarize big data from different perspectives and convert data into necessary information. K-means cluster method can be used to extract relationships from the big multivariate data in HIMS. The method mentioned require the user to provide the initial parameters (a number of clusters and initial seeds ) and this requirement becomes a disadvantage for the method. This study, attempts to solve this problem to propose a method for finding optimal number of cluster and initial seeds.The software which includes the algorithm named NAMGY (Neighborhood And Midpoint Gain Yield ) designed for this purpose will be able to report the information that the hospital administrators need using HIMS data more easily and large amount of cumulative data will be available.
Benzer Tezler
- Implementation of some medical data in Apriori algorithm
Apriori algoritmasının bazı tıbbı verilere uygulanması
FAWAD SADIQMAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NILÜFER YURTAY
- Makine öğrenme yöntemleri ile karaciğer hastalığının teşhisi
Diagnosis of liver disease with machine learning methods
ÖZDEN BURCU KARSLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAğrı İbrahim Çeçen ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYTÜRK KELEŞ
- Sağlık sisteminde veri madenciliği ile suistimal tespiti
Abuse detection with data minig in healthcare system
İBRAHİM ŞİŞANECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK
- Acil servise sık başvurusu olan ve olmayan hastaların demografik özellikleri, hastane yatışı, mortalite ve maliyet açısından karşılaştırılması
Comparison of patients with and without frequently admission to emergency department in terms of demographic characteristics, hospital admission, mortality and cost
ÖMER FARUK YILMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUBA CİMİLLİ ÖZTÜRK
UZMAN MEHMET KOÇAK
- Sağlık sektöründe veri madenciliği
Data mining in health sector
LEVENT YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik BilimleriMilli Savunma ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SABAHATTİN KEREM AYTULUN