Tıp'ta veri madenciliği uygulamaları: Yenidoğan sepsisi veri seti analizi
Data mining applications in medicine: Newborn sepsis data set analysis
- Tez No: 513212
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ULAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Sağlık Kurumları Yönetimi, Science and Technology, Health Care Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Gelişen Teknolojiler ile birlikte eskiden ölçülemeyen veya ölçülebilir olup da kayıt altına alınmayan birçok veri günümüzde kayıt altına alınarak veri tabanlarında saklanmaktadır. Klasik istatistik bilimi az sayıda veri içerisinden anlamlı veriyi çıkarmamıza imkân tanıyordu fakat modern teknoloji ile klasik istatistik metotlarının birleşmesi ile veri madenciliği yöntemleri ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği yöntemleri ile artık birçok veri yığını arasından anlamlı veriyi tespit etmek, elde edilen anlamlı veriler ile karar destek sistemleri oluşturmak daha kolay bir hal almıştır Bu çalışmanın amacı veri madenciliği yöntemlerinin sağlık hizmetleri ile olan ilişkisine değinmektir. Hekimler adına karar verecek bir sistem, metot veya yöntem geliştirmek değildir. Sonuçta en iyi kararı hekimin kişisel gözlemleri ve tecrübesi oluşturmaktadır. Yoğun iş temposu ve veri karmaşası arasından hekime karar verme noktasında destek olacak akıllı bir sistem geliştirmek anlamında çalışmalar olacaktır. Bundan hareketle Yenidoğan Sepsis veri setine KNN Algoritması uygulanmış, toplam 128 Örnek içerisinde 121 örnek doğru sınıflandırılmıştır. KNN algoritmasının doğruluk oranı bu veri seti için %94.53 'dir. Yenidoğan Sepsis veri setine Naive Bayesian algoritması uygulanmış ve doğruluk oranı %93.73 olarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the developing technologies, many data that are not measured or measurable in the past but not recorded are now recorded and stored in the databases. Classical statistical knowledge has made it impossible to extract meaningful data from a small number of data, but data mining methods have emerged by combining classical statistical methods with modern technology. With data mining methods it is now easier to establish decision support systems with meaningful data obtained from meaningful data among many data stacks The purpose of this study is to address the relationship between data mining methods and health services. It is not a system, method or method to decide on behalf of physicians. Ultimately, the best decision is the personal observation and experience of the physician. The intensive business will work in the sense of developing an intelligent system that will support the tempo of decision making and the complexity of data among the tempo. From this, the KNN algorithm was applied to the Sepsis data set and 121 samples were classified correctly in a total of 128 samples. The accuracy of the CNN algorithm is 94.53% for this data set. Naive Bayesian algorithm were applied to the Sepsis data set and the accuracy rate was calculated as 93.73.
Benzer Tezler
- Comparison of data reduction algorithms for biomedical applications
Biyomedikal uygulamalar için veri azaltılması algoritmalarının karşılaştırılması
THIBAUT JUDICAEL BAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR KARLIK
- Veri sınıflandırması için matematiksel optimizasyon tabanlı metotlar
Methods based on mathematical optimization for data classification
NUR UYLAŞ SATI
Doktora
Türkçe
2013
Bilgi ve Belge YönetimiEge ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK ORDİN
- 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
- Tıbbi araştırmalarda destek vektör makinelerinin kullanımı
Using of support vector machines in medical research
ÖZGE AKŞEHİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyoistatistikDüzce ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN ANKARALI
- Rektörlerin pandemi sürecinde etkileşim aracı olarak sosyal medya kullanımları üzerine bir araştırma
A research on rectors' use of social media as an interaction tool during the pandemic period
ASLI ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2022
İletişim BilimleriSüleyman Demirel Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ZİHNİ TUNCA