Topic model based recommendation system to identify operations that are missing in the treatment
Tedavide eksik olan işlemleri belirlemek için konu modeline dayalı öneri sistemi
- Tez No: 593393
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖNENÇ ERCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Medikal alanda, sağlık personeli tarafından hastalara uygulanan operasyonları kayıt altında tutmak son derece önemli ve yasal bir zorunluluk olmasına rağmen, genellikle operasyon listel-eri eksiktir. Operasyon listelerindeki ihmaller hastalar için beklenmeyen sonuçlara neden olabilmektedir. Ek olarak, operasyon listeleri faturalandırma sürecinde kullanıldığından, kabul edilemez operasyon listeleri hem sağlık kurumları hem de hastalar için finansal sorunlara neden olmaktadır. Bu nedenle, bu tez çalışmasının temel amacı, hem insan sağlığını tehdit eden hem de hastalar ve sağlık merkezleri için ekonomik sorunlara neden olan operasyon listelerindeki ihmalleri tahmin edebilen bir uzman tavsiye sistemi geliştirmektir. Bu tez çalışmasında, Latent Dirichlet Allocation yöntemini kullanarak operasyon listelerindeki ihmalleri tahmin etmeye çalışan önceki denenmiş çözümlerden farklı yeni bir model öneriyoruz, önerilen yöntem ICD-10 kodunu yeni gözlemlenen bir değişken olarak kullanıyor. İlk deneyler daha önce bu alanda başarı elde etmiş olan Lojistik Regresyon ve Latent Dirichlet Allocation yöntemleri ile gerçekleştirilmiştir. Kesinlik, hatırlama, F1 ölçümü ve Ortalama Karşılıklı Sıra değerleri, değer-lendirme ölçütleri olarak kullanılır ve önerilen modelin, Lojistik Regresyon ve klasik Latent Dirichlet Allocation yöntemiyle sonuçları değerlendirme ölçütlerine göre karşılaştırılır. Üç farklı veri setinde yapılan deney sonuçlarına göre, önerilen yöntemin LDA yönteminden %5, Lojistik Regresyon yönteminden %13 daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the medical field, although it is extremely important and a legal obligation to record the pro-cedures applied to patients by the health personnel, generally the operation lists are incomplete. Omissions in the operation lists can cause unexpected results for patients. In addition, inadmis-sible operation lists on billing operations applied to patients cause financial problems for both health institutions and patients because operation lists are used for invoicing process. There-fore, the main objective of this study is to develop an expert recommender system which can predict the omissions in the operation lists with a high success rate, which both threaten human health and cause economic problems for patients and medical centers. In this thesis study, we propose a new model different from the previous attempted solutions which tried to predict omissions in the operation lists using the Latent Dirichlet Allocation method, the proposed method uses the ICD-10 code as a new observed variable. The first experiments are carried out with Logistic Regression and Latent Dirichlet Allocation methods which had previously achieved success in this field. Precision, recall, F1 measure and MRR values are used as evalu-ation metrics, and the results of the proposed model with the Logistic regression method and the classical Latent Dirichlet Allocation method are compared based on the evaluation metrics. According to the results of the experiments conducted on three different datasets, it is ob-served that the Proposed Method is 5% more successful than the LDA method and 13% more successful than the Logistic Regression method.
Benzer Tezler
- Çifte kaynak kısıtlı grup teknolojisi üretim sistemlerinin bozucu faktörlere dayanıklı tasarımı
Robust design of dual resource constrained group technology production systems
MUSTAFA AKHUN
Doktora
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Açık deniz römorkör ve destek gemileri işletmeciliğinin stratejikyönetim modellemesi
Strategic management modeling for offshore tugboat and supportvessel operations
ALİ BURÇİN EKE
Doktora
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN
- Formation and evaluation of sustainable development indicators of energy sector enterprises
Başlık çevirisi yok
UGUR TURAN
Doktora
İngilizce
2021
EnerjiNational Technical University of Ukraine (Kiev Polytechnic Institute (KPI))DR. SAVEHENKO OLGA IGOREVNA
- Билим, илим жана маданият тармагындагы Кыргызстан менен Түркиянын кызматташтыгы (1992-2012 жж.)
Kırgız Cumhuriyeti ile Türkiye Cumhuriyeti arasında eğitim, bilim ve kültürel ilişkiler (1992-2012)
KADRİ AĞGÜN
Doktora
Kırgızca
2016
TarihKyrgyz State University named after I ArabaevTarih Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÖLÖBEK ABDRAHMANOV