Using text mining algorithms of health data for analysis purposes
Sağlık verilerinde metin madenciliği algoritmalarının analiz amaçlı kullanılması
- Tez No: 612004
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMİH UTKU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Hastaların hikayeleri nitel ve nicel metinsel analizi yoluyla, tanı koymada uzmana yardımcı olmak için bir öneri sistemi oluşturulması amaçlandı. Hastaların hikayeleri incelendi ve hikayeler ile teşhis bilgisinin herhangi bir ilişkisi olup olmadığı kontrol edildi. Bu tanı guruplarından bilgi çıkarmak için çeşitli metin madenciliği yöntemleri kullanıldı. En başarılı algoritmalar belirlenerek başarılı bir öneri sistemi geliştirilmek için kullanıldı. Birden fazla algoritmanın kullanılması durumunda elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı. En etkili seçimler yapılarak başarı oranları artırılmasına çalışıldı. En yüksek olasılığa sahip sonuç ise, öneri olarak doktora verildi. Çalışmanın sonucu göstermektedir ki, bu verilerin ışığında başarılı bir öneri sistemi oluşturulabilir ve tedavi kalitesini arttırma konusunda sisteme önemli katkılarda bulunulabilir.
Özet (Çeviri)
Patients' narratives were analyzed through qualitative and quantitative textual analysis in order to create a system that can help the specialist in diagnosis. The patients' narratives were examined and checked if there were any relation between diagnosis and the knowledge as an outcome of mining the narratives. The different methods of text mining have been used to extract useful patterns and knowledge from these diagnostic groups. The most successful algorithms have been determined and selected to be used in the recommended system. Simultaneous use of more than one algorithm was examined and the results were compared. By selecting the most effective combination and system, success of the estimation process was tried to be increased. The result with the highest probability of success is suggested to the doctor. The results of the studies show that successful suggestions can be made with the proposed system and it has been observed that the system can have significant contributions in increasing the quality of the treatment of patients.
Benzer Tezler
- Topic modelling and multiclass text classification methods for the online posts about people with diabetes
Diyabetli kişilerle ilgili çevrimiçi gönderiler kullanılarak konu modelleme ve çok sınıflı metin sınıflandırma yöntemleri
NURBANU AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve TeknolojiThe University of SheffieldVeri Bilimi Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LAURA SBAFFİ
- Yapay zeka yöntemleri ile uzaktan eğitimdeki sorunların tespiti ve öğrencilerin akademik performanslarının tahmin edilmesi
Detecting the problems in distance education and predicting the academic performance of students by using artificial intelligence methods
HALİT IRMAK
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZÜMRÜT ECEVİT SATI
- İş kazaları ve meslek hastalıklarının önlenmesinde yapay zekâ kullanımı
Use of artificial intelligence in preventing work accidents and occupational diseases
ADNAN KARABULUT
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİş Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BARAN
- Metin madenciliği ile doküman demetleme
Dokument clustering using text mining
SYOLAİ M.TAHA
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR
- Extreme learning machine and text mining approach in sentiment analysis on massive open online course evaluations
Kitlesel çevrimiçi açık ders değerlendirmelerinde duygu analizinde aşırı öğrenme makinesi ve metin madenciliği yaklaşımı
RUMEYSA ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
DOÇ. DR. FATMA GİZEM KARAOĞLAN YILMAZ