Geri Dön

System for extracting reference intervals from electronic health records

Referans aralıklarının hasta kayıtlarından elde edilmesi sistemi

  1. Tez No: 625415
  2. Yazar: DORUK SOBAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN SEVİNÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Biyokimya testlerinin referans aralık çalışmalarında popülasyonun alt grupları için en az 120 sağlıklı gönüllüden numuneler alınır. Alınan bu numunelerin çalışılmasıyla elde edilen sonuçlar, istatistiksel yöntemlerle popülasyonun %95'ini kapsayan alt ve üst sınırların belirlenmesinde kullanılır. Bu klasik yöntem belirli kural ve önerilere dayalıdır. Bu yöntemin kullanılması oldukça zahmetli ve maliyetli olup, ayrıca çoğu zaman pediatrik hasta grubu için yetişkin hasta grubuna göre tanımlanmış referans aralıkları kullanılmaktadır. Bu çalışmada, her sağlık kurumunun kendi verileriyle kendi pediatrik referans aralık çalışmalarını yapabilmesine olanak sağlayan, veri madenciliği yöntemiyle güçlendirilmiş yapay zeka temelli öğrenme algoritmaları içeren entegre bir yazılım sistemi geliştirilmiş ve sunulmuştur. Bu sistem sayesinde uzmanlar verilerin karakteristiklerini inceleyebilir, öğrenme algoritmalarıyla deneyler gerçekleştirip sonuçları kolayca görüntüleyebilirler. Sistemin geliştirilme aşamasındaki testlerde Kanada'da klasik yöntemle yapılan bir referans aralık çalışmasının (CALIPER) açık erişimli verileri, sunduğu referans aralık sonuçları kullanılmış ve geliştirilen sistem ile yapılan testlerin sonucunda üretilen referans aralık çıktıları CALIPER çalışmasının sunduğu referans aralık çıktılarıyla karşılaştırılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Karşılaştırma sonuçlarına göre geliştirilen sistemin pediatrik hasta grubu için ürettiği referans aralıklarının CALIPER çalışmasının sunduğu pediatrik referans aralık sonuçlarıyla uyumlu olduğu gözlenmiş ve bazı test verileri için daha yüksek çözünürlüklü referans aralıkları elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In the reference interval studies of biochemical laboratory tests, samples are provided by at least 120 healthy volunteers for the subgroups of the population. The results that are gained by examining the samples are used to identifying the lower and upper bounds covering 95 percent of the population by statistical methods. This conventional method is based on certain rules and recommendations and the application of this method is onerous and costly. On the other hand, reference intervals that are defined for the adult patient group are used for the pediatric patient group. In this study, an integrated software system is developed and presented, which includes artificial intelligence-based learning algorithms that are empowered by data mining methods, allowing each health institution to perform its own pediatric reference interval studies with its own available data. By using this system, experts can examine the characteristics of the data, perform experiments with learning algorithms, and display results efficiently. In the tests that were conducted during the development phase of the system, the data that is published by Canadian Laboratory Initiative on Pediatric Reference Intervals (CALIPER) and reference intervals that are published by CALIPER is used. The reference intervals that were generated by the developed system were compared with the reference intervals published by CALIPER, the results were examined. According to the results, it was observed that the reference intervals that were generated by the developed system are compatible with the reference intervals that are published by CALIPER. In addition, high-resolution reference intervals were generated for some biochemical tests.

Benzer Tezler

  1. Yapay zekâ tabanlı elektrokardiyografi sinyali ile kan basıncı tespiti

    AI-based blood pressure detection with electrocardiography signal

    DERYA KANDAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR

  2. Astrofizik ve teknolojik fotometrik görüntü işleme sistemi

    Astrophysic and technological photometric image processing system

    NURETTİN ŞENYER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ÇİNGİZ EFENDİYEV

  3. CLTD metoduyla soğutma yükü hesabı

    Başlık çevirisi yok

    OKTAY ÖZATAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. A. RASİM BÜYÜKTÜR

  4. Bir işletmede enerji ve kullanılabilir enerji çözümlemesi: Elazığ Şeker Fabrikası örneği

    Energy and exergy analysis of a process plant: Elazığ sugar factory case

    SEMİH ÜZE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. TANER DERBENTLİ

  5. Taşkın modellemede LiDAR verisi ile performans analizleri

    Performance analyses with with LiDAR data in flood modelling

    HAKAN ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL GONCA COŞKUN