Geri Dön

Tıp bilişiminde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak hastalıkların tahmin edilmesi

Prediction of diseases using data mining methods in medical informatics

PDF İndir

  1. Tez No: 689588
  2. Yazar: YASEMİN HANDE SITKI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ESRA POLAT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Günümüzde veri madenciliği büyük boyutlu verilerden saklı kalan bilgiyi ortaya çıkararak, işletmelerin karar verme süreçlerine destek sağlamasından ötürü özellikle sağlık işletmelerinin idaresinde ve sağlıkla ilgili politikaların belirlenmesinde önemi gittikçe artan bir araçtır. Ayrıca son yıllarda sağlık alanında veri madenciliği algoritmaları kullanılarak hastalıkların teşhis edilmesine yönelik bilimsel yayınlar yapılmaktadır. Bu tez çalışmasında, en sık kullanılan veri madenciliği sınıflandırma yöntemleri incelenmiş, dört farklı devlet hastanesinin üroloji branşına başvuran hastalardan toplanan veriler kullanılarak, üroloji branşında görülen 18 farklı hastalığın teşhisine yönelik bir çalışma yapılmıştır. Bu amaçla sınıflandırma algoritmalarından Rastgele orman (Random Forest), Rasgele ağaç (Random Tree), Çok katmanlı algılayıcılar (Multilayer Perception), K-en yakın komşu (IBk), Kstar, Lojistik regresyon, Naive Bayes ve ZeroR algoritması kullanılmış ve oluşturulan modellerin doğru sınıflandırma oranlarına yani hastalıkları ne kadar doğru teşhis ettiklerine bakılmıştır. Bu algoritmalardan Rasgele orman, Lojistik regresyon ve Çok katmanlı algılayıcılar algoritmalarının teşhiste diğerlerine göre daha başarılı olduğu görülmüştür. İlerleyen çalışmalarda üroloji branşına ilişkin hastalıklarının ya da başka branşlarda görülen hastalıkların teşhisine yönelik burada sözü geçen algoritmalar kullanılarak bir uygulama geliştirilebilir. Böylece sağlık çalışanlarına teşhiste fikir verilmesi ve iş yüklerinin azaltılması, erken teşhis ile hastalıkların önceden bulunarak tedavi sürelerinin daha kısa olması mümkün olabilir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, Data Mining is an increasingly important tool, especially in the administration of healthcare enterprises and in determining health-related policies, as it provides support for the decision-making processes of businesses by revealing information hidden from large dimensional data. Moreover, scientific publications have been made in the field of health in recent years to diagnose diseases using data mining algorithms. In this thesis, most frequently used data mining classification methods were examined, and a study was conducted to diagnose 18 different diseaes in the urology branch using the data collected from the patients who applied to the urology branch of four different public hospitals. For this purpose, classification algorithms Random Forest, Random Tree, Multilayer Perception, IBk, Kstar one of the sample based algorithms, Simple Logistic and Naive Bayes from statistical algorithms and ZeroR from rule learning algorithms were used, and the correct classification rates of the created models, namely how correctly they diagnosed the diseases, were examined. Among these algorithms Random Forest, Simple Logistic and Multilayer Perception algorithms have been found to be more successful in diagnosis than others. In future studies, an application can be developed for the diagnosis of diseases related to urology branch or diseases seen other branches by using the algorithms mentioned here. Thus, it may be possible to give healthcare professionals an idea in the diagnosis and to reduce their workload, to find the diseases in advance with early diagnosis and to shorten the treatment period.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    876696

    Design and development of machine learning models for disease prediction and biomarkers detection

    Hastalık tahmini ve biyobelirteçlerin tespiti için makine öğrenim modellerinin tasarımı ve geliştirilmesi

    MUSTAFA TEMİZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU GÜNGÖR

    PROF. DR. MALİK YOUSEF

  2. Tez No

    244984

    Tıp bilişiminde istatistiksel veri madenciliği

    Statistical data mining in medical informatics

    SARA FARBOUDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ZOR

  3. Tez No

    318331

    Tıp bilişimi ve veri madenciliği uygulamaları: EEG sinyallerindeki epileptiform aktiviteye veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması

    Medical informatics and data mining applications: Application of data mining methods into epileptiform activity in EEG signals

    ÜMİT CAN KUMDERELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  4. Tez No

    319321

    Manisa Muradiye merkez mahallelerinde 45-64 yaş fazla kilolu ve obez kadınlarda bir girişim programının etkinliğinin değerlendirilmesi

    Evaluation of a physical activity intervention program on 45-64 aged overweight women in Muradiye district, Manisa

    ÖZNUR ÖZKAN BAMBAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Halk SağlığıCelal Bayar Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR ERBAY DÜNDAR

  5. Tez No

    242120

    Enerji dağılımlı x- ışını analizörlü taramalı elektron mikroskobu ile adli cam örneklerinin incelenmesi

    Analysis of glass fragments with scanning electron microscopy

    PINAR SERTBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. BÜLENT ÜNER

Geri Dön