Framework modeling for healthcare system based on machine learning and blockchain
Sağlık sistemi için makine öğrenmesine veblokzincirine dayalı çerçeve modelleme
- Tez No: 741628
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ERCAN TOPCU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Sağlık, insanların temel bir ihtiyacıdır ve herkesin iyi ve daha az maliyetli sağlık tesislerine ihtiyacı vardır. İçinde bulunduğumuz çağda teknolojide büyük bir gelişme var, herkese kolay erişim ve daha az maliyetli sağlık sağlayan böyle bir sistem sağlanmalıdır. Tıp alanında kanser ve tedavi edilmemiş hastalıkların tedavisi gibi çok sayıda araştırma vardır, ancak birçok bilginin mevcut olmasına rağmen sağlık maliyeti hala herkes için bir sorundur. Önerilen sistem geliştiriyor uygulaması, doktorlara ve sağlık sağlayıcılarına hastalar hakkında gerçek zamanlı bilgi sağlayabilir ve bilginin iletilmesinde ve doğrulanmasında güvenlik yönünü göz önünde bulundurur. Bu tez iki bölümden oluşmaktadır: Birinci bölüm: Sağlık ve bakım kalitesini artırmak için daha iyi bir karar desteği sağlar (Lojistik Regresyon, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi ve Yapay Sinir Ağı ile Derin Sinir Ağı arasında hibrit kullanarak), farklı öğrenme modelleri, veri seti özelliklerini değiştirmeden eğitilirken, kararları mantıksal fikir birliği paradigmasına girdi olarak kabul edildi. Önerilen yaklaşım, farklı öğrenme modelleri tarafından alınan kararı özetler, bu modellerin davranışını sonuçları üreten ikili mantıksal karar katmanına aktarır. Eğitim örnekleri, karar soyutlama katmanı ve nihai karar, önerilen sistemin genel mantığını güncellemek için kullanıldı. Eğitim aşamasında, güncelleme mantıksal karar modülü, parametrelerini güncellemeye devam edecektir. Sonuçta, farklı öğrenme yaklaşımlarını basit bir ikili devre ile birleştirmenin önerilen paradigması neredeyse %100 doğruluk elde etmiştir. İkinci bölüm: Yeni nesil blockchain teknolojisi, çeşitli hükümet programlarında işlemlerin maliyetini azaltmaya yardımcı olabilmektedir. Sağlık hizmetleri, hızlı ve verimli sağlık hizmetlerinin gönderilmesi için amaçlanan ihtiyacı karşılamak için gerçek zamanlı yükseltme ve güncelleme gerektiren bir sektördür. Lojistik harita teorisine dayalı bir anahtar üretici uygulanabilmektedir. Anahtar oluşturucunun yeniden üretilmesi amaçlanmamıştır, bu da aynı anahtarı yeniden oluşturmanın mümkün olmadığı anlamına gelir. Bu nedenle kimlik doğrulama güçlendirilmektedir.
Özet (Çeviri)
Health is a basic need of people and everybody needs good and less costly health facilities. In the current era, there is a great advancement of technology, such system should be provided that ensures easy access and less costly health to everybody. There are a large of research in the medical field, like cure of cancer and uncured diseases, but health cost is still an issue for everybody despite of the availability of much information. The proposed system is developing application can provide real-time information to doctors and health providers about patients, as well as considering the security aspect in the transmission and authentication of the information. This thesis contains two parts: The first part: Provides a better decision support to increase the quality of health and care (using Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine and hybrid between Artificial Neural Network and Deep Neural Network), different learning models are trained, without modifying the dataset properties, while their decisions were considered as input to the logical consensus paradigm. The suggested approach abstracts the decision made by different learning models, passing those models behavior to a binary logical decision layer, which produced the results. The training samples, the decision abstraction layer and the final decision were used to update the overall logic of the proposed system. During the training phase, the update logical decision module will keep updating its parameters. After all, the proposed paradigm of combining different learning approaches with a simple binary circuitry achieved almost 100% accuracy. The second part: The next generation blockchain technology can help in reducing the cost of transactions in various government schemes. Healthcare is an industry that requires real-time up gradation and updating in order to meet the intended need for the dispatch of quick and efficient healthcare. A key generator based on logistic map theory can be applied. The key generator is not meant to be regenerated, which means that it is not possible to regenerate the same key. Therefore, the authentication is strengthened.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği ve makine öğrenmesi yaklaşımı ile tiroit kanserinin tanılanması
Diagnosis of thyroid cancer using data mining and machine learning approach
MEHMET EMİN ASAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TAŞKIN
- Coğrafı̇ bı̇lgı̇ teknolojı̇lerı̇ ı̇le akıllı şehı̇r tasarımı
Designing geographic information system framework for smart cities
ABDULLAH SAİD TÜRKSEVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- Yapay öğrenme algoritmalarını kandırmak
Deception of machine learning algorithms
FATMA GÜMÜŞ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FATİH AMASYALI
- İnteraktif makine öğrenmesi kullanılarak, aktör-metâ ilişkisinin analizi ile sağlık geri ödeme sistemlerinde proaktif suistimal tespiti modeli
An interactive machine-learning-based electronic fraud and abuse detection system in healthcare insurance
İLKER KÖSE
Doktora
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK