Makine öğrenim yardımıyla hasta dokümanları içerisindeki laboratuvar değerlerinin yakalanıp ilişki kurularak otomatik bir şekilde eşleştirilmesi
Method recommendation on capturing and linking laboratory values in patient documents with machine learning help and matching them in an automated manner
- Tez No: 750799
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL GÜVENOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Makine öğrenimi ile laboratuvar parametreleri yakalayıp, arasındaki ilişkiyi çözerek ve yeni bir akış sağlaması hedeflenerek bir yapı kurulmuştur. Metin içerisinde bulunan laboratuvar değerlerini makine öğrenimi yardımıyla ve modeller aracılığıyla bulup birbiri ile alakalı olan değerlerini eşleştirip sonuçları elde ettiğimiz bir yapı oluşturulmuştur. Kullanılan yöntemler ve modeller aracılığıyla laboratuvar parametreleri ve değerlerini yakalamada en iyi sonuç elde edilmek için hedef olan 100 cümle ile %80 oranında başarılı bir sonuç elde edilmiştir. Eğitilen cümleler arasında farklı kombinasyonlar yaparak da test edilebilen bu yapı sayesinde medikal datadan birden fazla değeri etiketleyip bize sonuç olarak sunabilmektedir. Karşılaşılan ve yeni olan her durum için yeniden regex yazmak yerine bunu makine öğrenimi yardımı ile yakalayıp istediğimiz veriyi sunabilmekteyiz. Birkaç denemenin ardından medikal veri için en iyi model ve yöntemler birleştirilmiş ve eğitim ile artacak bir başarı oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
A structure has been established by capturing the laboratory parameters with machine learning, solving the relationship between them and aiming to provide a new flow. A structure was created in which we find the laboratory values in the text with the help of machine learning and models and match the values that are related to each other and obtain the results. In order to achieve the best result in capturing laboratory parameters and values through the methods and models used, a successful result of 80% was achieved with 100 sentences, which is the target. Thanks to this structure, which can be tested by making different combinations between the trained sentences, it can label more than one value from the medical data and present it to us as a result. Instead of rewriting regex for every encountered and new situation, we can capture it with the help of machine learning and present the data we want. After several trials, the best models and methods for medical data were combined and a success rate that would increase with training was achieved.
Benzer Tezler
- Neural language modelling approaches for post-ocr text processing
Optik karakter tanıma sonrası metin işleme adımı için sinirsel dil modelleri yaklaşımları
AYŞE İREM TOPÇU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Short-term forecasting of wind power production using machine learning and deep learning methods
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemiyle kısa dönem rüzgar gücü üretim tahmini
FEYRUZ AKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER USTA
- Early predictive analysis for heart attack identification
KALP KRİZİNİ TANIMLAMAK İÇİN ERKEN ÖNGÖRÜ ANALİZİ
MUHAMMAD ZARYAB KHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TİMUR İNAN
- Mathematical model-based clinical decision support system algorithm design study that can support the diagnosis of celiac disease
Çölyak hastalığının teşhisine destek verebilecek matematik model tabanlı kds algoritması tasarımı
ELİF KESKİN BİLGİÇ
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İNCİ ZAİM GÖKBAY
DOÇ. DR. YUSUF KAYAR
- Prediction of early-age mechanical properties of high strength concrete with pozzolans by using statistical methods
İstatistik yöntemler kullanılarak puzolan katkılı yüksek dayanmlı betonların erken yaş mekanik özelliklerinin tahmini
MUZAFFER UMUR DALGIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ AKKAYA