Sağlık verilerinde veri madenciliği teknikleri ile sağkalımı etkileyen faktörlerin seçimi, performanslarının değerlendirilmesi
Selection of factors affecting survival and performance evaluation with data mining techniques in health data
- Tez No: 758302
- Danışmanlar: PROF. DR. SONER DUMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Giriş ve Amaç: Bu çalışmada, ağaç tabanlı veri madenciliği yöntemi Rastgele Sağkalım Orman'ın araştırılması ve tıp alanındaa toplanan veri üzerinde analizler yaparak sonuçların incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Çalışmada Mendeley Data açık kaynak platformunda yayınlanan Awodutire, Kolawole, Ilori tarafından 2017 yılındaki çalışmalarında uygulanmış, Osogbo'daki Ladoke Akintola Teknoloji Eğitim Hastanesi'ndeki meme kanseri hastasından alınan klinik verilerle Cox Regresyon ve Rastgele Sağkalım Orman yöntemleri ile analizler yapılmıştır. Analizlerde RStudio Version 1.4.1717 programı kullanılmıştır. Bulgular: Çalışmada 89 hasta vardır. Hastaların yaş ortalaması 50.29±10.848, ortalama menarş yaşı 15.72±2.326 ve ortalama emzirme yılı 1.39±0.547'dir. Hastalara ait sağkalım sürelerinin %42.7'si (n=38) sağdan sansürlüdür. Hastaların %53.9'u (n=48) doğum kontrol hapı kullanmakta, teşhis anında %67.4'ünün (n=60) erken evre(Evre I. Ve II), %32.6'sının (n=29) geç evredir (III.Evre ve IV.Evre). Tedavi sırasında %43.8'ine (n=39) neoadjuvant uygulanmıştır. Hastaların medyan sağkalım süresi 251± 52.82 [%95 G.A. 147.5-354.5] gün olarak hesaplanmıştır. Cox regresyon yönteminde tedavi süresinde neoadjuvan kullanımının tehlike oranı üzerindeki etkisi istatistiksel olarak anlamlıdır (p
Özet (Çeviri)
Introduction and Aim: In this study, it is aimed to examine the Random Survival Forests (RSF) method, which is one of the tree-based data mining methods, and to discuss the results by applying it to a data set obtained from the health field. Methods: In the study, analyzes were made by Cox Regression and Random Survival Forest methods with clinical data obtained from a breast cancer patient at Ladoke Akintola Technology Teaching Hospital in Osogbo, which was applied by Awodutire, Kolawale, Ilori, published on the Mendeley Data open source platform, in their study in 2017. RStudio Version 1.4.1717 program was used in the analysis. Results: There were 89 patients in the study. The mean age of the patients was 50.29±10.848, the mean age at menarche was 15.72±2.326, and the mean breastfeeding year was 1.39±0.547. 42.7% (n=38) of the patients' survival times were right-censored. 53.9% (n=48) of the patients were using birth control pills, at the time of diagnosis, 67.4% (n=60) were in the early stage (Stage I and II), and 32.6% (n=29) was in the late stage (III. Stage and Stage IV). Neoadjuvant was applied to 43.8% (n=39) of them during treatment. Median survival of patients 251±52.82 [95% G.A. 147.5-354.5] days. In the Cox regression method, the effect of neoadjuvant use on the hazard ratio was statistically significant (p
Benzer Tezler
- Tıp 'da veri madenciliği uygulamaları: Meme kanseri veri seti analizi
Data mining aplications in medicine :Breast cancer data set analysis
OĞUZ POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDEM UÇAR
- Kamu hastanelerindeki TİG (teşhisle ilişkili gruplar) verilerinin sağlık analitiği yaklaşımı ile incelenmesi
Analysing DRG (diagnosis - related group) data in training hospitals with health analytical approach
PAKİZE YİĞİT
- A model predicting the next healthcare service that can be given to the insured by using data mining methods
Sigortalı hastaların geçmiş verilerine dayanarak ihtiyaç duyabilecekleri sağlık hizmetlerinin modellenmesi
HAKAN YÜCELTEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Medipol ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER KÖSE
- Veri madenciliği yöntemi ile akciğer kanseri teşhisine yönelik öneri sistemi tasarımı
A suggestion system design for the diagnosis of lung cancer with data mining method
NİHAT BARIŞ SEBİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL İBRAHİM BÜLBÜL
- Gerçek laboratuvar verilerinin veri madenciliği teknikleri ile analizi
Actual laboratory data analysis with data mining techniques
ASİYE BETÜL CIGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesiİnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL ERGÜN