Analitik hiyerarşi süreci ve veri madenciliği teknikleriyle hibrit bir karar destek sistemi uygulaması: kovid19 tanısı
A hybrid decision support system application with analytic hierarchy process and data mining techniques: diagnosis of COVİD 19
- Tez No: 867525
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ASLI SUNER KARAKÜLAH
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zeka tabanlı teşhislerin doğruluğu, veri madenciliği yaklaşımlarıyla önemli ölçüde arttırılmaktadır. Bu çalışmada, veri madenciliği teknikleriyle Kovid19 teşhisi konan hastalar arasında tam kan sayımı (hemogram) değerlerinin analizinde sınıf dengesizliği sorununu ele alan bir özellik seçimi yöntemi kullanılmıştır. Çok kriterli karar verme yaklaşımlarından biri olan analitik hiyerarşi süreci (AHP) yöntemi, dengeli veri setindeki az sayıda değişkene uygulanmıştır. Makine öğrenmesi ile oluşturulan değişkenlerin önceliği AHP yaklaşımı ve uzman görüşleri kullanılarak belirlenmiş ve kamuya açık veriler kullanılarak bir karar modeli geliştirilmiştir. Bu karar modeline dayalı bir web uygulaması oluşturularak karar destek sisteminin son kullanıcılara hizmet etmesi amaçlanmaktadır. Ayrıca, karar destek sisteminin kullanışlılığını değerlendirmek ve kullanıcı memnuniyetini ölçmek için bir değerlendirme de yapılmıştır. Bu karar destek sistemi, hastaneye enfeksiyon şüphesiyle başvuran bireylerin Kovid19 durumunun belirlenmesi için görüntüleme ve PCR test sonuçlarının elde edilmesini beklerken hemogram verilerinin öngörücü bir araç olarak kullanılmasını sağlamaktadır. Sonuç olarak, hasta daha hızlı izole edilebilir ve ilk tedavi daha erken başlanabilir olacaktır.
Özet (Çeviri)
The accuracy of AI-based diagnoses is significantly improved by data mining approaches. In this study, a feature selection method that addresses the problem of class imbalance in the analysis of complete blood count (hemogram) values among patients diagnosed with Covid19 using data mining techniques was used. The analytic hierarchy process (AHP) method, one of the multi-criteria decision making approaches, was applied to a small number of variables in the balanced data set. The prioritization of variables generated by machine learning was determined using the AHP approach and expert opinions, and a decision model was developed using publicly available data. A web application based on this decision model is created and the decision support system is intended to serve end users. An evaluation was also conducted to assess the usefulness of the decision support system and to measure user satisfaction. This decision support system enables the use of hemogram data as a predictive tool while waiting for imaging and PCR test results to determine the Covid-19 status of individuals admitted to the hospital with suspected infection. As a result, the patient can be isolated faster and initial treatment can be started earlier.
Benzer Tezler
- Taxonomy and visualization of digital architecture knowledge: Proposal for a scientific online encyclopedia
Dijital mimarlık bilgisinin taksonomisi ve görselleştirilmesi: Bilimsel bir çevrim içi ansiklopedi önerisi
ESRANUR KARACİF
- RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data
İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi
MUSTAFA ÇAMLICA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Bakırçay Havzası'nda ekolojik risk karakterizasyonuna dayalı havza yönetimi
Watershed management based on ecological risk characterization in the Bakırçay Basin
ŞEVKİ DANACIOĞLU
- Çok kriterli karar verme ve veri madenciliği yöntemleri ile tedarikçi seçimi ve seviyelendirmesi
Supplier selection and scoring with multi - criteria decision making and data mining techniques
EDA TANSU KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ YURDUN ORBAK
- Fan and pitch angle selection for efficient mine ventilation using analytical hierachy process and neuro fuzzy approach
Analitik hiyerarşi süreci ve nöro-bulanık algoritması kullanılarak etkili maden havalandırma için fan ve eğim açısı seçimi
AMİR TAGHİZADEH VAHED
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEVFİK GÜYAGÜLER
YRD. DOÇ. DR. NURAY DEMİREL