Geri Dön

Hayvan hastanesi elektronik hasta kayıtları üzerinden veteriner hekimlikte veri madenciliği yöntemlerinden yararlanma imkanlarının araştırılması

Investigation of the possibilities of utilizing data mining methods in veterinary medicine through animal hospital electronic patient records

  1. Tez No: 939155
  2. Yazar: DAVUT SEYHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET EMİN TEKİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: CRISP-DM, Sınıflandırma Algoritmaları, Veteriner Elektronik Hasta Kayıtları, Veri Madenciliği, CRISP-DM, Classification Algorithms, Veterinary Electronic Patient Records, Data Mining
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veterinerlik Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Veteriner hekimlikte, elektronik hasta kayıtlarının teorik analizi son yıllarda artan bir ilgi görmekle birlikte, bu verilerin klinik pratiğe entegre edilmesi ve klinik kararlarda destek görevi görmesi sınırlı kalmıştır. Bu çalışma, teorik bilgiyi pratik kullanıma aktarmak amacıyla, veri madenciliği yöntemlerinin elektronik hasta kayıtları kullanılarak farklı klinik senaryolarda uygulanabilirliğini test etmek ve bu alandaki çabalardan birini temsil etmek üzere tasarlandı. Çalışma kapsamında geliştirilen web tabanlı uygulamalar ile pratikteki eksikliği gidermeye yönelik adımlar sunmayı hedeflemektir. Bu hedef doğrultusunda Selçuk Üniversitesi Hayvan Hastanesinde 2021-2022 yılları arasında dahiliye kliniğinde alınan 11173 hastaya ait elektronik hasta kaydı çalışmanın materyali olarak seçildi. Çalışmanın yöntemi, son yıllarda bir standart haline gelen CRISP-DM metodolojisi kullanılarak şekillendirildi. Çalışma kapsamında iki farklı veri madenciliği uygulaması yapıldı. Yapılan her iki uygulamada; rastgele orman, XGBoost, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları algoritmaları ile modeller geliştirildi. Modellerin performansı; doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve AUC değerleri ile karşılaştırılıp en iyi modelin seçimi gerçekleştirildi. İlk uygulamada kedi ve köpeklerde sıklıkla görülen gastroenteritis ve parvoviral enteritis hastalıklarını sınıflandırmak için 525 hastaya ait elektronik hasta kaydı kullanıldı. Rastgele orman modeli; doğruluk (0,87), kesinlik (0,86), duyarlılık (0,90), f1 skoru (0,88) ve AUC (0,92) değerleri ile en iyi model seçildi. Seçilen model ile gastroenteritis ve parvoviral enteritis hastalıklarını sınıflandırmak için web tabanlı uygulama geliştirildi. Çalışma kapsamında yapılan ikinci uygulamada; enfeksiyöz hastalıklar, metabolik hastalıklar ve sağlıklı olarak etiketlenen 1694 hasta verisi ile modeller geliştirildi. XGBoost algoritması ile kurulan model; 0,91 doğruluk, 0,92 kesinlik, 0,91 duyarlılık, 0,91 F 1 skoru ve 0,98 AUC değeri ile veriyi en iyi temsil eden model olarak seçildi. Seçilen model ile hastalık türünün sınıflandırılması için web tabanlı uygulama geliştirildi. Çalışmanın bulguları; veri madenciliği yöntemlerinin, veteriner elektronik hasta kayıtları üzerinden yüksek performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, veteriner hekimlik alanında, elektronik hasta kayıtlarından yararlanarak gerçekleştirilen veri madenciliği uygulamalarının teorik ve pratik alanda etkili bir şekilde uygulanabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In veterinary medicine, the theoretical analysis of electronic patient records has received increasing attention in recent years, but the integration of these data into clinical practice and support for clinical decisions has been limited. This study was designed to test the applicability of data mining methods in different clinical scenarios using electronic patient records in order to transfer theoretical knowledge to practical use and to represent one of the efforts in this field. With the web-based applications developed within the scope of the study, it is aimed to provide steps to overcome the deficiency in practice. In line with this goal, the electronic patient records of 11173 patients admitted to the internal medicine clinic of Selçuk University Animal Hospital between 2021 and 2022 were selected as the material of the study. The methodology of the study was shaped using the CRISP-DM methodology, which has become a standard in recent years. Within the scope of the study, two different data mining applications were performed. In both applications, models were developed using random forest, XGBoost, support vector machines and artificial neural network algorithms. The performance of the models was compared with accuracy, precision, sensitivity, F1 score and AUC values and the best model was selected. In the first application, electronic patient records of 525 patients were used to classify gastroenteritis and parvoviral enteritis, which are common diseases in cats and dogs. The random forest model was selected as the best model with accuracy (0,87), precision (0,86), sensitivity (0,90), f1 score (0,88) and AUC (0,92). With the selected model, a web-based application was developed to classify gastroenteritis and parvoviral enteritis diseases. In the second application, models were developed with 1694 patient data labeled as infectious diseases, metabolic diseases and healthy. The model built with the XGBoost algorithm was selected as the model that best represents the data with 0,91 accuracy; 0,92 precision; 0,91 sensitivity, 0,91 F 1 score and 0,98 AUC value. A web-based application was developed to classify the disease type with the selected model. The findings of the study revealed that data mining methods show high performance over veterinary electronic patient records. These results show that data mining applications utilizing electronic patient records in veterinary medicine can be effectively applied in theoretical and practical fields.

Benzer Tezler

  1. Kur'ân'ın anlam farklılaşmasına i'râbın etkisi: Âlûsî tefsiri örneği

    Effect of i'rab on the variations of the meaning in the quran: With special references to Âlusi's exegesis

    HARUN ABACI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    DilbilimSakarya Üniversitesi

    Temel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUNUS EKİN

  2. Yapılcan köyü Hıdırlık Türbesi tasvirleri

    Depictions of the Hıdırlık Tomb in Yapılcan village

    BAŞARAN DOĞU GİTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Sanat TarihiPamukkale Üniversitesi

    Sanat Tarihi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA BEYAZIT

  3. Keramos sunakları

    Keramos altars

    AYSUN ADIGÜZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    ArkeolojiMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Arkeoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ABUZER KIZIL

  4. Hayvan motifli Uygur halk masallarının linguistik ve metinbilimsel analizi: Gramer - metin - aktarma - tahlil

    The analyze of linguistics and text of Uyghur traditional tales, ornamented with animal motifs

    BAYRAM BİLİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    DilbilimMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    Çağdaş Türk Lehçeleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EKREM AYAN

  5. Ratlarda iyonlaştırıcı radyasyonun neden olduğu oksidatif hasara karşı melatonin ve amifostinin koruyucu etkisi

    Melatonın and amıfostıne protectıve effects agaınst ıonızıng radıatıon-ınduced oxıdatıve damage ın rats

    SUAT ÇAKINA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyofizikTrakya Üniversitesi

    Biyofizik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEVFİK GÜLYAŞAR