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

PDF İndir

  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. Tez No

    697774

    2015-2020 yılları aralığında çocuk sağlığı ve hastalıkları kliniğimizde yatarak takip ve tedavi edilen akut/kronik lenfadenopati hastalarının retrospektif incelenmesi

    Retrospective evaluation of the patients with lymphadenopathy when they were interned and treated at between 2015-2020 in chilhood health and disease

    HATİCE DEMİRGAN ÖZEREN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM KARBUZ

  2. Tez No

    307970

    Kanser hastalarında yaşam kalitesi belirleyicileri

    Determinants of quality of life in cancer patients

    DENİZ YÜCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    OnkolojiHacettepe Üniversitesi

    Preventif Onkoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. K. MUTLU HAYRAN

  3. Tez No

    524248

    Fasiyal sinir hasarında aquaporin 1 inhibitörü olan bumetanidin sinir rejenerasyonundaki etkinliği

    The efficacy of bumetani̇de, an inhibitor of aquaporin 1, in nerve regeneration in facial nerve damage

    ECEM SEVİM LONGUR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Kulak Burun ve BoğazSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz ve Baş-Boyun Cerrahisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR YİĞİT

  4. Tez No

    720146

    Üç boyutlu biyoyazıcı ile üretilen hiperelastik kemiğin heterotopik kemik oluşumuna etkisi

    Heterotopic bone formation effect of hyperelastic bone produced via three dimensional bioprinter

    SEMİH TİBER MENTEŞE

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Plastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM ÇOLAK

  5. Tez No

    111755

    Astım nöbetini ortaya çıkaran çevre faktörleri hakkında ailelelerin bilgi düzeylerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    GÜLÇİN BOZKURT (ATICI)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Hemşirelikİstanbul Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. GÜLAY GÖRAK

Geri Dön