Geri Dön

Mevcut Hastane Bilgi Sistemlerine Farklı Veri Tabanı Mimarilerinin Uygulanmasının Sistem Performansına Etkisinin Ölçülmesi

Evaluating the Impact of Applying Different Database Architectures on System Performance in Existing Hospital Information Systems

  1. Tez No: 955134
  2. Yazar: MAHMUT GÜLERCE
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL HAKAN GÜLKESEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Hastaneler, Bilgi ve Belge Yönetimi, Sağlık Kurumları Yönetimi, Hospitals, Information and Records Management, Health Care Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Tıbbi Bilişim Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Amaç: farklı veri tabanı performanslarının gerçek dünya veri setleri ve gerçekçi senaryolarla, hastane bilgi sistemi (HBS) rolünde karşılaştırılmalı şekilde ölçülmesini ve değerlendirilmesidir. Bu amaca ek olarak performans testi senaryolarının sistematik üretimini ve yönetimini sağlayacak bir altyapının geliştirilmesi hedeflenmiştir. Yöntem: Çalışmada, performans testlerinin üretimi ve yönetimi için web tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılımla senaryo temelli performans testleri oluşturulmuştur. Senaryolar ortalama bir hastanenin birim zamanda karşılaştığı tipik, yoğun ve aşırı iş yükleri simüle edecek şekilde üretilmiştir. Senaryoların içeriğinde hasta kayıtları, laboratuvar işlemleri, reçete yazımı ve hasta kabul süreçleri gibi temel HBS iş akışları ele alınmıştır. Testlerin uygulanacağı donanım özellikleri eşit beş sunucuya beş farklı veri tabanı sistemi kurulmuş ve her birine MIMIC-IV hastane modülü veri seti yüklenmiştir. Tüm veri tabanı sunucularına dört test senaryosu uygulanmıştır. Veri tabanlarının sorgulara verdiği cevapların süreleri, sürelerindeki değişkenlik, kaynak kullanımı ve veri bütünlüğü gibi kriterlerle ölçülmüştür. Çalışma kapsamında dört senaryo, 12 alt görev ve 33 sorgu türü üretilmiş; beş veri tabanı türü için planlanan toplam 20 testin 17'si başarıyla bu testlerle toplam 45280 adet veri tabanı sorgusu çalıştırılarak performans sonuçları çok boyutlu olarak analiz edilmiştir. Bulgular: MSSQL en düşük yanıt süreleri, PostgreSQL dengeli kaynak kullanımı ve MySQL yüksek yük altındaki gecikmeleriyle diğerlerinden ayrışmıştır. NoSQL türlerinden Mongodb yüksek yük altında gecikme sürelerinin artışıyla öne çıkmıştır. Testler sırasında istikrarsız davranışlar sergileyerek tüm senaryoları başarıyla tamamlayamayan tek sistem Couchbase olmuştur. Sonuç: Çalışmada veri tabanları arasında hız, kaynak kullanımı, kapasite ve işlem kararlılığı gibi ölçütlerde belirgin farklar gözlemlenmiştir. Sağlık verisi ile yapılmış birçok çalışmadan farklı olarak ilişkisel (SQL) tipi veri tabanlarının NoSQL veri tabanlarından daha iyi performans göstermiştir. Bu farklılığın kullanılan veri setinin yapısından kaynaklandığı değerlendirilmiş olup, benzer çalışmalarda gerçek veri seti ve gerçekçi senaryo kullanılmasının önemi gösterilmiştir. Çalışmada test altyapısı olarak geliştirilen sistem testlerin hem tasarımı hem uygulanmasından sistematik bir ortam sunarak, gelecek çalışmalara kapsamlı bir referans sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Objective: This study aims to comparatively evaluate the performance of different database systems using real-world datasets and realistic scenarios in the context of a hospital information system (HIS). In addition to this objective, the development of an infrastructure capable of systematically generating and managing performance test scenarios is also targeted. Methods: A web-based software tool was developed to create and manage performance tests. Scenario-based performance tests were generated to simulate typical, heavy, and extreme workloads that an average hospital might encounter within a unit time. These scenarios included core HIS workflows such as patient registration, laboratory operations, prescription issuance, and patient admissions. Five database systems were deployed on five servers with identical hardware specifications, and each server was loaded with the MIMIC-IV hospital module dataset. All database servers were subjected to four test scenarios. Performance was evaluated using metrics such as response time, variability, resource utilization, and data integrity. In total, four scenarios, 12 subtasks, and 35 query types were developed. 17 of the 20 planned tests were successfully executed, 45,280 database queries run and analyzed. Findings: MSSQL exhibited the shortest response times, PostgreSQL demonstrated balanced resource usage, and MySQL showed increased delays under high load. Among the NoSQL systems, MongoDB was noted for increased latency under heavy load. Couchbase was the only system that showed unstable behavior during tests and failed to complete all scenarios successfully. Conclusion: The study revealed significant differences among the databases in terms of speed, resource consumption, capacity, and processing stability. Unlike many studies based on health data, relational (SQL-based) databases outperformed NoSQL systems. This performance gap is attributed to the structure of the dataset used. The results highlight the importance of using real-world data and realistic scenarios in such comparative performance evaluations. The testing infrastructure developed in this study provides a systematic environment for both designing and executing tests and serves as a comprehensive reference for future research.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    964929

    Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning

    Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning

    AYŞE BETÜL BÜKEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM AKGÜN

  2. Tez No

    746690

    Agent-based modeling and simulation in hospital energy planning

    Hastane enerji planlamasında ajan tabanlı modelleme ve simülasyon

    ALİ KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERAP ULUSAM SEÇKİNER

  3. Tez No

    933998

    Developing a process mining-based model for detecting patient safety errors in healthcare

    Sağlık sektöründe, hasta güvenliğine yönelik hataların tespit edilmesinde süreç madenciliğine dayalı bir model geliştirilmesi

    AHMET MURAT SÜMER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Hastanelerİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMİL CEYLAN

  4. Tez No

    517405

    Information management in real estate development project lifecycle: BIM & IPD framework

    Gayrimenkul geliştirme proje yaşam döngüsü enformasyon yönetimi: BIM & IPD çerçevesi

    EYMEN ÇAĞATAY BİLGE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN YAMAN

  5. Tez No

    886696

    Classification of knee osteoarthritis severity using deep learning with fully supervised and semi-supervised-based approaches

    Derin öğrenme ile tamamen denetimli ve yarı-denetimli yaklaşım tabanlı diz osteoartrit şiddetinin sınıflandırılması

    İLKNUR AKTEMUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ

Geri Dön