Veri Madenciliği ile Çocukluk Çağındaki Akut Romatizmal Ateşin Kalp Hastalığına Etkilerinin Analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformatik Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: İlkim Ecem Emre
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Çiğdem EROL
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde içinde yaşadığımız dönem bilgi toplumu ya da bilgi çağı olarak adlandırılmaktadır. Kuşkusuz ki bilginin ve bilgi teknolojilerinin hayatın her alanına nüfuz ettiği gözlemlenmektedir. Bu teknolojilerin hızlı gelişimi bilgi kavramının önemi de arttırmış, farklı kaynaklar tarafından üretilen çok çeşitli ve büyük hacimli veri ile karşılaşmamıza neden olmuştur. Veri miktarındaki artış ise elde edilen büyük boyutlu veriden bilgi elde etme sürecini zorlaştırmaya başlamıştır. İstatistik bilimi veri analizinde yüzyıllardan beri kullanılmaktadır; ancak veri miktarındaki artış, temeli istatistiğe dayanan veri madenciliği kavramını ortaya çıkarmıştır. Geçmişi istatistik kadar eskilere dayanmasa da veri madenciliği birçok farklı alandan araştırmacının ilgisini çekmektedir. Bu kapsamda veri madenciliği, veri analizinde gün geçtikçe popülerliğini ve işlevini arttıran bir alan olarak karşımıza çıkmakta ve birçok farklı araştırma alanında kullanılmaktadır. Sağlık çalışmalarında ise hastalardan elde edilen veri kümeleri istatistiksel yöntemlerle analiz edilebiliyor olsa da veri madenciliği yöntemlerinin kullanımı da sağlık verisinin analizinde kullanılabilmektedir. Bu tez çalışmasının amacı veri madenciliği yöntemlerini kullanarak çocuk yaşta görülen akut romatizmal ateşin kalp üzerindeki etkilerinin analiz edilmesidir. Bu etkilerin belirlenmesi çocukluk yaşlarında görülen romatizmanın kalp kapağına vereceği zararların en aza indirilmesi açısından önemlidir. Bu tespitin yapılabilmesi için veri madenciliğindeki sınıflandırma yöntemlerinden yararlanılmış ve farklı beş algoritma denenmiştir. Sade Bayes sınıflandırıcı, karar ağaçları (CART, C4.5, C5.0, C5.0 boosted) ve rastgele orman algoritmaları ile modeller kurularak akut romatizmal ateş tanısı konmuş hasta kayıtları analiz edilmiş ve algoritmaların performansları karşılaştırılmıştır. Model performans değerlendirme yöntemlerinden holdout, çapraz geçerleme (cross validation) ve bootstrap yöntemleri farklı şekillerde veri setine uygulanarak algoritmalar denenmiştir. Çalışma kapsamında, İstanbul Medeniyet Üniversitesi Göztepe Eğitim ve Araştırma Hastanesi Çocuk Kliniği ile ortak çalışarak, 297 hastaya ait kayıtlardan oluşan veri seti kullanılmış, ön işleme süreci sonunda kalan 201 hasta verisi ile analiz yapılmıştır. Farklı algoritmalardan elde edilen sonuçlar model performans değerlendirme ölçütlerine göre karşılaştırılmıştır. En iyi sonucu CART modeli vermiştir. Bu tez çalışması, tıp ve sağlık alanındaki verinin analizinde veri madenciliği metotlarının kullanımının yaygınlaşmasına katkı sağlaması açısından önemli bir çalışma olarak görülmektedir.