Endoskopi raporlarının metin madenciliği algoritması kullanılarak incelenmesi
Analysis of endoscopy reports using text mining algorithm
Yazar: NINA AALAMI
Danışman: DOÇ. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR ; DOÇ. DR. FAİK YAYLAK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sağlık sisteminde, teknoloji ve insan etkileşiminin karmaşık birleşimi hastalar için önemli faydalar sağlamıştır, ancak aynı zamanda istenmeyen sonuçlara neden olan kaçınılmaz riskleri de beraberinde getirmiştir. Hasta güvenliğine karşı muhtemel bir tehdit olan tıbbi hatalar, sağlık sisteminin istenmeyen olaylarını içerir ve tıbbi hizmetler için önemli bir konu oluşturur. Araştırmalara göre tıbbi hatalar  , kalp hastalığı ve kanserden sonraki üçüncü önde gelen ölüm nedenidir. Tıbbi teknolojinin ve tıbbi cihazların gelişmesine rağmen hala bazı tıbbi tanı hatalarını oluşmaktadır. Bu yanlış tanı konulması sonucu hastaların hastalık tedavisi süreci uzamakta ya da hastalar için hayati tehlikeler ortaya çıkmaktadır. Doktorlar çeşitli nedenlerle (yaşlanma, hastalık, unutkanlık, yorgunluk, uykusuzluk, vb.)   hastalık teşhis sürecinde küçük hatalar yaparak  hastanın ölümüne neden olabilir.
Bu çalışmada; tanısal veya tarama için yapılan üst gastrointestinal sistem endoskopi raporlarını metin madenciliği yöntemi ile analiz ederek sunan yerli ve özgün bir yazılımın geliştirilmesi amaçlanmıştır. Retrospektif olan bu çalışmada, Kütahya Sağlık Bilimleri Üniversitesi Evliya Çelebi Araştırma ve Uygulama Hastanesi Genel Cerrahi Anabilim Dalı Endoskopi ünitesinde 2018 yılında üst gastrointestinal endoskopi arşivi kullanılmıştır. Yapılan örneklemeye göre polip rapor edilmiş ve edilmemiş 148 endoskopi raporu çalışmaya dahil edilmiştir.Üç tür veritabanı üzerinde Gaussian Naive Bayes, Multi Nomial Naive Bayes ve Logistic Regression, metotlarını kullanarak farklı sonuçlar elde edilmiştir. Üçüncü veri tabanında Logistic Regression'i metodu kullanarak elde edilen sonuçların doğruluk oranlarının %30'dan %66'ya arttığını belirledik.

Abstract:
In the healthcare system, the complex combination of technologies and human interaction provided substantial benefits for patients, but also brings with it the inevitable risks that lead to undesirable consequences. Medical errors, which are a possible threat to patient safety, include adverse events of the healthcare system and constitute an important issue for medical services. According to research, Medical errors are the third leading cause of death after heart disease and cancer. With the development of medical technology and medical devices, some medical diagnosis errors still occur. As a result of this misdiagnosis, the disease treatment process of the patients is prolonged or life threats arise for the patients. Doctors can cause the death of the patient by making small mistakes in the diagnosis process of the disease for various reasons (aging, illness, forgetfulness, fatigue, insomnia, etc.).

In this study; It is aimed to develop a native and original software that analyzes and presents upper gastrointestinal system endoscopy reports made for diagnostic or screening with text mining method. In this retrospective study, the upper gastrointestinal endoscopy archive was used in the endoscopy unit of Kutahya Health Sciences University Evliya Çelebi Research and Practice Hospital, Department of General Surgery in 2018. According to the sampling, 148 endoscopy reports with and without polyp were included in the study.We obtained different results by using Gaussian Naive Bayes, Multi Nomial Naive Bayes and Logistic Regression methods on three types of databases. In the third database, we determined that the accuracy rates of the results obtained by using the method of Logistic Regression increased from %30 to %66.