Geyve Devlet Hastanesinde yatan COVID-19 hasta verilerinin veri madenciliği yöntemiyle incelenmesi
Examination of inpatient COVID-19 patient data in Geyve State Hospital by data mining method
Yazar: SEDA UÇAR
Danışman: DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Koronavirüs tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de hızlı bir şekilde yayılarak 
insanların sağlığını olumsuz yönde etkilemiştir. Ülkemizde hastalığa yakalanan 
insanlar arasında, hastalığı hafif atlatanlar olduğu gibi hastanede yatmak zorunda kalan 
kişiler de olmuştur. Hastalığa yakalanıp hastaneye yatış yapan kişilere ait verilerin 
tutulması Covid-19 servisleri için önemli bir parametre haline gelmiştir.
Bu çalışmada; 2 Nisan 2020 ile 30 Eylül 2021 tarihleri arasında Geyve Devlet 
Hastanesi Covid-19 servisinde yatan hastaların ortak özelliklerini belirlemek 
amacıyla, hastalara ait veriler incelenmiştir. Elde edilen veri kümesine birliktelik 
analizi yöntemlerinden biri olan Apriori algoritması uygulanmıştır ve Covid-19 
hastalığına yakalanan kişilerin birliktelik kuralları çıkarılmıştır. 
Bunun için hastaların aşı sayısı, aşı türü, yaşı, cinsiyeti, hastanede kalma süresi ve 
hastaneden çıkış türü parametreleri veri madenciliği yazılımlarından biri olan 
RapidMiner uygulaması kullanılarak incelenmiştir. Bu çalışma sonucunda; aşı sayısı, 
aşı türü, yaş, cinsiyet, hastanede kalma süresi ve hastaneden çıkış türü parametrelerinin 
birbirleriyle ilişkileri hakkında çıkarımlarda bulunulmuştur. 
Hasta profillerinin incelenip hastaların hastanede ne kadar kalacağını öngörmek yatan 
hasta servislerindeki planlama açısından önemli olabilmektedir. Bu çalışmadan 
Sakarya Geyve Devlet Hastanesi COVID-19 yatan hasta servisinden alınan 556 
hastanın verileri birliktelik kural analizi yöntemlerinden olan apriori algoritması ile 
incelenmiş ve birliktelik kuralları çıkarılmıştır. 
Analiz sonucunda hastaneye yatan hastaların 506'sı hastanede sağlıklı bir şekilde 
taburcu edilmiştir. İki Biontech aşısı olmayı tercih eden 198 hastanın Covid-19'a 
yakalandığında aşısının olmadığı görülmüştür. 292 hasta, sadece 0-7 gün hastanede 
yatmıştır. Sadece 1 kişi 30 günde fazla hastane yatmıştır. Hastane yatış en çok 45-74 
yaş aralığında olmuştur. 
Çalışma sonucunda elde edilen bilgilerin hastane yönetimine ve doktorlara fayda 
sağlayacağı ve hastaların aldığı hizmete artı yönde katkı yapacağı düşünülmektir.

Abstract:
The coronavirus has spread rapidly in our country as well as all over the world, negatively affecting people's health. Among the people who got the disease in our country, there were people who had to stay in the hospital as well as those who survived the disease mildly. Keeping the data of people who have been infected and hospitalized has become an important parameter for Covid-19 services.
In this study; In order to determine the common characteristics of patients hospitalized in the Covid-19 service of Geyve State Hospital between April 2, 2020 and September 30, 2021, the data of the patients were examined. The Apriori algorithm, which is one of the association analysis methods, was applied to the obtained dataset and the association rules of the people who were infected with the Covid-19 disease were deduced. For this, the number of vaccines, vaccine type, age, gender, length of hospital stay and discharge type parameters of the patients are one of the data mining software.
Examined using RapidMiner application. As a result of this study; Inferences were made about the relationships between the number of vaccines, type of vaccine, age, gender, length of hospital stay and type of discharge from the hospital. Examining patient profiles and predicting how long the patients will stay in the hospital can be important in terms of planning in inpatient services. In this study, the data of 556 patients taken from the Sakarya Geyve State Hospital COVID-19 inpatient service were analyzed with the apriori algorithm, which is one of the association rule analysis methods, and association rules were extracted. As a result of the analysis, 506 of the hospitalized patients were discharged from the hospital in good health. It was observed that 198 patients who preferred to receive two Biontech vaccines were not vaccinated when they caught Covid-19. 292 patients were hospitalized for only 0-7 days. Only 1 person was hospitalized for more than 30 days. Hospitalization was mostly between the ages of 45-74. It is thought that the information obtained as a result of the study will benefit the hospital management and doctors and contribute positively to the service received by the patients.