Büyük veri teknolojileri ve veri madenciliği yöntemleri ile medikal veri analizi
Big data technologies and medical data analysis using data mining methods
Yazar: SÜLEYMAN ÖZER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Her canlının günün yorgunluğunu atabilmeleri için sağlıklı uykuya ihtiyacı vardır. Uyku, canlıların hem zihinsel hem bedenen dinlenmesini sağlamaktadır. Uyku kalitesi hem daha kaliteli yaşam sürdürmelerine olanak tanır hem de fiziki ve zihni sağlıklarının korunmasına katkı sağlamaktadır. Öyle ki kaliteli uyku uyuyamayan bireylerde algıda yavaşlık, zihin yorgunluğu ve fiziki yorgunluklar baş göstermektedir. Bunlar kalitesiz uykunun canlılar üzerindeki gözle görülür etkileridir. Bir de sağlık açısından etkileri bulunmaktadır. Zihin ve kasların dinlenmeye ihtiyacı olduğu gibi iç organların da dinlenmeye ihtiyaçları vardır. Nitekim insan metabolizması bile uyku halinde yavaşlamakta ve organların dinlenmesine olanak tanımaktadır. Uyku sırasındaki bu yavaşlamanın olup olmadığını 24 saat boyunca alınan tansiyon verileriyle teşhis edilmektedir. Bunu da gezici kan basıncı izleme cihazındaki manşon adı verilen bir parçayı bireylerin kollarına takarak 24 saat boyunca hem uyku hem uyanıklık halinde sağlık verileri ölçülerek elde edilmektedir. Gezici kan basıncı izleme cihazı çalışırken manşon kolu sıkıştırmakta ve ölçümü bu sayede yapabilmektedir. Bu durum uyku halinde olan hastayı uyandırmakta ve doğru sonuçların alınamamasına yol açmaktadır. 
Yapılan çalışmada gezici kan basıncı izleme cihazına ihtiyaç duymaksızın kişilerin tahlil verilerinden dipper/non-dipper olup olmadığını veri madenciliği yöntemleriyle karar verilmesini sağlayacak altyapı oluşturulmuştur. Bu bağlamda birey verilerini muhafaza etmek ve işlemek için büyük veri ortamı kurulmuş ve kullanılmıştır. Bu ortamın kullanımı sayesinde büyüyen veri miktarını karşılama kapasitesi sağlanmış, aynı zamanda real-time projelere Hipertansiyon ve Ateroskleroz Eğitim, Uygulama ve Araştırma Merkezi (HİPAM) bünyesi için altyapı oluşturulmuştur. 
Giriş başlığı altında yapılan çalışmaya ait ön bilgilendirmeler ve literatürdeki seçilen 13 adet benzer çalışmalar, materyal ve yöntem başlığı altında işletim sistemi konfigürasyon ayarlarının yapılması, büyük veri ortamının kurulması, modem ayarlarının yapılması, veritabanı işlemleri, veri temizleme işlemleri, tahminleme ve raporlamaya ait bilgilendirmelere yer verilmiştir. Tezin en sonunda ise çalışmada elde edilen bulgular değerlendirilmiştir. Sonuç olarak iki adet farklı Veriseti için Naive Bayes ve Random Forest algoritmaları kullanılarak sırasıyla Veriseti-1 için %70,37, %81,48 ve Veriseti-2 için %73,07, %80,76 doğruluk oranlarıyla tahminleme modelleri oluşturulmuş ve bunlar yorumlanarak çalışmanın ileriki aşamaları için öneriler sunulmuştur.

Abstract:
Every living thing needs a healthy sleep in order to relieve the tiredness of the day. Sleep provides both mental and physical rest for living beings. Sleep quality not only allows them to lead a better quality of life, but also contributes to the protection of their physical and mental health. So much so that people who can not sleep quality sleep slows in perception, mental fatigue and physical fatigue. These are the visible effects of poor quality sleep on living things. There are also health effects. The mind and muscles need rest, as well as the internal organs need rest. As a matter of fact, even human metabolism slows down during sleep and allows organs to rest. The presence of this slowdown during sleep is diagnosed by blood pressure readings taken for 24 hours. This is achieved by measuring the health data in both sleep and wake state for 24 hours by attaching a piece of sleeve in the mobile blood pressure monitoring device to the arms of individuals. The mobile blood pressure monitoring device clamps the sleeve arm while it is in operation and is thus able to make the measurement. This situation awakens the dormant patient and leads to the inability to obtain the correct results.
In this study, it is provided an infrastructer whether or not dipper / non-dipper is the data of the people without the need for mobile blood pressure monitoring device by using data mining methods, and for this purpose, a large data environment has been established and used to maintain and process individual data. Thanks to the use of this environment, the capacity to meet the growing amount of data ensured and real-time projects will be provided with infrastructure for Hipertansiyon ve Ateroskleroz Eğitim, Uygulama ve Araştırma Merkezi (HİPAM).
Preliminary information about the study conducted under the title of introduction and 13 similar studies selected in the literature, configuration of operating system configuration under the title of material and method, setting up of the big data environment, setting up the modem, database operations, data cleaning operations, information on forecasting and reporting it is given. At the end of the thesis, the findings obtained in the study were evaluated. As a result, two different Veriseti algorithms using Naive Bayes and Random Forest algorithms, respectively, for Veriseti-1 70.37%, 81.48% and 73.07% for Veriseti-2, 80.76% accuracy and estimation models were formed suggestions for the next stages of the study are presented.