Sağlık verilerinde veri kalitesi ve sağlık sektöründe veri madenciliği analiz yöntemleri ve uygulama örnekleri
Data quality in health data and data mining analysis methods and application examples in health sector
Yazar: AHMET KOÇAK
Danışman: PROF. DR. MEHMET ALİ ERGÜN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems

Özet:
Sağlık sektörünün maddi ve manevi yükü oldukça yüksektir. Ülkemizde ve dünya genelinde her geçen yıl sağlık harcamaları artmaktadır. Sadece 2020 yılında sağlık harcamalarının ülkemize maliyeti 249 milyar 931 milyon TL olmuştur (Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK), 2022). Bu maddi yükün yanı sıra her an ihtiyaç duyulan, vazgeçilemez bir sektördür. Her an ihtiyaç duyulabilecek bu sektörün iyi yönetimi, ancak kaynakların doğru planlanması ve sistemin içerisindeki hekim, hemşire ve diğer sağlık personellerinin işini kolaylaştıracak bilgi temelli uygulamalar ile mümkündür. Bu uygulamalar ancak yüksek kaliteli veri ile yapılabilir. Kaliteli veri doğru ölçüm, doğru tespit ve doğru öneriyi getirmektedir. Sağlık sektörünün büyüklüğü düşünüldüğünde, sağlık verileri devasa boyutlara ulaşabilmektedir. Devasa boyuttaki bu verilerden bilgi ve öz bilgi çıkarımı, son dönemde oldukça popüler olan veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri ile elde edilebilmektedir. Bu yöntemler gerek zaman gerek maliyet yönünden tercih edilecek yöntemlerdir. Bu çalışmada; veri kalitesi kavramı, veri kalitesi iyileştirme yöntemleri, veri madenciliği, veri madenciliği modelleri, sağlıkta veri madenciliği ve uygulama örnekleri üzerine literatür taraması yapılmıştır.  Veri kalitesi ve veri madenciliği bütüncül olarak ele alınmıştır. Uygulama örnekleri aracılığıyla veri madenciliği ile sağlık sektöründe ne tür çalışmalar yapılabileceğine dair genel bir bakış açısı sağlanmıştır. Ayrıca bu çalışmada sağlık sektöründe yolsuzluk, usulsüzlük veya israfın tespitine yönelik olarak, kardiyovasküler cerrahi ve girişimsel radyoloji branşlarında kullanılan tıbbi kateterlerle ilgili yapılabilecek yolsuzluk ve usulsüzlükleri veri madenciliği yöntemi ile tespit eden örnek bir çalışma yapılmıştır. Yolsuzluk ve usulsüzlüğün saptanmasına ilişkin anomali tespiti, birliktelik analizi ve sınıflandırma kuralları veri madenciliği yöntemleri kullanılmıştır. Uygulama SPSS Modeler 18.2.2 sürümünde gerçekleştirilmiş olup, CRISP-DM basamakları takip edilmiştir. Çalışma sonucunda 20 hekim ve 1 firma yüksek riskli olarak tespit edilmiştir. Bulgular neticesinde yapılan saha araştırmaları ile veri madenciliği yöntemleri ile bulunan riskler %100 uyumlu olarak tespit edilmiştir.

Abstract:
The financial and moral burden of the health sector is quite high. Health expenditures are increasing every year in our country and around the world. Only in 2020, the cost of health expenditures to our country was 249 billion 931 million TL (Turkish Statistical Institute (TUIK), 2022). In addition to this financial burden, it is an indispensable sector that is always needed. Good management of this sector, which may be needed at any time, is only possible with the correct planning of resources and knowledge-based applications that will facilitate the work of physicians, nurses and other health personnel in the system. These applications can only be made with high quality data. Quality data brings correct measurement, correct determination and correct recommendation. Considering the size of the health sector, health data can reach gigantic. Extraction of knowledge and self-knowledge from these huge data can be obtained by data mining and machine learning methods, which have been very popular recently. These methods are preferred in terms of both time and cost. In this study, a literature review was conducted on the concept of data quality, data quality improvement methods, data mining, data mining models, data mining in health and application examples. Data quality and data mining have been handled holistically. A general perspective on what kind of studies can be done in the health sector with data mining has been provided through application examples. In addition, in this study, an exemplary study was carried out which is about corruption and irregularity on medical catheters used in cardiovascular surgery and interventional radiology branches to detect corruption, irregularity or waste can be done in the health sector, by data mining method. Anomaly detection, association analysis and classification rules data mining methods were used for the detection of corruption and irregularity. The application was carried out in SPSS Modeler version 18.2.2 and CRISP-DM steps were followed. As a result, 20 physicians and 1 company were determined as high risk in the study. As a result of the findings, the risks found by field research and data mining methods were determined to be 100% compatible.