Hastane bilgi yönetim sistem verilerine veri madenciliği ile işlerlik kazandırılması için bir adım : K-ortalama algoritmasında uygun parametre seçimi
A step towards the functionality of hospital information managment system data using data mining techniqees : Selection of appropriate parameters for K- means
Yazar: MERYEM YILDIZLI
Danışman: PROF. DR. ZELİHA NAZAN ALPARSLAN
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Bilgi yönetim sistemi = Information management system ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Hastane yönetimi = Hospital administration ; Kümeleme = Clustering ; Kümeleme analizi = Cluster analysis ; Kümeleme yöntemi = Cluster method ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Sağlık kurumları yöneticileri; finansal, tıbbi işlemleri, teknolojik gelişmeleri ve risk faktörleri gibi çok sayıda alt sistemleri de yönetebilmelidir. Yöneticilerin kuruluşlarını güvenli, verimli yönetebilmeleri, sorumluluklarını daha iyi yapabilmeleri, yönetsel becerilerini daha kolay ortaya koyabilmeleri için Hastane Bilgi Yönetim Sistemlerine (HBYS) ihtiyaç duyulmaktadır. 
Sağlık alanında toplanan manuel veya tıbbi cihazlardan elde edilen farklı formattaki tıbbi verileri, bilişim ve iletişim teknolojilerdeki gelişmelere bağlı olarak dijital ortamlara aktarılmaktadır.  Ülkemizde HBYS'lerin yapısal gelişiminde ilerlemeler  olmasına rağmen, sistemde toplanan verilere hala yeteri kadar  işlerlik kazandırılmış değildir. HBYS'ler sağlık yöneticilerine yardımcı olacak bazı raporlar içerse de, veriler arasında çoklu bağlantıları ortaya çıkarabilecek raporları kapsamamaktadır. Veri madenciliği yöntemlerinin sistemlere adapte edilmiş olmaması,  veri-bilgi dönüşüm sürecini yönetebilecek  deneyimli ve yeterli bilgi seviyesi olan sistem sorumluların bulunmaması bu sistemler için önemli bir eksikliktir. HBYS'lerin uygun analiz yöntemlerle entegre olmuş, kolay kullanılabilen daha kapsamlı tasarlanmasına ihtiyaç vardır. 
Tıp alanındaki bilimsel çalışmalarda veri madenciliği kümeleme yöntemlerinden K-ortalama algoritması yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak K-ortalama algoritmasının başlangıç parametreleri olan  küme sayısının ve başlangıç merkezlerinin kullanıcı tarafından belirlenmesi gereği algoritmanın önemli dezavantajıdır.  
Bu probleme çözüm olabileceği düşünülerek, yöntemin parametre değerlerine ihtiyaç duyulmadan çalışan mevcut algoritmayı geliştirmek amaçlanmıştır.
NAMGY (Noktalar Arası Mesafe ve Gözlemlerin Yoğunluğu) isimli algoritmayı içeren yazılım ile HBYS'lerdeki veriler kullanarak hastane yöneticilerin ihtiyac duyduğu bilgiler daha kolay rapor edilebilecek ve atıl olarak biriken büyük miktardaki veriler işlerlik kazanmış olacaktır. 
Ek olarak, çalışma NAMGY  K-ortalama algoritması,  HBYS verilerinin bilgiye dönüştürülmesinde daha kolay ve kullanıcı dostu yazılım ile sağlık kurumları yönetimine katkı sağlayıp, kurumlar için ekonomik açıdan bir değer oluşturacaktır.

Abstract:
Administration of healthcare services require simultaneous handling many issues such as financial, medical, technological subsystems. A hospital management team has to gather many details and convert them into sufficient information to take rational administrative decisions. In this respect hospital information management systems (HIMS) combine information technology to support healthcare service in an easier and more efficient way. 
HIMS is whole of integrated information systems that help to store and access information of many services and products. Even though it stores huge data, HIMS in Turkey are used  for basic fundamental reports. Thus, while there is a high demand for well-processed information;  perception of metadata to point out evident relationships for healthcare data is lacking and there is need to benefit from HIMS in a more elaborate way. By use of data mining techniques one can process multiple databases, summarize big data from different perspectives and convert data into necessary information.
K-means cluster method can be used to extract relationships from the big multivariate data in HIMS. The method mentioned require the user to provide the initial parameters (a number of clusters and initial  seeds ) and this requirement becomes a disadvantage for the method. 
This study, attempts to solve this problem to propose a method for finding optimal number of cluster and initial seeds.The software which includes the algorithm named NAMGY (Neighborhood And Midpoint Gain Yield ) designed for this purpose will be able to report the information that the hospital administrators need using HIMS data more easily and large amount of cumulative data will be available.