Sağlık alanında büyük veri ve veri madenciliği yöntemlerinin kullanımı
Big data and data mining methodologies in medicine
Yazar: BATUHAN BAKIRARAR
Danışman: PROF. DR. YASEMİN YAVUZ
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Büyük veri = Big data ; Sağlık = Health ; Sağlık araştırmaları = Health surveys ; Sınıflandırma = Classification ; Tahmin = Estimation ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Sağlık Alanında Büyük Veri ve Veri Madenciliği Yöntemlerinin Kullanımı
Büyük veri, kuruluşların (kamu kurumları, hastane vs.) yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri setlerini birleştirerek veri madenciliği ve istatistiksel yöntemler kullanıp keşfedilmemiş bilgileri ve öngörülmeyen korelasyonları ortaya çıkarmasıdır. Veri depolama maliyetlerinin düşmesi ve büyük hacimli verilerle uğraşırken iş yükünü birden çok sanal sunucuya dağıtmaya imkan tanıyan NoSQL veritabanlarının, Hadoop ve benzeri veritabanı tasarımlarının ortaya çıkması ile büyük veri akımı daha hızlı yayılmaya başlamıştır. Yeni teknolojilerin gelişmesi üzerine daha az maliyet ile daha hızlı ve değişik türden verilerin analiz edilmesine ve yeni bulguların ortaya çıkmasına imkan sağladığı için kısa sürede tüm dünyada kabul görmüş ve kullanılmaya başlanmıştır. Son zamanlarda özellikle sağlık alanında bilinen klasik yöntemlerle saklanamayan ve analiz edilemeyen video görüntüleri, hekim notları gibi bilgilerin de büyük veri ile analiz edilmesiyle beraber yeni ve faydalı birçok bilginin elde edilmesine olanak sağlamaktadır. Bu çalışma hastaneye diyabet şüphesi ile başvuran 101766 kişiyi içermektedir. Bu modelde yeni ilaç reçete edilme tahmini için ırk, cinsiyet, yaş, hastane yatış şekli, hastanede geçirilen süre, laboratuvar işlem sayısı, işlem sayısı, ilaç tedavi sayısı, tanı sayısı ve tekrar başvuru olmak üzere toplam 10 değişken bulunmaktadır. Mahout ve Scala yardımıyla Random Forest ve Çok Katmanlı Algılayıcı veri madenciliği yöntemleri kullanıldı. Mahout için sırasıyla bu yöntemlerin Doğru Sınıflama Oranları %87.8 ve %84.9 iken Scala'da bu oranlar %84.9 ve %87.0 olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Veri Madenciliği, Sınıflama, Tahmin

Abstract:
Big Data and Data Mining Methodologies in Medicine
Big data is that businesses, states, hospitals and organizations integrate different digital data sets and use information that has remained hidden and surprise correlations through methods of statistics and data mining. With lower data storage costs and the emergence of NoSQL databases, Hadoop and similar database designs allowing the distribution of workload to multiple virtual servers when dealing with high-volume data, the flow of big data has been spreading even faster. Since newly developed technologies allow for analyzing different types of data for lower costs and in a faster way and emergence of new findings, big data has been accepted by all the world in a short notice and started to be used. Recently, especially the analysis of information such as videos, physician notes which cannot be stored and analyzed with classical methods through big data has facilitated obtaining several pieces of new and useful information. This study consists of 101766 individuals who consulted the hospital with the suspicion of new diabetes medication. In this model, there are 10 variables for the prediction of diabetes: race, gender, age, admission type, time in hospital, number of laboratory procedures, number of procedures, number of medications, number of diagnoses and readmitted. With the help of Mahout and Scala, data mining methods of Random Forest and Multilayer Perceptron were used. True classification rates of these methods were found to be %87.8 and %84.9 for Mahout whereas these rates were found to be %84.9 and %87.0 for Scala.

Keywords: Big Data, Data Mining, Classification, Prediction