Veri madenciliği ile karpal tünel sendromuna yönelik ön tanı destek ve hasta takip sisteminin geliştirilmesi
Developing support of a preliminary diagnosis and patient monitoring systems for carpal tunnel syndrome with data mining
Yazar: MEHMET İBRAHİM TALAN
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET RAHMİ CANAL
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Karpal tünel sendromu = Carpal tunnel syndrome ; Veri madenciliği = Data mining ; Örüntü sınıflama = Pattern classification

Özet:
Veri yüzyıllardır hayatımızda farklı biçimlerde yer almaktadır. Bilişim teknolojileri ile veri tabanlarında yer alan bilgi, bilgisayarların ve kayıt sistemlerinin yaygınlaşmasıyla günümüzde büyük boyutlara erişmiştir. Veri yığınları içinde açık olmayan fakat anlamlı gizli örüntüleri ve işe yarar bilgileri bulmak veri madenciliği yöntemleri ile gerçekleştirilir. Sağlık alanında yer alan özelleşmiş büyük veri yığınları üzerinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak klinik tanı destek sistemleri geliştirilmiştir. Sınıflandırıcı veri madenciliği modelleri bu sistemler aracılığıyla hastaların şikâyetlerini ve özelliklerini önceki kayıtları kullanarak işlemek suretiyle hastalık tanısını tahmin edebilirler. Böylece hastaların yanlış ön tanılarla gereksiz tahlil ve tanı süreçlerinden geçmeleri engellenerek zaman ve ekonomik anlamda verimlilik artırılabilir. Bu çalışmada karpal tünel sendromu için doktora ön tanı koymada destekleyici olacak ve çalışma alanında bir kayıt sistemi olmaması sebebiyle hasta takibinin yapılmasını sağlayacak bir klinik sistemi yazılımı geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında geliştirilen yazılım, kliniğe başvuran hastanın karpal tünel sendromunun olup olmamasını sınıflandırıcı model ile ön işlemden geçirilip düzeltilmiş 1079 hasta verisini kullanarak tahmin etmektedir. Sınıflandırıcı modelin en iyi başarıma sahip algoritma ile kullanılması için geliştirilen model, Naive Bayes, J48, Id3, k-en yakın komşu ve çok katmanlı algılayıcı algoritmaları ile ayrı ayrı çalıştırılmış ve en yüksek başarıma sahip algoritmanın Naive Bayes algoritması olduğu model değerlendirme ölçütlerinden tespit edilmiştir.

Abstract:
Data is taken place in different forms in our life for hundred years. Nowadays the useful information included in databases has been reached to large sizes with the spread of computers and recording systems. Finding the hidden secret patterns and information which are not clear in data stacks is carried out by data mining methods.  Clinical diagnosis support systems have been developed by using specialized data mining methods on large piles of data in healthcare field. With the help of these systems, classifier data mining models can predict the diagnosis using previous records of patient complaints and specifications. Thus, time and economic efficiency can be improved by preventing patients from unnecessary tests and diagnostic process. In this study, it is aimed to develop a clinical system software which will provide a preliminary diagnosis of carpal tunnel syndrome will be supportive for the doctor on the disease and the patient can be monitored due to the absence of a registration system in the study area. The software developed under this study estimates patients carpal tunnel syndrome who consulted the clinical processes by using the preprocessed and corrected data of 1079 patients with classifier model. The model developed for use with the best performance with classifier algorithm model, Naive Bayes, J48, ID3, k-Nearest Neighbor algorithms and Multilayer Perceptron has been run separately and finally the highest achievement has been determined from the model evaluation criteria by using Naive Bayes algorithm.