Diyabet hastalarındaki hba1c parametresine etki eden faktörlerin veri madenciliği yöntemleri ile tahmin edilmesi
Prediction by data mining methods of the factors affecting hba1c parameter in diabetic patients
Yazar: ALİ ŞAŞAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. OSMAN ÖZKARACA
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Diyabet hastalığı insülin hormonunun yetersizliği veya etkisizliği sonucunda oluşan ve tam olarak tedavisi veya ilacı olmayan bir hastalıktır. Hastalığın tanısı için kan şekeri, früktozamin ve HbA1c (Hemoglobin A1c) değerleri yaygın olarak kullanılmaktadır. Kan şekerinin diyabet tanısı konmada rolü büyüktür fakat hemoglobin A1c değeri daha güvenilir sonuç vermektedir. Bunun nedeni hemoglobin A1c değerinin diyabet hastalığı tedavisinde, kan şekerinin geçmiş iki üç ayı hakkında bilgi vermesidir. 
Gerçekleştirilen bu çalışmada hekimler için önem arz eden HbA1c parametresine etki eden değişkenler nelerdir incelenmeye çalışılmıştır. Hekimlere teşhis ve tedavi sürecinde yardımcı olabilecek bu soruya veri madenciliği yöntemleri ile cevap aranmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veriler Köyceğiz ve Dalaman devlet hastanelerinden alınmış diyabet izlem verilerinden oluşmaktadır. Veriler 26 giriş parametresinden ve normal (HbA1c<6.5)-yüksek (HbA1c≥6.5) şeklinde kademelendirilmiş 2 değere sahip bir çıkıştan oluşmaktadır. Verilerin işlenip temizlenmesiyle bilimsel çalışmalara hazır hale getirilmesi sağlanmıştır. Verilerdeki ilgisiz ve artık verilerin çıkartılması, girdi verilerinin azaltılması ve daha kaliteli verilerle çalışmak için öznitelik seçme algoritmaları kullanılmıştır. Başarı oranı yüksek olan algoritmalarla öznitelikler seçilmiştir. 
Elde edilen veriler veri madenciliği yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmış ve başarıları karşılaştırılmıştır. Çalışmada Yapay Sinir Ağları modelinin diğer algoritmalardan daha başarılı sonuçlar ürettiği ve %94'lere varan tahmin başarısı olduğu görülmüştür.

Abstract:
Diabetes mellitus is a disease that occurs as a result of inadequate or ineffective insulin hormone, and is not completely cured or treated. Blood sugar, fructosamine and HbA1c (hemoglobin A1c) values are commonly used for the diagnosis of the disease. The role of blood sugar in diagnosing diabetes is great, but the hemoglobin A1c value is more reliable. The reason is that hemoglobin A1c value gives information about the past two or three months of blood glucose in the treatment of diabetes mellitus.
In this study, the variables that affect HbA1c parameters which are important for physicians are tried to be examined. This question, which can help physicians in the diagnosis and treatment process, has been tried to be answered with data mining methods. The data used in this study consist of diabetes follow-up data obtained from Köyceğiz and Dalaman state hospitals. The data consist of 26 input parameters and an output with 2 values, normalized (HbA1c <6.5) -higher (HbA1c≥6.5). It was ensured that scientific works were prepared by processing and clearing the data. Attribute selection algorithms have been used to extract irrelevant and residual data in the data, reduce input data, and work with better quality data. Attributes were selected with algorithms with high success rate.
The data obtained are classified using data mining methods and the results are compared. In the study, it was seen that the Artificial Neural Networks model produced more successful results than the other algorithms and 94% prediction accuracy.