Hasta profillerini analiz etmek için birliktelik kuralları madenciliği: Kayseri'deki bir hastane örneği
Association rules mining to analyze patient profiles: An example of a hospital in Kayseri
Yazar: SALİH MURAT GÜRBÜZ
Danışman: DOÇ. DR. YILMAZ DELİCE ; DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH HİMMETOĞLU
Kayseri Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; Sağlık Yönetimi = Healthcare Management

Özet:
Bilişim teknolojilerinde yaşanan hızlı gelişmeler günümüz sağlık işletmelerinde de yazılımsal çalışmaların yürütülerek yenilikçi karar destek sistemlerinin geliştirilmesine imkân sağlamaktadır. Bu çalışmaların arasında sağlık işlemelerine gelen hastaların profillerinin belirlenmesine yönelik uygulamalar da yer almaktadır. Hasta profillerinin çıkarılması, karar vericilerin yönetimsel açıdan daha doğru kararlar vermelerine yardımcı olacak enstürümanlardan biridir. Bu çalışmada bir sağlık işletmesinden alınan hasta verilerine veri madenciliği yöntemlerinden biri olan birliktelik kuralı yaklaşımı uygulanmıştır. Ele alınan veriler için Apriori Algoritması kullanılarak veriler arasındaki olası gizli örüntüleri tespit edebilen etkin kurallar elde edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastaneleri bünyesinde faaliyet gösteren Çocuk Hastanesinin 2021-2022 yıllarına ait hasta kayıt bilgileri analiz edilmiştir. Bu amaçla öncelikle mevcut veri yığını üzerinde veri ön işleme prosedürleri uygulanarak anlamlı örüntülerin keşfedilmesini engelleyebilecek hatalı / eksik verilerin düzeltilmesi sağlanmıştır. Ön işleme aşaması ile gürültüden arındırılmış olan hedef veri kümesi, WEKA veri madenciliği yazılımı üzerinden Apriori Algoritmasına tabi tutularak 10 ayrı örüntü deseni elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendğinde önerilen yaklaşımın hastane yöneticilerine karar verme süreçlerinde farklı bakış açıları ve yön gösterici fikirler sunabileceği görülmüştür.

Abstract:
Rapid developments in information technologies enable the development of innovative decision support systems by carrying out software studies in today's healthcare enterprises. Among these studies, there are also applications to determine the profiles of patients coming to healthcare facilities. Creating patient profiles is one of the instruments that will help decision-makers make more accurate administrative decisions. In this study, the association rule approach, one of the data mining methods, was applied to patient data received from a healthcare institution. It is aimed to obtain effective rules that can detect possible hidden patterns among the data by using the Apriori Algorithm for the data considered. Within the scope of the study, patient registration information of the Children's Hospital operating within Erciyes University Faculty of Medicine Hospitals for the years 2021-2022 was analyzed. For this purpose, first of all, data pre-processing procedures were applied to the existing data stack to correct erroneous/missing data that could prevent the discovery of meaningful patterns. The target data set, which was cleared of noise with the pre-processing stage, was subjected to the Apriori Algorithm via WEKA data mining software and 10 different pattern patterns were obtained. When the results obtained were examined, it was seen that the proposed approach could offer different perspectives and guiding ideas to hospital managers in their decision-making processes.