Metin Madenciliği ile Tıbbi Tedavi Alanlarının Yakınlıklarının Ölçülmesi
Measuring the Proximity of Medical Treatment Areas with Text Mining
Yazar: Kurban, Hasan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi No. 21, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Hospital appointment,Text mining,Data science,Disease symptoms,Health ; Hastane randevusu,metin madenciliği,veri bilimi,hastalık belirtileri,sağlık

Bazı hastalık belirtilerinin birçok tıbbi tedavi alanıyla ilgili olması, hastaların tedavi için randevu alırken zorlanmalarına sebep olmaktadır.  Örneğin; karın ağrısı rahatsızlığı bulunan bir hastanın rahatsızlığı dahiliye, hariciye ya da intaniye bölümlerinden herhangi birisiyle ilgisi bulunabilmektedir. Bu çalışmada T.C. Sağlık Bakanlığına bağlı birçok kamu hastanesinin resmî internet sitesinde bulunan ve hastaların belirtilerine göre doğru tıbbi tedavi branşını seçmelerine yardımcı olmak amacıyla kullanılan 13 tıbbi alan ve 204 belirti, metin madenciliği ve veri bilimi teknikleriyle kapsamlı olarak incelenmiştir. Kamu hastanelerinin resmî internet sitelerde kullanılan metnin içeriği baz alınarak tıbbi tedavi alanları arasındaki, yakınlık/uzaklık hesaplanıp, kelime bazlı hastaları randevu alanını belirlerken en çok zorlayan kelimeler ve belirtiler tespit edilmiştir. Kullanılan kelimeler analiz edilirken edat ve bağlaç gibi anlamsız sözcükler göz ardı edilip, hastalık belirtileri üzerinde kelime bulutu (word cloud) oluşturulmuştur. Tıbbi alanların yakınlığını hesaplamak için öncelikle metin içeriği kullanılarak 13 alan için her bir belirtinin var olup olmadığını gösteren 13x186 boyutlu ikili veri (binary data, document matrix) oluşturulmuştur. Daha sonra, bu veri seti üzerinde tıbbi tedavi alanları belirtilere göre aglomeratif hiyerarşik kümeleme algoritmaları (single, complete, average, ward, mcquitty) kullanılarak kümelendirilip metin bazlı alanların birbiri ile yakınlığı tespit edilmiştir. Bu makalenin sonuçlar kısmında hastaları en çok zorlayan kelimeler ve tıbbi alanların metin bazlı yakınlıkları paylaşılmıştır.  Elde edilen sonuçlar çerçevesinde kullanılan metnin sağlık uzmanları tarafından tekrar düzenlenmesinin, yanlış tıbbi branşlardan alınan randevu sayısının azaltılmasına katkısı olacaktır.

The fact that some of the symptoms are related to many medical treatment areas causes patients to have difficulty in making an appointment for treatment.  In this study, 13 medical fields and 204 symptoms, which are available on the website of many public hospitals associated with T.C. Ministry of Health and used to help patients choose the right medical treatment branch according to their symptoms, were examined using text mining and data science techniques. Based on the content of the text used, the closeness among the medical treatment areas was calculated and the words and symptoms confusing the patients the most while deciding the treatment area were determined. When analyzing the words, meaningless words were ignored, and a word cloud was created on the symptoms of the diseases. In order to calculate the closeness of medical fields, 13x186 binary data was created, indicating whether each symptom exists. Later, the medical fields on this data set were clustered according to the symptoms using agglomerative hierarchical clustering algorithms and the proximity of medical treatment fields was found. In the results, the words that challenge patients the most and the text-based affinities of medical fields are shared. Reorganizing content of the official document used on the hospital websites using the results obtained on this study will help to reduce the number of appointments received from the wrong medical branches.