Using text mining algorithms of health data for analysis purposes

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MÜSLÜM SERDAR AKİS

Danışman: SEMİH UTKU

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Hastaların hikayeleri nitel ve nicel metinsel analizi yoluyla, tanı koymada uzmana yardımcı olmak için bir öneri sistemi oluşturulması amaçlandı. Hastaların hikayeleri incelendi ve hikayeler ile teşhis bilgisinin herhangi bir ilişkisi olup olmadığı kontrol edildi. Bu tanı guruplarından bilgi çıkarmak için çeşitli metin madenciliği yöntemleri kullanıldı. En başarılı algoritmalar belirlenerek başarılı bir öneri sistemi geliştirilmek için kullanıldı. Birden fazla algoritmanın kullanılması durumunda elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı. En etkili seçimler yapılarak başarı oranları artırılmasına çalışıldı. En yüksek olasılığa sahip sonuç ise, öneri olarak doktora verildi. Çalışmanın sonucu göstermektedir ki, bu verilerin ışığında başarılı bir öneri sistemi oluşturulabilir ve tedavi kalitesini arttırma konusunda sisteme önemli katkılarda bulunulabilir.