Veri madenciliğinin nefroloji alanına uygulanması

Abstract

Günümüzde bir hastalığa yapılacak doğru ve hızlı tespit büyük önem taşımaktadır. Hekimlere etkin bir şekilde teşhis koyabilmeleri hususunda yardımcı olabilmek için, veri madenciliği son zamanların en gözde yöntemlerinden birisidir. Bu tez çalışmasında retrospektif yöntemle 150 hastadan alınan veriler, veri madenciliği sınıflandırma algoritmalarıyla incelenmiştir. Normal veya Hasta olacak şekilde iki farklı sınıf vardır. Böylelikle hipertansiyon hasta adaylarının hipertansiyon olup olmadığını tahmin edecek bir teşhis sistemi geliştirilmiştir. Ayrıca elde edilen sonuçlara göre bir karar ağacı oluşturularak, hipertansiyona doğrudan ve dolaylı olarak etki eden faktörler belirlenmiştir.Bu çalışma veri madenciliğinin hipertansiyon alanında da faydalı bir araç olabileceğini ortaya koymuştur. Böylece veri madenciliği, tedavi karar aşamasında doktorun kısa sürede objektif kararlar almasına yardımcı olabilecektir.

Nowadays, accurate and instant detection of an illness is very significant. Data mining is a popular technique that enables doctors to diagnose illnesses efficiently. In this study, data gathered from 150 patients are analyzed with data mining classification algorithms. There are two different classes which are normal and ill. Thus, a diagnostic system is developed which predicts whether a candidate patient has hypertension or not. Besides, a decision tree is created and factors affecting hypertension directly and indirectly are determined.This study shows that data mining is a useful tool in the field of hypertension. Thus, data mining can help doctors for making objective decisions in treatment.