Tıp bilişiminde istatistiksel veri madenciliği

Abstract

Veri madenciliği, veri yığınlarından anlamlı bilgiler elde etme işlemidir. Çeşitli yöntem ve teknikler aracılığı ile veri kaynakları analiz edilerek taşıdıkları bilgi keşfedilmeye çalışılır. Başta pazarlama, bankacılık ve sigortacılık olmak üzere bir çok alanda etkin şekilde kullanılan veri madenciliği tıp alanında bilgilerin analizi ve yorumlanması aşamalarında kullanılmaktadır.Bu çalışmanın amacı veri madenciliğinde en sık kullanan yöntemlerden sınıflandırma yöntemlerinde, karar ağacı algoritmalarını incelemek ve bu algoritmaları kullanarak SPSS Clementine programının aracılığı ile üroloji bölümü verilerinin analizini yapmaktır.Uygulama bölümünde, gerçek veriler kullanarak karar ağacı algoritmaları ile sınıflandırma yapılmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır.Algoritmanın başlıca tercih nedenleri; sonuçların hem grafik olarak hem de yazı ve rakamlarla kolayca ifade edilebilmesi, uygulamasının kolay olması ve hızlı çalışmasıdır.Çalışmada kullanılan veriler, Dışkapı Beyazit Eğitim ve Araştırma Hastanesi Üroloji Bölümünden alınmıştır.

Data mining is extracting knowledge from large amount of data. Its techniques and methods try to discover the knowledge by analyzing these resources. It has been used in many areas like marketing, banking and insurance, and is used to analyze data and data interpretation in medicine.The aim of this study is to examine the decision tree algorithm which is one of the classification methods in data mining, and to analyze the urology department data set by using SPSS Clementine software which was included in this algorithm.Using real life data, classification method is applied through the use of decision tree algorithms and the results have been discussed.The ease of displaying classification results both graphically and in words and figures on one hand, and its viability to be implemented and its ability to run fast on the other hand are the reasons for choosing the algorithm.The medical data set was obtained from Dışkapı Beyazit Hospital Urology Department.