Solunum fonksiyonu hastalıklarının veri madenciliği yöntemleri ile değerlendirilmesi

Abstract

Gelişen dünyada insan nüfusunun artmasıyla, birçok hastalık türü de ortaya çıkmaktadır. Bu hastalıklardan biri de solunum fonksiyonları problemidir. Solunum fonksiyonu problemleri, geçmişten günümüze kadar gelen ve gelecekte de artarak devam edecek hastalıklardan biri olarak görülmektedir.Solunum fonksiyonları, şikayetlerinden dolayı hastanelere başvuruda bulunan ve solunum fonksiyonu testi yaptıran hasta sayısı her geçen gün artmaktır. Bu artan hasta verilerinin depolanması ve yönetilmesi zorlaşmaktadır.Günümüzdeki teknolojik gelişmeler, birçok alanda yapılan araştırmaları kolaylaştırmakta ve bilimsel çalışmalara da ışık tutmaktadır. Teknolojik gelişmeler, veri madenciliği alanında da büyük verilerin yönetilmesi, saklı olan verilerin ortaya çıkarılması ve analizlerinin yapılmasında kolaylıklar sağlamaktadır.Bu araştırma 2012-2014 yılları arasında Özel Gaziosmanpaşa Hastanesi Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı Solunum Fonksiyon Laboratuvarında test yaptıran 400 hasta üzerinden yürütülmüştür. Solunum fonksiyonu test sonuçları teşhis ve tedavisi üzerinde durulmuş olup yaş, cinsiyet, boy, kilo, alerjik durumu, aile geçmişi, mesleği, sigara kullanımı, FVC ve FEV1 veri değerleriyle veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır.

Many disease types have begun to appear due to rapid increases in human population. Respiratory dysfunction is an example of one of these diseases. Respiratory dysfunction is a disease which has existed in the past and will continue to be seen in the future.However, the number of patients presenting symptoms and being tested is continually increasing. Additionally, storage and management of data relating to this disease is getting more complicated and difficult.Some technological improvements make research in many fields easier and shed light on scientific studies. Other technological developments facilitate the management of large amounts of data that can expose hidden information, better assisting data mining.This study was conducted on 400 patients who were tested at Gaziosmanpaşa Hospital, Department of Chest Diseases Laboratory of Pulmonary Functions.Pulmonary function test results, diagnosis and treatment were emphasized and age, gender, height, weight, allergy status, family history, occupation, smoking, FVC and FEV1 data values and data mining methods were applied.