k-ortalamalar kümeleme yöntemi ile hipotirodizm tanısı konmuş olguların büyük veri kullanılarak incelenmesi

Büyük veriyi açıklanabilir hale getirmek geçmişte güç olmasından dolayı ve yakın geçmişte ise zaman ve maliyet bakımından kısıtlarının olması nedeniyle, büyük veri çalışmaları yaygın değildi. Günümüzde ise büyük veriyi analiz etmek hem donanımsal hem de yazılımsal gelişmeler ve her gün genişleyen veri havuzuna karşın mümkün hale gelmiştir. Tez çalışmasında; konjenital hipotiroidizm, hipotroidizm, akut tiroidit tanısı almış olguların laboratuvar ve sosyo-demografik özelliklerine göre büyük veri kullanımı ile analizi yapılması amaçlanmıştır. Tez çalışmasında, Bursa Uludağ Üniversitesi Sağlık Uygulama ve Araştırma Merkezi Hastanesi'nde, bilgi işlem veri tabanından tarama yapılarak ulaşılabilir olan 2005-2018 yılları arasında belirtilen tanıları olan hastaların, ilk tanıda aldığı değerler dikkate alınarak 21125 hasta analize dahil edilmiştir. Veri setinde bulunan laboratuvar ölçüm ve demografik değişkenlere göre k-ortalamalar kümeleme metodu iki kümede şekillenecek şekilde analizler yapılmıştır. Büyük veri kullanımına ek olarak Cliff's Delta etki büyüklüğü katsayısı ile kümeler analiz edilmiştir. Tanı koymada referans alınan Serbest T3 ve Serbest T4 laboratuvar değerleri çalışmamızdaki büyük veri analiz sonuçlarıyla uyumlu çıkarken, TSH laboratuvar ölçüm değerleri uyumsuz çıkmıştır. Büyük veri analizinin sonrasında ortaya çıkan bu farklılıklar, kontrollü çalışmalar ile planlanarak farklılıkların değerlendirilmesi ve araştırılması gerektiğini düşündürmektedir.