MATLAB/SAS kullanarak tıbbi veri madenciliği

Bugünlerde her bir birey ve organizasyon ? iş, aile, kurum ? kendisi ve çevresi hakkında ciddi miktarda veriye ve bilgiye ulaşabilir. Bilgiler, birbirine bağlanamayan farklı arşiv sistemlerinde, dağınık şekilde yer almaktadır. Bu da verinin verimsiz şekilde biraya getirilmesine sebep olmaktadır. Bu problemlerin üstesinden gelebilecek iki gelişme vardır: Birincisi; yazılım ve donanımlar, sürekli olarak, daha düşük maliyetlerle, organizasyonların veri giriş ve transferini kolaylaştıran yapılar sunarak, veri toplanması ve organizasyonunu daha işlevsel hale getirmektedir. İkincisi; özellikle hesaplama ve istatistik alanlarındaki metodik araştırmalar, son dönemlerde, büyük veri depolarını analiz edebilen esnek ve ölçeklendirilebilir süreçlerin geliştirilmesine sebep olmuştur. Bu gelişmelerle birlikte tıbbi veri madenciliği yöntemleri kullanımı da yaygınlaşmıştır.Bu tezde veri madenciliği kapsamında verilerin içerisindeki desenler, ilişkiler, değişimler ve istatistiksel olarak önemli olan yapılar incelenmiştir. Veri madenciliği sürecini destekleyen bazı istatistiksel yöntemler kullanılmıştır. İncelen konulardaki tıbbi verilerde karşılaşılan bazı problemler ele alınmış ve bu problemlerin çözüm yöntemleri araştırılmıştır. Veri madenciliği yöntemlerinden kümeleme ve lojistik regresyon yöntemleri uygulanmıştır. Kümeleme uygulaması Dokuz Eylül Üniversitesi Biyofizik Anabilim Dalı laboratuarından alınan Elektroensefalografi(EEG) verileri üzerinde yapılmıştır. Lojistik regresyon uygulaması için özel bir hastanenin IVF bölümündeki hastalardan alınan verilere bir model kurulmuştur. Yapılan ilk araştırma da EEG verileri farklı özellikleri ile kümelenmiştir. İkinci uygulamada kullanılan etken maddenin gebelik durumuna etkisi incelemiştir. Bunun sonucunda veri madenciliği yöntemleri ile tıbbi veriler bilgiye dönüştürülmüştür.