Sağlık sektöründe apriori algoritması ile bir veri madenciliği uygulaması

Son yıllarda tıp alanındaki teknolojik gelişmeler ile birlikte artan veri hacmi insan algısı ile verileri analiz etmeyi imkânsız kılmıştır. Tıbbi verilerin hayati önem taşıması nedeniyle hata oranının minimum olduğu bilişim teknolojilerinden destek alma yoluna gidilmeye başlanmıştır. Özellikle tıbbi veri tabanlarında veri analizi, karar destek sistemlerinin oluşturulması, yönetim birimimde bilgilere etkili ve hızlı bir şekilde ulaşılabilmesi bakımından bilgisayarlar uzmanlara büyük kolaylıklar sağlamaktadır. Bu hedef doğrultusunda önceden bilinmeyen, ilk bakışta fark edilemeyen, veri içinde gizli kalmış anlamlı ve değerli bilgiler elde edilebilmesinden dolayı veri madenciliği optimum çözüm olmuştur.Bu tez kapsamında, veri madenciliğinin tıpta kullanıldığı alanlar, veri tabanlarında bilgi keşfi süreçleri, veri madenciliği, veri madenciliğinde kullanılan birliktelik analizi ve Apriori algoritması hakkında bilgiler verilmiştir.Bu tez çalışmasında Sakarya Üniversitesi personeline uygulanan, olası migren teşhisine yönelik anket sonuçlarında, sık geçen öğelerin keşfedilmesinde en yaygın olarak bilinen Apriori algoritması yardımıyla, birliktelik kuralları aranmıştır. Apriori algoritmasını uygulayabilmek için .net platformunda web tabanlı bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım sayesinde Apriori algoritmasının işleyişi adım adım takip edilebilmektedir. Çalışmanın sonunda elde edilmesi hedeflenen birliktelik kurallarına ulaşılmıştır.Anahtar kelimeler: Veri Madenciliği, Medikal Veri Madenciliği, Klinik Veri Madenciliği, Apriori Algoritması, Birliktelik Kuralları