Tıp'ta veri madenciliği uygulamaları: Yenidoğan sepsisi veri seti analizi

Gelişen Teknolojiler ile birlikte eskiden ölçülemeyen veya ölçülebilir olup da kayıt altına alınmayan birçok veri günümüzde kayıt altına alınarak veri tabanlarında saklanmaktadır. Klasik istatistik bilimi az sayıda veri içerisinden anlamlı veriyi çıkarmamıza imkân tanıyordu fakat modern teknoloji ile klasik istatistik metotlarının birleşmesi ile veri madenciliği yöntemleri ortaya çıkmıştır. Veri madenciliği yöntemleri ile artık birçok veri yığını arasından anlamlı veriyi tespit etmek, elde edilen anlamlı veriler ile karar destek sistemleri oluşturmak daha kolay bir hal almıştır Bu çalışmanın amacı veri madenciliği yöntemlerinin sağlık hizmetleri ile olan ilişkisine değinmektir. Hekimler adına karar verecek bir sistem, metot veya yöntem geliştirmek değildir. Sonuçta en iyi kararı hekimin kişisel gözlemleri ve tecrübesi oluşturmaktadır. Yoğun iş temposu ve veri karmaşası arasından hekime karar verme noktasında destek olacak akıllı bir sistem geliştirmek anlamında çalışmalar olacaktır. Bundan hareketle Yenidoğan Sepsis veri setine KNN Algoritması uygulanmış, toplam 128 Örnek içerisinde 121 örnek doğru sınıflandırılmıştır. KNN algoritmasının doğruluk oranı bu veri seti için %94.53 'dir. Yenidoğan Sepsis veri setine Naive Bayesian algoritması uygulanmış ve doğruluk oranı %93.73 olarak hesaplanmıştır.