Veri madenciliği yöntemlerini kullanarak anemi sınıflandırılmasına yönelik bir uygulama

Günümüzde gelişen bilgi teknolojileri sayesinde toplanan, saklanan veri miktarı her geçen gün artmaktadır. Veri ve elde edilen bilgi gittikçe önem kazansa da artan veri hacmi insan algısı ile verileri analiz etmeyi imkansız kılmaktadır. Büyük veri tabanlarından istenilen bilgilere klasik sorgulama yöntemleri ile kolayca ulaşılabilse de verilerin barındırdığı gizli bilgilerin öneminin anlaşılması veri madenciliği uygulamalarını gerekli hale getirmektedir. Veri madenciliği, büyük miktarlardaki verinin içinden anlamlı ve yararlı, ilişki ve kuralların bilgisayar programları aracılığıyla analiz edilmesidir. Böylece eldeki verilere uygulanan belirli yöntemlerle mevcut veya geleceğe yönelik anlamlı bilgiler elde edilebilmektedir. Artan veri hacmine rağmen; verilerin toplanması ve saklanmasındaki kolaylık, veri tabanı yönetim sistemlerindeki teknolojik gelişmeler, büyük miktarda ve komplike veri içerisinden gizli kalmış yararlı bilgilerin elde edilebilmesi veri madenciliği uygulamalarına olan ilgiyi arttırmaktadır. Veri madenciliği uygulamaları, verinin bilgiye dönüşümünün öneminin anlaşılması ile telekomünikasyon, bankacılık, sigorta, tıp gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Tıp alanındaki verinin büyüklüğü ve hayati önem taşıması, veri madenciliğinin bu alanda da uygulanmasını gerekli kılmaktadır. Veri madenciliği yöntemleri tıp alanında kronik hastalıklarda erken uyarı sinyallerinin geliştirilmesi, tıbbi tedavi süreçlerinin optimizasyonu, hasta akış planlarının yapılması gibi birçok farklı amaçla kullanılmaktadır. Bu doğrultuda veri madenciliği yöntemleri ile önceden bilinmeyen, ilk bakışta fark edilemeyen, gizli kalmış anlamlı ve değerli bilgilerin elde edilmesi etkili tedaviyi destekleyici bir unsur oluşturmaktadır. Çalışmamızın amacı veri madenciliği yöntemleri ile anemi hastalıklarının sınıflandırılması üzerine analizler yaparak hastaların anemi tipinin belirlenmesine yardımcı olmaktır. Çalışmamızda Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Hematoloji Anabilim Dalı bünyesinde farklı tip anemi hastalarına ve hematolojik açıdan sağlıklı bireylere ait tam kan sayımı testleri incelenerek bir veri seti oluşturulması hedeflenmektedir. Bu veri seti temel alınarak farklı test grupları oluşturulması planlanmaktadır. Test gruplarına veri madenciliği yöntemlerinden Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Bayesyen Sınıflandırma ve K-En Yakın Komşu yöntemleri uygulanarak anemi hastalıklarının sınıflandırılması planlanmaktadır. Bu kapsamda uygulanan dört farklı yöntemde parametre değişikliklerine gidilerek hem yöntem içinde parametreler arası, hem de testlerde yöntemler arası karşılaştırmalar yapılacaktır. Böylece tam kan sayımı testi sonuçlarına veri madenciliği yöntemleri uygulanması ile anemi hastalıklarının sınıflandırılmasında doktorlara yardımcı olacak bir sistem geliştirilmesi planlanmaktadır.