VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİ KULLANILARAK YOĞUN BAKIM HASTALARINDA BASAMAK TESPİTİNİN YAPILMASI

Abstract

Bu tez çalışması Türkiye'de kullanılan yoğun bakım basamaklandırma sistemindeki problemler göz önüne alınarak hazırlanmıştır. Yoğun bakımlarda hasta bakımı, hastaların takibi, hastalıkların kontrolü ve tüm bunların maliyeti, içinde zorluklar barındıran işlemlerdir. Bu sistemin kontrolünü kolaylaştırmak bu tez çalışmasının en önemli amaçlarındandır. Çalışma veri madenciliği yöntemlerinin uygulanmasını içermektedir. Yoğun bakımlarda tedavi gören hastaların gerçek verileri ile çalışılmıştır. Bu veriler üzerinde basamak değerleri referans alınarak sınıflandırma ve kümeleme işlemleri yapılmıştır. Ayrıca hastaların ölüm tahminlerine yönelik bir uygulama daha içermektedir. Tez çalışması esnasında yaşanan en büyük problem verilerin kaydediliş biçiminin eksik ya da hatalı olması idi. Veriler uygulamaya hazır hale getirilene kadar fazlaca ön işlemden geçmek zorunda kalınmıştır. Hasta başı monitörleri ile alınacak anlık veriler ile çok daha başarılı sonuçlar elde edilebilecektir.

This study has been prepared to solve the problems in the intensive care classification system used in Turkey. Patient care in intensive care, patient follow-up, disease control, and the cost of all these are difficult procedures. Facilitating the control of this system is one of the most important aims of this thesis. The study includes the application of data mining methods. It was studied with real data of patients treated in intensive care units. Classification and clustering processes were performed on these data by taking classification values as reference. It also includes an application for predicting patients' mortality. The biggest problem experienced during the thesis study was the incomplete or incorrect way of recording the data. Before the data was ready for application, it had to go through a lot of pre-processing. Much more successful results will be achieved with instant data to be obtained with bedside monitors.