Paper 96

Generated: Thu Jan 30 16:03:12 2003

prev (95) overview next (97)

96 - TitleTıpta Veri Ambarları Oluşturma ve Veri Madenciliği Uygulamaları
AuthorsErsin Kaya, Selçuk Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Mustafa Bulun, Selçuk Üniversitesi Selçuklu Tıp Fakültesi
Ahmet Arslan, Selçuk Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
PC MemberNo
Contact personMustafa Bulun, mbulun@selcuk.edu.tr, 0 332 241 21 81
Main Fields5. Medikal Bilisim
Other Main Fields
Abstract + KeywordsTıpta Veri Ambarları Oluşturma ve Veri Madenciliği Uygulamaları

Dünya üzerinde uydu verileri, tıbbi veriler, alışveriş verileri, otomasyon verileri v.b. alanlarda hızla artan veri miktarları bu verilerin toplanması ve saklanması gibi problemleri gündeme getirmiştir. Bu problemlere veri tabanları ve dosya sistemlerindeki gelişmelerle çözüm aranmıştır. Özellikle donanımların ucuzlaması ile veri tabanları alanındaki büyük gelişmeler insanlık için oldukça önemli çözümler haline gelmiştir. Toplanan veriler kısa bir zamanda büyük miktarlara ulaşmış ve her geçen gün de olağanüstü bir hızla artmaya devam etmektedir. Veri tabanlarındaki bu veriler üzerinde analiz yapmak ve karar destek aşamasında kullanmak, her hangi bir araç kullanmaksızın imkansız hale gelmiştir.
Çoğu zaman iyi kullanılmamaları durumunda veri tabanlarında tutulan veri insanlar için külfet haline de gelebilmektedir. Bu noktada karşımıza veri madenciliği (Data Mining) çıkmaktadır. Fakat madenciliği yapılacak olan verinin de bazı vasıflara sahip olması gerekmektedir. Bu noktada karşımıza veri ambarları çıkmaktadır. Veri ambarları basit olarak veri madenciliği işleminin üzerinde yapılacağı verilerin oluşturulduğu özel veri tabanlarıdır. Veri ambarlarının oluşturulması işlemi verinin çeşitli kaynaklardan toplanarak, veriler içerisindeki uyuşmazlıklar ve hatalardan arındırılmasından ibarettir. Veri madenciliği aslında amaçlanan iş için uygun bir kavram değildir. Çünkü işlem verinin madenciliği değil bilginin keşfidir. Bu nedenle amaçlanan iş için “Veri Tabanlarında Bilginin Keşfi” (Knowledge Discovery in Database) daha uygun olmaktadır. “veri madenciliği” yerine kullanılan bu terim birçok yerde karşımıza çıkmakla birlikte esasen veri madenciliği ismi bir simge haline gelmiş ve mana olarak ta veri tabanlarındaki ilişkisel bilgi keşfi olarak algılanmaktadır.
Veri madenciliği belli bir alanda, belirli bir amaç için toplanan veriler arasındaki gizli kalmış ilişkilerin ortaya konulmasıdır. Bunun yanında, geleceğe dönük kararlar almamızda bize fikir de verir. Veri madenciliği, disiplinler arası doğasından dolayı istatistik, veri tabanları, makine öğrenmesi, bilgi toplama, görselleştirme, paralel ve dağıtık hesaplama gibi birçok disiplinden yardım alır. Aynı zamanda veri madenciliği birçok farklı alanda da kullanılmaktadır.
Bu bildiride sunulacak çalışma ise tıp alanında veri madenciliği ve bunun uygulanabilmesi için tıbbi verilerden veri ambarları oluşturma konusunda bir derleme olacaktır. Burada karşımıza “Müşteri İlişkileri Yönetimi”, “Hastane Yönetiminde Karar Destek”, “Görüntüsel Bilgilerin Temsili” gibi birçok kullanım alanı çıkabilir. Ancak bizim araştırmamız bu yönlerde olmayıp, tıbbi kullanım yönünde olacaktır.
Yukarda belirttiğimiz birçok alanda aşırı veri birikmesinin en yoğun yaşandığı alanlardan birisi de tıbbi verilerdir. Özellikle günümüzde artık neredeyse tüm tıbbi cihazların dijital hale gelmesi bu sonucu doğal hale getirmiştir. Kağıt üzerinde veri toplanan klasik hastane bilgi sistemlerinden farklı olarak buradaki verilerden yararlanmak her ne kadar çok daha kolay gibi görünse de, aslında diğer alanlardaki veriler gibi bunların da bireysel çalışmalarla işlenmesi ve yorumlanması imkansız hale gelmiştir.
Bu aşamada yardımımıza veri madenciliği teknikleri yetişmektedir. Bu sayede bu aşırı miktardaki verinin otomatik olarak işlenip yorumlanması mümkün hale gelmiştir. Sadece bunun mümkün olması değil belki de klasik yöntemlerle bulunması çok zor veya imkansız olan bazı ilişkilerin de bu sayede bulunması nedeni ile tıbbi araştırmaların neredeyse vazgeçilmez bir aracı haline gelmiştir. Tıpta veri madenciliği, tıp alanında uzmanlar, veri madenciliği uzmanları ve data işleyicilerinin sıkı bir şekilde birleştiği bir olgudur .
Tıp alanında veri madenciliği uygulamalarına örnek olarak; antipsikotik ilaçların kalp kası hastalıkları üzerine etkisi , solunum fonksiyon testlerinin analizi , genetik bozuklukların tespiti gibi çeşitli çalışmaları sayabiliriz.

Anahtar Kelimeler: Data Mining (Veri Madenciliği), Data Warehouse (Veri Ambarı, Tıp Bilişimi, Tıpta Data Mining

Kaynaklar (Özet İçin)
- Doron Shalvi and NicholasDeClaris : An Supervised Neural Network Approach to Medical Data Mining Techniques
- Zhi-Hua Zhou, Three Perspectives of Data Mining, Artificial Intelligence, 143(2003), p:139-146
- Wolf Stühlinger, Oliver Hogl, Herbert Stoyan and Michel Müller : Intelligent Data Mining for Medical Quality Management
- David M Coulter, Andrew Bate, Ronald H B Meyboom, Marie Lindquist, I Ralph Edwards, Antipsychotic drugs and heart muscle disorder in international pharmacovigilance: data mining study, BMJ, 322, 19 MAY 2001, p:1207-1209
- Steven Ganzert, Josef Guttmann, Kristian Kersting, Ralf Kuhlen, Christian Putensen, Michael Sydow, Stefan Kramer, Analysis of Respiratory Pressure-Volume Curves in Intensive Care Medicine Using Inductive Machine Learning, Artificial Intelligence in Medicine, 26(2002), s.69-86
- Julia Ponomarenko, Tatyana Merkulova, Galina Orlova, Oleg Fokin, Elena Gorshkov, Mikhail Ponomarenko, Mining DNA sequences to predict sites which mutations cause genetic diseases, Knowledge-Based Systems, 15(2002) 225-233

Remarks

prev (95) overview next (97)

CyberChair Author: Richard van de Stadt  (Borbala Online Conference Services) Development supported by TRESE Copyright © by University of Twente