BİLDİRİLER

BİLDİRİ DETAY

Beyza DURMAZ, Aslı ÇALIŞ BOYACI
İKİ AŞAMALI KÜMELEME ANALİZİ İLE PANDEMİ DÖNEMİNDE HASTA PROFİLİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
 
Veri madenciliği, veri yığınları içerisinden anlamlı örüntülerin ortaya çıkarılması sürecidir. Veri madenciliği, büyük miktardaki karmaşık verinin işlenebilmesine olanak sağlayarak karar vericilere yol göstermektedir. Günümüzde karar verme sürecine ihtiyaç duyulan birçok sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de veri madenciliği teknikleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. COVID-19 pandemisi, ilk günden itibaren tüm dünyayı fiziksel, mental ve ekonomik olarak tehdit etmiştir. Ülkemizde etkileri 2020-2022 yılları arasında ağırlıklı olarak görülse de günümüzde Koronavirüs hastalığı hala devam etmekte olup etkilerini sürdürmektedir. Bu bağlamda hastalığı anlamak; teşhis konulması, bireylere ve ülkelere olan etkilerin azaltılması ve alınacak önlemler açısından son derece kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, COVID-19 vakalarının hasta tipi, yaş, amilaz, HGB (hemoglobin), klor, kalsiyum vb. değişkenlere göre kümelenmesi ve hasta profillerinin değerlendirilmesi amaçlanmaktadır. Kümeleme modelleri ile küme üyelerinin birbirlerine çok benzediği ancak özellikleri birbirlerinden çok farklı olan kümelerin bulunması ve veri tabanındaki kayıtların bu farklı kümelere bölünmesi hedeflenmektedir. İki aşamalı kümeleme analizi, Ward’ın minimum varyans yöntemi ile K-ortalamalar yönteminden oluşan hibrid bir yaklaşımdır. Hem sürekli hem kategorik değişkenlerle çalışmaya izin vermesi ve optimum küme sayını otomatik belirlemesi bu kümeleme yönteminin başlıca özelliklerindendir. Çalışmada, yatan ve ayakta tedavi gören hastalara ilişkin verilere iki aşamalı kümeleme analizi uygulanmaktadır. Analiz sonucunda kümelerin oluşmasında önemli etkisi olan değişkenler belirlenmekte ve bu değişkenler bazında kümeler incelenmektedir.

Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, İki Aşamalı Kümeleme, COVID-19



 


Keywords: