Öz
The usage of data warehouse and data mining together has brought a new breath to the healthcare field. The health sector has a massive amount of data waiting to be utilized and turned into information. In this study, we have created a data warehouse for lung cancer data that received from American National Cancer Institute [1]. The lung cancer data have brought into certain formats, cleaned from mistakes and repetitions. The star schema model was used as a modeling approach; hence the data warehouse is designed to respond to even the most complex queries. We plan to develop a prototype system to assist physicians by using data mining techniques in decision-making stages. When considering the size and complexity of cancer data, a decision-support system built with both data warehouse and data mining can shed light on the treatment of doctors
Anahtar Kelimeler
Data warehouse Lung Cancer Data Data Mining Decision Support Systems
Kaynakça
- https://www.cancer.gov/ (Erişim Tarihi: 19.03.2017)
- http://globocan.iarc.fr/ (Erişim Tarihi: 17.02.2017)
- http://kanser.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 15.01.2017)
- Kallmeyer V.,Venkat K., “Beyond e- Health: Health and IT Converge”, Siliconindia, Vol. 6, Issue 4, April 2002, p. 42.
- Koç E, Şengül A. Y, Özkaya U. A, Klinik Karar Destek Sistemlerinin Sağlık Hizmetleri Verimliliğine Etkileri, 6.Sağlık ve Hastane İdaresi Kongresi, 2012
- Özata M., Aslan Ş., “Klinik Karar Destek Sistemleri ve Örnek Uygulamalar”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Tıp Dergisi, Cilt: 5, Sayı:1, Ocak 2004.
- Savaş S., Topaloğlu N.,Yılmaz M., Veri Madenciliği ve Türkiye'deki Uygulama Örnekleri, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Sayı:21 ,Sayfa:1-23
- A. Kusiak, Decomposition in Data Mining: A Medical Case Study, in B.V. Dasarathy (Ed.), Proceedings of the SPIE Conference on Data Mining and Knowledge Discovery: Theory, Tools, and Technology III, Vol. 4384, SPIE, Orlando, FL, April 2001, pp. 267-277
- Kaya, E., Bulun, M., Arslan, A., (2003), Tıpta Veri Ambarları Oluşturma ve Veri Madenciliği Uygulamaları, Akademik Bilişim 2003, Çukurova Üniversitesi, Adana
- Danacı, M., Çelik, M. ve Akkaya, A.E., (2010), "Veri Madenciliği Yöntemleri Kullanılarak Meme Kanseri Hücrelerinin Tahmin ve Teşhisi", Yenilikler ve Uygulama Sempozyumu, 21-24 Haz. 2010, Kayseri, 9-12.
- Kaur., H.,ve Wasan., S., “Empirical Study on applications of Data Mining Techniques in Healthcare”, Journal of Computer Science 2(2), 2006.
- Edward J. Arous, MD, MPH Electronic medical record: research tool cancer, 2013
- Dr. Osama E.Sheta “Evaluating a Healthcare Data Warehouse for Cancer Diseases” IRACST - International Journal of Computer Science and Information Technology & Security (IJCSITS), ISSN: 2249-9555 Vol. 3, No.3, June 2013
- Palaniappan S., Ling C., Clinical Decision Support Using OLAP With Data Mining, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.9, September 2008
- Hua Min, Frank J. Manion, Elizabeth Goralczyk, Yu-Ning Wong, Eric Ross, J. Robert Beck, Integration of prostate cancer clinical data using an ontology,2009
- Hai hu, Biomedical informatics: development of a comprehensive data warehouse for clinical and genomic breast cancer research,2014
- Arslan V., Yılmaz G., Karar Destek Sistemlerinin Kullanımı İçin Geliştirilmesi, 2010 Model
- Çorapçıoğlu M., TIPÇIT: Tıbbi Karar Destek Sistemi Çekirdeği, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi, Ankara, 2006, s. 1 [19] Poyraz Ö., Tıpta Veri Madenciliği Uygulamaları: Meme Kanseri Veri Seti Analizi, 2012
- Malinowski E. ,Zimanyi E, 2007 , Advanced Data Warehouse Design, From Conventional to Spatial and Temporal Applications.
Öz
Veri ambarı ve veri madenciliğinin birlikte kullanımı sağlık alanına yeni bir soluk getirmiştir. Sağlık sektörü bilgiye dönüşmeyi ve değerlendirilmeyi bekleyen çok fazla miktarda veri barındırmaktadır. Bu çalışmada Amerikan Ulusal Kanser Enstitüsü'nden (NCI)[1] alınan akciğer kanseri verileri hatalardan ve tekrarlardan arındırılarak veri ambarı modelinde tutulmuştur. Modelleme yaklaşımı olarak yıldız şema modeli kullanılmış, böylece veri ambarı en karmaşık sorgulara bile yanıt verebilecek şekilde tasarlanmıştır. Çalışmanın sonraki aşamasında kurulan bu veri ambarı kullanılarak veri madenciliği teknikleri ile doktorlara karar verme aşamalarında destek sağlayacak bir örnek sistem geliştirilecektir. Kanser verilerinin büyüklüğü ve karmaşıklığı düşünüldüğünde veri ambarı ve veri madenciliğinin birlikte kullanılmasıyla kurulan bir karar destek sistemi, doktorların tedavilerini şekillendirmesinde onlara ışık tutabilecektir
Anahtar Kelimeler
Veri Ambarı Akciğer Kanseri Verileri Veri Madenciliği Karar Destek Sistemleri
Kaynakça
- https://www.cancer.gov/ (Erişim Tarihi: 19.03.2017)
- http://globocan.iarc.fr/ (Erişim Tarihi: 17.02.2017)
- http://kanser.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 15.01.2017)
- Kallmeyer V.,Venkat K., “Beyond e- Health: Health and IT Converge”, Siliconindia, Vol. 6, Issue 4, April 2002, p. 42.
- Koç E, Şengül A. Y, Özkaya U. A, Klinik Karar Destek Sistemlerinin Sağlık Hizmetleri Verimliliğine Etkileri, 6.Sağlık ve Hastane İdaresi Kongresi, 2012
- Özata M., Aslan Ş., “Klinik Karar Destek Sistemleri ve Örnek Uygulamalar”, Afyon Kocatepe Üniversitesi Tıp Dergisi, Cilt: 5, Sayı:1, Ocak 2004.
- Savaş S., Topaloğlu N.,Yılmaz M., Veri Madenciliği ve Türkiye'deki Uygulama Örnekleri, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Sayı:21 ,Sayfa:1-23
- A. Kusiak, Decomposition in Data Mining: A Medical Case Study, in B.V. Dasarathy (Ed.), Proceedings of the SPIE Conference on Data Mining and Knowledge Discovery: Theory, Tools, and Technology III, Vol. 4384, SPIE, Orlando, FL, April 2001, pp. 267-277
- Kaya, E., Bulun, M., Arslan, A., (2003), Tıpta Veri Ambarları Oluşturma ve Veri Madenciliği Uygulamaları, Akademik Bilişim 2003, Çukurova Üniversitesi, Adana
- Danacı, M., Çelik, M. ve Akkaya, A.E., (2010), "Veri Madenciliği Yöntemleri Kullanılarak Meme Kanseri Hücrelerinin Tahmin ve Teşhisi", Yenilikler ve Uygulama Sempozyumu, 21-24 Haz. 2010, Kayseri, 9-12.
- Kaur., H.,ve Wasan., S., “Empirical Study on applications of Data Mining Techniques in Healthcare”, Journal of Computer Science 2(2), 2006.
- Edward J. Arous, MD, MPH Electronic medical record: research tool cancer, 2013
- Dr. Osama E.Sheta “Evaluating a Healthcare Data Warehouse for Cancer Diseases” IRACST - International Journal of Computer Science and Information Technology & Security (IJCSITS), ISSN: 2249-9555 Vol. 3, No.3, June 2013
- Palaniappan S., Ling C., Clinical Decision Support Using OLAP With Data Mining, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.8 No.9, September 2008
- Hua Min, Frank J. Manion, Elizabeth Goralczyk, Yu-Ning Wong, Eric Ross, J. Robert Beck, Integration of prostate cancer clinical data using an ontology,2009
- Hai hu, Biomedical informatics: development of a comprehensive data warehouse for clinical and genomic breast cancer research,2014
- Arslan V., Yılmaz G., Karar Destek Sistemlerinin Kullanımı İçin Geliştirilmesi, 2010 Model
- Çorapçıoğlu M., TIPÇIT: Tıbbi Karar Destek Sistemi Çekirdeği, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Başkent Üniversitesi, Ankara, 2006, s. 1 [19] Poyraz Ö., Tıpta Veri Madenciliği Uygulamaları: Meme Kanseri Veri Seti Analizi, 2012
- Malinowski E. ,Zimanyi E, 2007 , Advanced Data Warehouse Design, From Conventional to Spatial and Temporal Applications.
Ayrıntılar
| Diğer ID | JA56JR38DM |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Eylül 2017 |
| IZ | https://izlik.org/JA33WX83BZ |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 19 Sayı: 57 |
Bu dergi, Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı (CC BY-NC 4.0) altında lisanslanmıştır.