Meme Kanseri Verisinde Aprıorı Algoritması İle Kural Çıkarma

Teknoloji ile birlikte yaşamın her alanında artan veri miktarı “veri ambarları” kavramını gündeme getirmiştir. Veri madenciliği, ortaya çıkan çok büyük veri kümelerinin oluşturduğu veri ambarlarının analiz edilerek yararlı bilgiler elde edilmesini sağlayan yaklaşımlar bütünüdür. Veri miktarının büyük olduğu ve her geçen gün arttığı alanlardan birisi de sağlık sektörüdür. Her gün binlerce hastaya ait gerek kişisel gerek tıbbi veriler kayıt altına alınmakta ve bu enformasyon depolanmaktadır. Ancak bu verilerin çok az bir kısmı analiz edilebilmekte ve geriye kalan kısmından faydalı olabilecek enformasyon elde edilememektedir. Özellikle hastane yönetim sistemleri, tedavi yöntemleri ve koruyucu hekimlik konusunda maliyetleri azaltıcı yöntemlerin geliştirilmesi için ambardaki verilerin analiz edilmesi gerekmektedir. Klasik istatistiksel yöntemler ile büyük veri kümelerini analiz etmek zor olduğu için, çeşitli veri madenciliği yöntemleri geliştirilmiş ve bilgisayar programcılığı yardımıyla analiz yapmak daha uygulanabilir hale gelmiştir. Birliktelik kuralı, sağlık alanında yeni kullanılan analiz yöntemlerinden birisi olup; değişkenlerin birlikte görülme olasılıkları üzerinden örüntü oluşturmak ve buna bağlı olarak destek ve güven değerlerini hesaplamak için kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Meram Tıp Fakültesi Onkoloji Hastanesine ait retrospektif çalışma sonucu elde edilen meme kanseri verileri üzerinde APRIORI algoritması uygulanmış ve verilerdeki birliktelik örüntüleri ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır.