Makine öğrenimi yardımıyla hasta dokümanları içerisindeki laboratuvar değerlerinin yakalanıp ilişki kurularak otomatik bir şekilde eşleştirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0001-7724-1687en_US
dc.contributor.advisorGüvenoğlu, Erdal
dc.contributor.authorİpar, Mert
dc.date.accessioned2024-07-12T22:35:40Z
dc.date.available2024-07-12T22:35:40Z
dc.date.issued2022en_US
dc.date.submitted2022-08en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractMakine öğrenimi ile laboratuvar parametreleri yakalayıp, arasındaki ilişkiyi çözerek ve yeni bir akış sağlaması hedeflenerek bir yapı kurulmuştur. Metin içerisinde bulunan laboratuvar değerlerini makine öğrenimi yardımıyla ve modeller aracılığıyla bulup birbiri ile alakalı olan değerlerini eşleştirip sonuçları elde ettiğimiz bir yapı oluşturulmuştur. Kullanılan yöntemler ve modeller aracılığıyla laboratuvar parametreleri ve değerlerini yakalamada en iyi sonuç elde edilmek için hedef olan 100 cümle ile %80 oranında başarılı bir sonuç elde edilmiştir. Eğitilen cümleler arasında farklı kombinasyonlar yaparak da test edilebilen bu yapı sayesinde medikal datadan birden fazla değeri etiketleyip bize sonuç olarak sunabilmektedir. Karşılaşılan ve yeni olan her durum için yeniden regex yazmak yerine bunu makine öğrenimi yardımı ile yakalayıp istediğimiz veriyi sunabilmekteyiz. Birkaç denemenin ardından medikal veri için en iyi model ve yöntemler birleştirilmiş ve eğitim ile artacak bir başarı oranı elde edilmiştir.en_US
dc.description.abstractA structure has been established by capturing the laboratory parameters with machine learning, solving the relationship between them and aiming to provide a new flow. A structure was created in which we find the laboratory values in the text with the help of machine learning and models and match the values that are related to each other and obtain the results. In order to achieve the best result in capturing laboratory parameters and values through the methods and models used, a successful result of 80% was achieved with 100 sentences, which is the target. Thanks to this structure, which can be tested by making different combinations between the trained sentences, it can label more than one value from the medical data and present it to us as a result. Instead of rewriting regex for every encountered and new situation, we can capture it with the help of machine learning and present the data we want. After several trials, the best models and methods for medical data were combined and a success rate that would increase with training was achieved.en_US
dc.identifier.citationİpar, M. (2022). Makine öğrenimi yardımıyla hasta dokümanları içerisindeki laboratuvar değerlerinin yakalanıp ilişki kurularak otomatik bir şekilde eşleştirilmesi / Method recommendation on capturing and linking laboratory values in patient documents with machine learning help and matching them in an automated manner. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/12409
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmzKT2466en_US
dc.subjectYazılımen_US
dc.subjectMakine öğrenimien_US
dc.subjectYapay zekaen_US
dc.subjectYazılım geliştirmeen_US
dc.subjectDoğal dil işlemeen_US
dc.subjectData analizien_US
dc.subjectThe Softwareen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectArtificial Intelligenceen_US
dc.subjectSoftware Developmenten_US
dc.subjectNatural Language Processingen_US
dc.subjectData Analysisen_US
dc.titleMakine öğrenimi yardımıyla hasta dokümanları içerisindeki laboratuvar değerlerinin yakalanıp ilişki kurularak otomatik bir şekilde eşleştirilmesien_US
dc.title.alternativeMethod recommendation on capturing and linking laboratory values in patient documents with machine learning help and matching them in an automated manneren_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Mert_İpar_191402110.pdf
Boyut:
909.12 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu