Bu çalışma Türkiye’de kullanılan yoğun bakım basamaklandırma sistemindeki problemler göz önüne alınarak hazırlanmıştır. Yoğun bakımlarda hasta bakımı, hastaların takibi, hastalıkların kontrolü ve tüm bunların maliyeti, içinde zorluklar barındıran işlemlerdir. Bu sistemin kontrolünü kolaylaştırmak bu çalışmanın en önemli amaçlarındandır. Çalışma veri madenciliği yöntemlerinin uygulanmasını içermektedir. Yoğun bakımlarda tedavi gören hastaların gerçek verileri ile çalışılmıştır. Bu veriler üzerinde basamak değerleri referans alınarak sınıflandırma ve kümeleme işlemi yapılmıştır. Çalışma aynı zamanda yoğun bakım basamak sayısının arttırılması yönünde bir öneriyi içermektedir.
FÜBAP
MF.20.20
This study has been prepared by considering the problems in the intensive care classification system used in Turkey. In intensive care unit, patient care, patient follow-up, disease control and the cost of all these are procedures that have difficulties. Facilitating the control of this system is one of the most important aims of this study. The study includes the application of data mining methods. It has been studied with real data of patients treated in intensive care units. Classification and clustering processes have been performed on these data by taking place class values as reference. The study also includes a suggestion to increase the number of intensive care classes.
MF.20.20
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Yapay Zeka |
Bölüm | PAPERS |
Yazarlar | |
Proje Numarası | MF.20.20 |
Yayımlanma Tarihi | 20 Ekim 2021 |
Gönderilme Tarihi | 3 Eylül 2021 |
Kabul Tarihi | 16 Eylül 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: IDAP-2021 : 5th International Artificial Intelligence and Data Processing symposium Sayı: Special |
The Creative Commons Attribution 4.0 International License is applied to all research papers published by JCS and
a Digital Object Identifier (DOI) is assigned for each published paper.