OECD sağlık verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysis of OECD health data with data mining methods
- Tez No: 638039
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BUKET DOĞAN, PROF. DR. ALİ BULDU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde sağlık hizmetleri, ekonomik ve sosyal kalkınmanın en temel belirleyicilerinden biri olarak kabul edilmektedir. Sağlık hizmetlerine ait sağlık verileri ülkelerin sağlık alanındaki gelişiminin tespit edilmesinde yol gösterici olmaktadır. Birleşmiş Milletler tarafından geliştirilen bir kavram olan İnsani Gelişim Endeksi, sağlık, eğitim ve gelir olmak üzere üç temel alan üzerinden toplumların insani gelişim düzeylerini belirlemek için kullanılmaktadır. İnsani Gelişim Endeksi değerinin sağlık boyutu üzerinde hangi faktörlerin etkili olduğunun belirlenmesi için OECD ülkeleri sağlık verilerinden yararlanılabilir. Literatürden yararlanılarak İnsani Gelişim Endeksi'nin sağlık boyutu üzerinde etkili olduğu belirlenen dokuz faktör; medikal teknoloji, hastane yatak sayısı, hastane sayısı, doğumda yaşam beklentisi, bebek ölüm oranı, anne ölüm oranı, kişi başına GSYH, sağlık harcaması ve kişi başına düşen ilaç satışı olarak belirlenmiştir. Bu tez çalışmasında Ekonomik Kalkınma ve İş Birliği Örgütü ülkelerindeki sağlık hizmeti göstergelerinin İnsani Gelişim Endeksi üzerindeki etkisini belirlemek için veri madenciliği metotları kullanılarak çıkarımlar yapmak amaçlanmıştır. 2011-2016 yıllarındaki bu dokuz faktöre ait değerler Ekonomik Kalkınma ve İş Birliği Örgütü sitesinde yayınlanan verilerden derlenerek bir veri seti hazırlanmıştır. Eğri uydurma ve ortalama değer atama yöntemleri ile eksik veriler tamamlanmıştır. Bilgi kazancı ve korelasyon tabanlı özellik seçimi yöntemleri kullanılarak endeks üzerinde en etkili göstergenin bebek ölüm oranı olduğu belirlenmiştir. Anne ölüm oranı ve kişi başına düşen ilaç harcaması da insani gelişime güçlü etkisi olan özellikler olarak tespit edildi. Hiyerarşik kümeleme, k-means ve k-medoids yardımıyla veri setindeki veriler kümelendi ve sonuçlar karşılaştırıldı. Naive Bayes, Yapay Sinir Ağları ve Lojistik Regresyon yöntemleri kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirildi. Sağlık verilerini sınıflandırmada en başarılı yöntem yapay sinir ağları yöntemi oldu. Son altı yılın İnsani Gelişim Endeksi değerleri incelendiğinde doğumda yaşam beklentisinde en fazla gelişim gösteren ülkenin Türkiye, İnsani Gelişim Endeksi'ni en fazla arttıran ülkelerin ise Türkiye ve İrlanda olduğu belirlendi.
Özet (Çeviri)
Nowadays, health services are considered as one of the main determinants of economic and social development. Data of health services are guiding for the development of countries in the field of health. The Human Development Index, a concept developed by the United Nations, is used to determine the human development levels of societies in three main areas: health, education and income. Health data of OECD countries can be used to determine which factors affect the health dimension of Human Development Index. Nine factors determined to be effective on the Human Development Index based on the literature; Gross Domestic Product per capita, infant mortality, maternal mortality, hospital beds density, health expenditures, hospitals number, life expectancy, medical technology and pharmaceutical sales. It is aimed to make inferences using data mining methods to determine the impact of healthcare indicators in Organization for Economic Cooperation and Development countries on Human Development Index. A data set was prepared by compiling the values of these nine factors between 2011 and 2016 years from the data that published on the Organization for Economic Cooperation and Development website. The missing data was completed by curve fitting and average value assignment methods. The infant mortality rate was determined as the most effective indicator on the index by using info gain and correlation-based feature selection methods. Maternal mortality rate and pharmaceutical expenditure were also identified as features that had a strong impact on human development. With the help of hierarchical clustering, k-means and k-medoids, the data in the dataset was clustered and the results were compared. Classification was carried out using Naive Bayes, Artificial Neural Networks and Logistic Regression methods. The most successful method in classifying OECD health data was artificial neural networks. When the life expectancy at birth values of the past six years is examined Turkey has shown great development in this area.
Benzer Tezler
- OECD ülkelerinde sağlık göstergelerinin insani gelişmişlik üzerine etkisinin panel veri analizi ile incelenmesi
Investigation of the effect of health indicators on human development in OECD countries with panel data analysis
TUĞBA SÖNAL
Doktora
Türkçe
2022
Sağlık YönetimiÜsküdar ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA ALTINTAŞ
- Sağlık harcamalarının sağlık göstergeleri üzerine etkisinin panel veri analizi: OECD ülkeleri örneği
Panel data analysis of the effect of health spending on health indicators: The case of OECD countries
AYŞENUR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeİzmir Bakırçay ÜniversitesiSağlık Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE ÇETİN ASLAN
- Mahremiyet bağlamında kişisel sağlık verilerinin korunması: Çorum ili kamu hastaneleri örneği
Protection of personal health data in the context of privacy: The case of public hospitals in Çorum province
YASİME HOŞNUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Sağlık Kurumları YönetimiGazi ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞBA ASRAK HASDEMİR
- OECD ülkelerinin sağlık sistemi verimliliğinin incelenmesi
Examination of the health system efficiency of OECD countries
TUĞBA AKÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Sağlık Yönetimiİstanbul Medipol ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PAKİZE YİĞİT
- The effect of health expenditures on tourism: Panel Data Analysis on OECD countries
Sağlık harcamalarının turizm üzerine etkisi: OECD ülkeleri için Panel Data Analizi
ŞEYMA NUR ARISOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EkonomiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR