Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Yapay Zeka Teknikleriyle Tıbbi Verilerin İşlenmesi: VERİ MADENCİLİĞİ.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Yapay Zeka Teknikleriyle Tıbbi Verilerin İşlenmesi: VERİ MADENCİLİĞİ."— Sunum transkripti:

1 Yapay Zeka Teknikleriyle Tıbbi Verilerin İşlenmesi: VERİ MADENCİLİĞİ

2 VERİ NEDİR ? Bilgisayar disklerinde biriktirilen, aktif olarak kullanılan veya ileride kullanılması düşünülen ilişkisel büyüklüklerdir Bilgisayar disklerinde biriktirilen, aktif olarak kullanılan veya ileride kullanılması düşünülen ilişkisel büyüklüklerdir Tahminen: Yeryüzünde biriktirilen veri miktarı birkaç yılda bir ikiye katlanarak artmaktadır Tahminen: Yeryüzünde biriktirilen veri miktarı birkaç yılda bir ikiye katlanarak artmaktadır

3 VERİ ÇEŞİTLERİ VERİ ÇEŞİTLERİ Tıbbi veriler Uydulardan gelen veriler Finans verileri Alışveriş verileri İnsan kaynakları verileri Otomasyon verileri E-kütüphaneler………………..

4 Tıbbi veriler Metin veriler Raporlar Raporlar Tahlil sonuçları v.b. Tahlil sonuçları v.b. Örüntü verileri Filmler Filmler mikroskop verileri mikroskop verileri ultrason verileri ultrason verileri Kamera verileri v.b. örüntüler Kamera verileri v.b. örüntüler Otomasyon verileri

5

6 VERİ ZENGİNİ – BİLGİ FAKİRİ

7

8 Bilginin kullanımı Karar destek sistemlerinde Karar destek sistemlerinde Strateji belirlemede Strateji belirlemede Finans ve alışverişte kar amaçlı veya zarar Finans ve alışverişte kar amaçlı veya zarar tespitinde tespitinde Bilimsel analizlerde Bilimsel analizlerde Akıllı robotlar ve cihazlar geliştirmede Akıllı robotlar ve cihazlar geliştirmede Tahmin etmede Tahmin etmede ……………… ………………

9 VERİ MADENCİLİĞİ Veri toplulukları içerisinde bulunan bilginin keşfedilmesi Veri toplulukları içerisindeki veri modellerini ve eğilimlerini ortaya çıkarmak için yapay zeka tekniklerinin kullanılması

10 VERİ MADENCİLİĞİ BİRÇOK DİSİPLİNİN ORTAK BULUŞMA NOKTASIDIR VERİ MADENCİLİĞİ Diğer disiplinler Görsel Bilimler Makine öğrenmesi istatistik Enformasyon bilimleri Veri tabanı teknolojileri

11 Veri madenciliği ve istatistiksel analiz arasındaki fark nedir ? Veri madenciliği sonucu ortaya çıkan bilgiler içerisinde hiç beklenilmeyen, olması tahmin bile edilemeyen ilginç hatta şaşırtıcı sonuçlar bulunmasıdır

12 Temel örnek: Veri madenciliği teknikleri Veri madenciliği teknikleri ile sepet analizi sonucu: ile sepet analizi sonucu: Çocuk bezi alanların %30 u bira da alır Çocuk bezi alanların %30 u bira da alır

13 Bazı veri madenciliği modelleri Kavram tanımlama Birliktelik kuralları keşfi Sınıflandırma ve tanıma Kümeleme

14 Veri madenciliği hangi yapay zeka tekniklerini kullanır Yapay sinir ağları Genetik algoritmalar İstatistiksel yaklaşımlar Karar ağaçları Bayes teorisi Bulanık mantık torisi Kaba küme teorisi Yapay bağışıklık sistemleri Destek vektör makinaları ……………………………

15 Veri madenciliği için izlenilen yol Ver Tabanı Veri Tabanı Veri Ambarı Dosyalar Veri madenciliği Değerlendirme Temizleme ve bütünleştirme

16 Tıbbi verilerin farklılıkları Veri boyutları çok büyüktür ve çok fazla çeşitlilik gösterir (metin, çeşitli örüntüler) Veri dinamiktir Eksik veri bulunabilir Gürültü içerir Geçersiz veri olabilir Önemsiz veri olabilir Yönetimle ilgili veriler bulunabilir Verinin gizlilik özelliği vardır Hastahane verileri tam olarak disklere yerleştirilememiş durumdadır.

17 Örnek: Birliktelik kurallarının keşfi No İlgili öğeler I1,I2,I5I2,I4I2,I3I1,I2,I4I1,I3I2,I3I1,I3I1,I2,I3,I5I1,I2,I3 Öğe Destek sayısı I1I2I3I4I ÖğeI1I2I3I4I5

18 öğe I1,I2I1,I3I1,I4I1,!5I2,I3I2,I4I2,I5I3,I4I3,I5I4,I5 öğe I1,I2I1,I3I1,I4I1,I5I2,I3I2,I4I2,I5I3,I4I3,I5I4,I öğe I1,I2I1,I3I1,I5I2,I3I2,I4I2,I Minimum destek =2

19 öğe I1,I2,I3I1,I2,I5 öğe Destek sayısı I1,I2,I3I1,I2,I522 Minimum destek =2öğe Destek sayısı I1,I2,I3I1,I2,I522

20 {I1,I2,I5} öğelerinden elde edilen birliktelik kuralları Altkümeler: {I1,I2}, {I1,I5}, {I2,I5}, {I1}, {I2}, {I5} Birliktelik Kuralları: I1&I2  I5 Güven= 2/4 = %50 I1&I2  I5 Güven= 2/4 = %50 I1&I5  I2 Güven= 2/2 = %100 I1&I5  I2 Güven= 2/2 = %100 I2&I5  I1 Güven= 2/2 = %100 I2&I5  I1 Güven= 2/2 = %100 I1  I2&I5 Güven= 2/6 = %33 I1  I2&I5 Güven= 2/6 = %33 I2  I1&I5 Güven= 2/7 = %29 I2  I1&I5 Güven= 2/7 = %29 I5  I1&I2 Güven= 2/2 = %100 I5  I1&I2 Güven= 2/2 = %100

21 {I1,I2,I5} öğelerinden elde edilen birliktelik kuralları I1 & I5  I2 Güven= 2/2 = %100 I1 & I5  I2 Güven= 2/2 = %100 I2 & I5  I1 Güven= 2/2 = %100 I2 & I5  I1 Güven= 2/2 = %100 I5  I1 & I2 Güven= 2/2 = %100 I5  I1 & I2 Güven= 2/2 = %100 ( Güven > %70 için ) ( Güven > %70 için )

22 Kalp kapakçığı hastalıklarının belirlenmesi Özellik çıkarma Sınıflandırma Eğiticili Öğrenme Veri madenciliği Sınıflandırılmış Çıkışlar Dopler ses sinyali

23 Sistem veri kaynakları 95 normal ve 120 normal olmayan vaka sinyali ile çalışılmıştır Yaşları 15 ile 80 arasında değişen yaş ortalaması olan 132 erkek ve 83 kadın üzerinde çalışılmıştır 92 sinyal sistemin eğitilmesi için kullanılmıştır 123 sinyal test amacıyla kullanılmıştır

24 Çalışma sonucu Kalp aort kapakcığı Normal Normal Değil Değil Kalp mitral kapakcığı Normal Normal Değil Değil Denenen örnekler Doğru sınıflandırma Yanlış sınıflandırma 5033 Normal değerleri tanıma oranı %84Normal olmayanları tanıma oranı %96

25 İsokinetik ölçüm düzeneği

26 Ölçülen test sinyalleri

27

28

29 Sistem Uzman Hekim Uzman olmayan Hekim 15 problemli vaka 15 ide tanındı 2 si tanınamadı 5 problemsiz vaka dördü tanındı beşi tanındı Üçü tanındı Çalışma sonucu

30

31

32 Ontolojide genler üzerine: İfade profillerinden gen fonksiyonlarını tahmin etme Kanser teşhisinde hücre sınıflandırma İnsan üzerinde glikoz ve insilünün etkilerini belirleme Mikroskobik görüntülerin analiz edilmesi Yapılan bazı çalışmalar

33 Sonuç Veri madenciliği birçok alanda kaçınılmaz olarak kullanılması gereken bir yaklaşımdır Gelişmiş ülkelerde birçok kurum ve kuruluş artık yol haritalarını veri madenciliği teknikleri ile belirlemektedirler ve sadece bu işle ilgili personel istihdam etmeye başlamışlardır

34 Hekim ve bilim adamlarının karar vermelerinde destek sistemi olarak veri madenciliği uzman sistemleri yoğun şekilde kullanılmaya başlanmıştır Tıbbi cihazlar veri madenciliği yazılım ve donanımları ile üretilir duruma gelmiştir Bazı hastalıklar ve nedenleri veri madenciliği teknikleri ile daha kolay analiz edilir ve tanınır duruma gelmiştir


"Yapay Zeka Teknikleriyle Tıbbi Verilerin İşlenmesi: VERİ MADENCİLİĞİ." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları