AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFor this purpose, a decision modal was created from data set derived from a full-fledged public health organization, and, this decision modal was applied with ID3 decision algorithm for every lumbar disks and decision tree structures were determined.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Today, low back disorders are health problem in the second place after complaints of heart disease. The treatment of low back disorders is a wide range from resting to surgical treatment process. These operation and treatment processes cause highly loss of manpower. Low back disorders’ level diagnosis can be made by specialist doctors in accordance with the data obtained from physical examination and medical imaging. Magnetic Resonance Imaging MRI technique is the most common medical imaging technique used to determine low back disorders, gives results with high reliability especially on the soft tissue examinations. In this study, it’s aimed to develop a decision-making structure helpful to the specialist doctors to deciding patients’ status, and is contemplated that treatment method can be selected due to patient’s risk group. For this purpose, a decision modal was created from data set derived from a full-fledged public health organization, and, this decision modal was applied with ID3 decision algorithm for every lumbar disks and decision tree structures were determined.
Özet
Günümüzde bel rahatsızlıkları kalp rahatsızlığı şikayetlerinden sonra, ikinci sırada yer alan bir sağlık sorunudur. Bel rahatsızlıklarının tedavisinde dinlenmeden, cerrahi operasyona kadar geniş yelpazeli bir tedavi süreci uygulanmakta olup, bu tedavi süreçlerinin neden olduğu iş gücü kaybı oldukça yüksektir. Bel rahatsızlığının seviyesine ilişkin tespit, uzman doktor tarafından yapılan fizik muayene ve tıbbi görüntüleme tekniklerinden elde edilen veriler doğrultusunda elde edilmektedir. Bel rahatsızlıklarının tespitinde kullanılan en yaygın tıbbi görüntüleme tekniği olan Manyetik Rezonans Görüntüleme MRG tekniği, özellikle yumuşak doku incelemelerinde yüksek güvenilirlikte sonuçlar vermektedir. Çalışmada hastanın durumu hakkında karar verme aşamasında uzman doktora yardımcı olabilecek bir karar ağacı yapısının oluşturulması hedeflenmiş ve hastaların risk durumlarına göre tedavi yöntemlerinin belirlenebileceği ön görülmüştür. Bu amaçla, tam teşekküllü bir kamu sağlık kuruluşundan elde edilen veriler çerçevesinde bir karar modeli oluşturulmuş ve her bir bel omuru için bu model ID3 karar ağacı algoritması ile uygulanarak, karar ağacı yapıları çıkarılmıştır.