improve radiologists productivity in hospitals based on ... improve radiologists productivity in...

Download Improve Radiologists Productivity in Hospitals Based on ... Improve Radiologists Productivity in Hospitals

If you can't read please download the document

Post on 26-Jun-2020

1 views

Category:

Documents

0 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

  • Improve Radiologists Productivity in Hospitals

    Based on Data Mining Techniques

    تحسين إنتاجية أطباء األشعة في المستشفيات باستخدام تقنيات البيانات تنقيب

    By

    Mona Abdul-Fattah El-Sibakhi

    Supervised by

    Dr. Tawfiq Barhoom

    Associate prof. of Applied Computer Technology

    A thesis submitted in partial fulfillment

    of the requirements for the degree of

    Master of Information Technology

    September, 2017

    زةــغب ةــالميــــــة اإلســـــــــامعـالج

    البحث العلمي والدراسات العليا عمادة

    تكـــنولوجيـــــا المعلومـــــاتة ليــــــك

    المعلومــــات اتكـــنولوجيــــ ماجستير

    The Islamic University of Gaza

    Deanship of Research and Postgraduate

    Faculty of Information Technology

    Master of Information Technology

  • I

    إقــــــــــــــرار

    أنا الموقع أدناه مقدم الرسالة التي تحمل العنوان:

    Improve Radiologists Productivity in Hospitals

    Based on Data Mining Techniques

    تحسين إنتاجية أطباء األشعة في المستشفيات باستخدام تقنيات تنقيب البيانات

    أقر بأن ما اشتملت عليه هذه الرسالة إنما هو نتاج جهدي الخاص، باستثناء ما تمت اإلشارة إليه حيثما ورد، وأن

    لنيل درجة أو لقب علمي أو بحثي لدى أي مؤسسة اآلخرينهذه الرسالة ككل أو أي جزء منها لم يقدم من قبل

    تعليمية أو بحثية أخرى.

    Declaration

    I understand the nature of plagiarism, and I am aware of the University’s policy on

    this.

    The work provided in this thesis, unless otherwise referenced, is the researcher's own

    work, and has not been submitted by others elsewhere for any other degree or

    qualification.

    :Student's name السباخي الفتاح عبد منى الطالب:اسم

    :Signature التوقيع:

    :Date التاريخ:

  • III

    Abstract

    Modern radiology departments have enormous databases of images and text. Like any

    databases, which are rich in data content, but poor in information content. Data Mining

    is an effective tool that extracts useful information from this enormous database of

    images and text which helps decision makers in departments and hospitals to take

    proper decisions.

    In this research, the idea investigates some problems in radiology departments at

    hospitals based on applying Data Mining techniques and conducting Data Mining

    model to improve radiologists productivity by assigning the appropriate cases to

    appropriate radiologists within tele-radiology environment. Due to the heavy load of

    work assigned to radiologists, there is significant delay in writing radiology reports by

    them.

    Data with seven feature sets were collected from four hospitals in Saudi Arabia

    covering eight radiologists (two from each hospital) with varying productivity and

    specialisation with emphasis on CT, MRI and Mammography modalities. Four

    different classifiers were applied for the dataset to predict and assign the suitable cases

    for each radiologist to improve radiologists productivity.

    The model was evaluated by presenting its results to an expert in one of the four

    hospitals for his opinion. He declared that the results of the model are very good as

    they take into account the subspecialty of each procedure in assigning the cases. He

    also believes that applying the model in hospitals will achieve good results and

    improve the radiologists productivity.

    Accuracy and F-measure evaluation performance measures were applied to compare

    among the classifiers. The results show that the Naïve Bayes was the best classifier in

    improving the productivity of radiologists, it improved the productivity by up to 24%

    as it assigned the appropriate case to the appropriate radiologist. Naïve Bayes had the

    highest value in Accuracy and F-measure by up to 8% in accuracy and 4% in F-

    measure.

    Keywords: Radiology, Data Mining, Classification, Productivity.

  • IV

    الملخص

    ، تكون قواعد أي قواعد بياناتلدى أقسام األشعة الحديثة قواعد بيانات ضخمة من الصور والنصوص. وكما

    في محتوى البيانات ولكنها ضعيفة في استخراج المعلومات. البيانات هذه غنية

    لذلك يمكن اعتبار تنقيب البيانات أداة ذات كفاءة وفعالية الستخراج المعلومات من قواعد البيانات الضخمة وتقديمها

    بشكل مفيد يدعم اتخاذ القرار في تلك األقسام والمستشفيات.

    اكل أقسام األشعة في المستشفيات وتقديم الحل على أساس تطبيق تستند فكرة هذا البحث على دراسة إحدى مش

    بهدف تحسين إنتاجية أطباء األشعة من خالل إسناد الحاالت وإنشاء نموذج تنقيب البيانات تقنيات تنقيب البيانات

    المناسبة لكل طبيب أشعة وذلك في بيئة قراءة األشعة عن بعد.

    إنجاز التقارير خالل الوقت المناسب بسبب زيادة عبء بعض أطباء األشعة.تواجه أقسام األشعة حالًيا تأخيًرا في

    من كل طبيبان“ثمانية أطباء تتضمنتم جمع البيانات من أربع مستشفيات مختلفة في المملكة العربية السعودية

    وتمت مراعاة تفاوت األطباء في التخصص واإلنتاجية.” مستشفى

    تصوير الثدي، وتضمنت لمقطعي، التصوير بالرنين المغناطيسي و اقتصر البحث على فحوصات التصوير ا

    سبع صفات. البيانات

    تم تطبيق أربع أدوات مختلفة لتصنيف البيانات على مجموعة البيانات، وتنبأ النموذج بالحالة المناسبة لكل طبيب

    إلى توزيع الحاالت بالشكل األمثل لتحسين إنتاجية األطباء. أدىأشعة مما

    بأن قالو ، النتائج على خبير في واحدة من المستشفيات األربع إلبداء رأيهم النموذج من خالل عرض تم تقيي

    على األطباء الحاالت توزيعاالعتبار التخصص الفرعي لكل إجراء في بعينذ تأخألنها نتائج النموذج جيدة

    جيدة وسيعمل على تحسين إنتاجية األطباء. نتائج ويعتقد أنه عند تطبيق النموذج في المستشفيات سوف يحقق

    . وأظهرت النتائج أن F-measureو Accuracyم تقييم نتائج أدوات التصنيف المستخدمة باستخدام أيضا ت

    Naive Bayes حيث أدت إلى تحسن أداء كانت أفضل أداة في إسناد الحاالت المناسبة لكل طبيب أشعة ،

    بنسبة تصل Accuracyالوقت حصلت على أعلى نسبة في تقييم . وفي نفس%24األطباء بنسبة تصل إلى

    % مقارنة بأدوات التصنيف األخرى.4بنسبة تصل إلى F-measureو% 8إلى

  • V

    Epigraph Page

  • VI

    Acknowledgment

    Thanks to Almighty Allah for giving me strength and ability to understand, learn and

    complete this research.

    With great pleasure, I would like to express my deepest gratitude to my supervisor Dr.

    Tawfiq Barhoom for his unwavering support and mentorship throughout this research.

    I also greatly thank my Mum and Dad who paved the path for me and upon whose

    shoulders I stand. This is dedicated to my family and the many friends who supported

    me during this journey, Thank you.

    Special thanks to my dear husband for his direct and indirect support to complete this

    research.

  • VII

    Table of Contents

    Declaration .................................................................................................................. I

    Abstract ..................................................................................................................... III

    Epigraph Page ............................................................................................................ V

    Acknowledgment ...................................................................................................... VI

    Table of Contents .................................................................................................... VII

    List of Tables .............................................................................................................. X

    List of Figures ........................................................................................................... XI

    List of Abbrevia

Recommended

View more >