Türkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi

.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Sınıf Dengesizliği Varlığında Hastalık Tanısı için Kolektif Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılması: Diyabet Tanısı Örneği
Comparison of Ensemble Learning Methods for Disease Diagnosis in Presence of Class Unbalanced: Case of Diabetes
Sultan TURHANa, Yüksel ÖZKANb, B. Sarer YÜREKLİc, Aslı SUNERb, Eralp DOĞUa
aMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü, Muğla, TÜRKİYE
bEge Üniversitesi Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD, İzmir, TÜRKİYE
cEge Üniversitesi Tıp Fakültesi, Endokrinoloji BD, İzmir, TÜRKİYE
Turkiye Klinikleri J Biostat. 2020;12(1):16-26
doi: 10.5336/biostatic.2019-66816
Makale Dili: TR
Tam Metin
ÖZET
Amaç: Günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri hastalık tanısının konulmasında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak sağlık verisinin büyük hacimli, çok boyutlu ve karmaşık olması nedeniyle dengesiz sınıf problemi ile karşılaşılması durumunda bu yöntemlerin doğrudan kullanımı performans düşüşüne neden olmaktadır. Bu çalışmada diyabet hastalarına ilişkin dengesiz yapıdaki bir veri seti kullanılarak çeşitli yeniden örnekleme yöntemleri dengesizlik probleminin giderilmesinde kullanılmış ve kolektif (ensemble) öğrenme algoritmalarına entegre edilerek diyabet tanısı üzerinden sınıflandırma performansları karşılaştırılmıştır. Gereç Yöntemler: Kullanılan veriler Haziran ' Eylül 2013 tarihleri arasında, İzmir Bozkaya Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları polikliniğine başvuran, 18 yaşından büyük 185 hastadan elde edilmiştir. Diyabet tanısının sınıflandırmasına yönelik sınıf dengesizliği problemini gidermek amacıyla alt örnekleme (under sampling), aşırı örnekleme (over sampling) ve sentetik azınlık aşırı örnekleme (SMOTE) yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma performansı üzerindeki etkiler, torbalama (bagging) ve arttırma (boosting) temelli kolektif öğrenme yöntemlerine entegre edilmesiyle karşılaştırılmıştır. Algoritmaların doğru sınıflandırma performanslarının karşılaştırılmasında doğruluk, Kappa istatistiği, duyarlılık ve seçicilik ölçütleri kullanılmıştır. Tüm istatistiksel analizler, açık kaynak kodlu bir yazılım olan R programlama dilinde yapılmıştır. Bulgular: Dengesiz veri setinde ham veri ile yapılan diyabet tanısı sınıflandırma başarısı oldukça düşüktür. Aşırı örnekleme yöntemi ile yapılan sınıflandırmaların, orijinal dengesiz veri seti, alt örnekleme ve sentetik azınlık aşırı örnekleme yöntemi ile yapılan sınıflandırmalardan çok daha başarılı tahmin gücüne sahip olduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Sınıf dengesizliği varlığında veri setlerini yeniden örnekleme yöntemlerine tabi tutarak veriyi dengeledikten sonra sınıflandırma algoritmalarının kullanılması önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler: Kolektif öğrenme; sınıflandırma; dengesiz veri; hastalık tanısı; diyabet
ABSTRACT
Objective: Recently, machine learning methods have been widely used in disease diognosis. However, due to the large volume, multidimensional and complexity of the information, an unbalanced data problem arises. In this study, it is aimed to eliminate problem of imbalance by using re-sampling methods in an unbalanced data set related to diabetes patients, to classify diagnosis of diabetes with ensemble learning algorithms and to compare correct classification performances of algorithms. Material and Methods: The data were collected from 185 patients older than 18 years of age who were admitted to Izmir Bozkaya Training and Research Hospital, Endocrinology and Metabolism Diseases outpatient clinic between June and September 2013. Under-sampling, over-sampling and synthetic minority over-sampling methods were used to eliminate unbalanced class problem for diagnosis of diabetes. The effects on classification performance were compared by integrating bagging and boosting methods into ensemble learning methods. Accuracy, Kappa statistics, sensitivity and specificity were used to compare correct classification performance of algorithms. All statistical analyzes were made in the R programming language, an open source software. Results: The success rate of diabetes diagnosis with raw data is very low in the unbalanced data set. It is determined that classifications made with over-sampling method have much more successful estimation power than classifications made with original unbalanced data set, under-sampling and synthetic minority over-sampling method. Conclusion: It is recommended to use classification algorithms after balancing the data by subjecting the data sets to resampling methods in the presence of class imbalance.

Keywords: Ensemble learning; classification; unbalanced data; disease diagnosis; diabetes
REFERANSLAR:
  1. Goldenberg R, Punthakee Z. Definition, classification and diagnosis of diabetes, prediabetes and metabolic syndrome. Can J Diabetes. 2013;37(1):197-212. [Crossref]  [PubMed] 
  2. Laiteerapong N, Cifu AS. Screening for prediabetes and type 2 diabetes mellitus. JAMA. 2016;315(7):697-8. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  3. Ogurtsova K, da Rocha Fernandes JD, Huang Y, Linnenkamp U, Guariguata L, Cho NH, et al. IDF Diabetes Atlas: global estimates for the prevalence of diabetes for 2015 and 2040. Diabetes Res Clin Pract. 2017;128:40-50. [Crossref]  [PubMed] 
  4. Jutel A. Classification, disease, and diagnosis. Perspect Biol Med. 2011;54(2):189-205. [Crossref]  [PubMed] 
  5. Liu Z, Tang D, Cai Y, Wang R, Chen F. A hybrid method based on ensemble WELM for handling multi class imbalance in cancer microarray data. Neurocomputing. 2017;266:641-50. [Crossref] 
  6. Wan S, Duan Y, Zou Q. HPSLPred: an ensemble multi-label classifier for human protein subcellular location prediction with imbalanced source. Proteomics. 2017;17(17-18). [Crossref]  [PubMed] 
  7. Zhang J, Cui X, Li J, Wang R. Imbalanced classification of mental workload using a cost-sensitive majority weighted minority oversampling strategy. Cogn Technol Work. 2017;19(4):633-53. [Crossref] 
  8. Wu Z, Lin W, Ji Y. An integrated ensemble learning model for imbalanced fault diagnostics and prognostics. IEEE Access. 2018;6:8394-02. [Crossref] 
  9. Khalilia M, Chakraborty S, Popescu M. Predicting disease risks from highly imbalanced data using random forest. BMC Med Inform Decis Mak. 2011;11(1):51. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  10. Zhou B, Li W, Hu J. A new segmented oversampling method for imbalanced data classification using quasi-linear SVM. IEEJ Trans Electr Electron Eng. 2017;12(6):891-8. [Crossref] 
  11. He H, Garcia EA. Learning from imbalanced data. IEEE Trans Knowl Data Eng. 2009;21(9):1263-84. [Crossref] 
  12. Alexander Yun-Chung Liu B. The Effect of Oversampling and Undersampling on Classifying Imbalanced Text Datasets. The University of Texas at Austin; 2004. http://fliphtml5.com/oefn/qjyp/basic/51-57
  13. Lin WC, Tsai CF, Hu YH, Jhang JS. Clustering-based undersampling in class-imbalanced data. Inf Sci (Ny). 2017;(409-410):17-26. [Crossref] 
  14. Douzas G, Bacao F. Effective data generation for imbalanced learning using conditional generative adversarial networks. Expert Syst Appl. 2018;91:464-71. [Crossref] 
  15. Seo JH, Kim YH. Machine-learning approach to optimize SMOTE ratio in class imbalance dataset for intrusion detection. Comput Intell Neurosci. 2018;2018:9704672. [Crossref]  [PubMed]  [PMC] 
  16. Zhou ZH. Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. 1st ed. Cambridge: CRC Press; 2012. p.236. [Crossref] 
  17. Çolak MC, Çolak C, Erdil N, Arslan AK. Investigating optimal number of cross validation on the prediction of postoperative atrial fibrillation by voting ensemble strategy. Turkiye Klinikleri J Biostat. 2016;8(1):30-5. [Crossref] 
  18. Yang P, Yang JYH, Zhou B, Zomaya A. A review of ensemble methods in bioinformatics. Curr Bioinform. 2010;5(4):296-308. [Crossref] 
  19. Freund Y, Schapire RE. A desicion-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. J Comput Syst Sci. 1995;55(1):119-39. [Crossref] 
  20. Breiman L. Bagging predictors. Mach Learn. 1996;24(2):123-40. [Crossref]  [Crossref] 
  21. Sewell M. Ensemble Methods. London: UCL; 2007. p.12.
  22. Temel GO, Ankaralı H, Taşdelen B, Erdoğan S, Özge A. A comparison of boosting tree and gradient treeboost methods for carpal tunnel syndrome. Turkiye Klinikleri J Biostat. 2014;6(2):67-73.
  23. Breiman L. Random forests. Mach Learn. 2001;45(1):5-32. [Crossref] 
  24. Akar Ö, Güngör O, Akar A. [Determination of land use area with random forest classifier]. Gebze: 3. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu; 2010. p.11-3.
  25. Akman M, Genç Y, Ankaralı H. [Random forests methods and an application in health science]. Turkiye Klinikleri J Biostat. 2011;3(1):36-48.
  26. Akşehirli ÖY, Ankaralı H, Aydın D, Saraçlı Ö. [An alternative approach in medical diagnosis: support vector machines]. Turkiye Klinikleri J Biostat. 2013;5(1):19-28.
  27. Xu B, Huang JZ, Williams G, Wang Q, Ye Y. Classifying very high-dimensional data with random forests built from small subspaces. Int J Data Warehous Min. 2012;8(2):44-63. [Crossref] 
  28. Zhao H, Williams GJ, Huang JZ. wsrf: an R package for classification with scalable weighted subspace random forests. J Stat Softw. 2017;77(3):1-30. [Crossref] 
  29. Rätsch G, Onoda T, Müller KR. Soft margins for AdaBoost. Mach Learn. 2001;42(3):287-320. [Crossref] 
  30. Friedman J, Hastie T, Tibshirani R. Additive logistic regression: a statistical view of boosting. Ann Stat. 2000;28(2):337-407. [Crossref]  [Crossref] 
  31. Cai YD, Feng KY, Lu WC, Chou KC. Using LogitBoost classifier to predict protein structural classes. J Theor Biol. 2006;238(1):172-6. [Crossref]  [PubMed] 
  32. Friedman JH. Stochastic gradient boosting. Comput Stat Data Anal. 2002;38(4):367-78. [Crossref] 

Giriş



İletişim


Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.

.: Adres

Türkocağı Caddesi No:30 06520 Balgat / ANKARA
Telefon: +90 312 286 56 56
Faks: +90 312 220 04 70
E-posta: info@turkiyeklinikleri.com

.: Yazı İşleri Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 2
E-posta: yaziisleri@turkiyeklinikleri.com

.: İngilizce Dil Redaksiyonu

Telefon: +90 312 286 56 56/ 145
E-posta: tkyayindestek@turkiyeklinikleri.com

.: Reklam Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 142
E-posta: reklam@turkiyeklinikleri.com

.: Abone ve Halkla İlişkiler Servisi

Telefon: +90 312 286 56 56/ 118
E-posta: abone@turkiyeklinikleri.com

.: Müşteri Hizmetleri

Telefon: +90 312 286 56 56/ 118
E-posta: satisdestek@turkiyeklinikleri.com

1. KULLANIM KOŞULLARI

1.1. http://www.turkiyeklinikleri.com alan adından veya bu alan adına bağlı alt alan adlarından ulaşılan internet sayfalarını (Hepsi birden kısaca "SİTE" olarak anılacaktır) kullanmak için lütfen aşağıda yazılı koşulları okuyunuz. Bu koşulları kabul etmediğiniz takdirde "SİTE"yi kullanmaktan vazgeçiniz. "SİTE" sahibi bu "SİTE"de yer alan veya alacak olan bilgileri, formları, içeriği, "SİTE"'yi, "SİTE" kullanma koşullarını dilediği zaman değiştirme hakkını saklı tutmaktadır.

1.2. Bu "SİTE"'nin sahibi Türkocağı cad. No:30, 06520 Balgat Ankara adresinde ikamet eden Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'dir (bundan böyle kısaca "Türkiye Klinikleri" olarak anılacaktır). "SİTE"'de sunulan hizmetler "Türkiye Klinikleri" tarafından sağlanmaktadır.

1.3. Bu "SİTE"'de sunulan hizmetlerden belirli bir bedel ödeyerek ya da bedelsiz olarak yararlananlar veya herhangi bir şekilde "SİTE"ye erişim sağlayan her gerçek ve tüzel kişi aşağıdaki kullanım koşullarını kabul etmiş sayılmaktadır. İşbu sözleşme içinde belirtilen koşulları "Türkiye Klinikleri" dilediği zaman değiştirebilir. Bu değişiklikler periyodik olarak "SİTE"'da yayınlanacak ve yayınlandığı tarihte geçerli olacaktır. "Türkiye Klinikleri" tarafından işbu sözleşme hükümlerinde yapılan her değişikliği "SİTE" hizmetlerinden yararlanan ve "SİTE"ye erişim sağlayan her gerçek ve tüzel kişi önceden kabul etmiş sayılmaktadır.

1.4. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" 30.03.2014 tarihinde en son değişiklik yapılarak ve web sitesi üzerinden yayınlanarak; "SİTE"yi kullanan her kişi tarafından erişimi mümkün kılınıp yürürlülüğe konmuştur. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" ayrıca, "Türkiye Klinikleri" hizmetlerinden belli bir bedel ödeyerek veya ödemeden yararlanacak olan kullanıcılarla yapılmış ve/veya yapılacak olan her türlü "KULLANICI Sözleşmesi"nin de ayrılmaz bir parçasıdır.

2. TANIMLAR

2.1. "SİTE" : "Türkiye Klinikleri" tarafından belirlenen çerçeve içerisinde çeşitli hizmetlerin ve içeriklerin sunulduğu çevrimiçi (on-line) ortamdan http://www.turkiyeklinikleri.com alan adından ve/veya bu alan adına bağlı alt alan adlarından erişimi mümkün olan web sitesi.

2.2. KULLANICI : "SİTE"ye çevrimiçi (on-line) ortamdan erişen her gerçek ve tüzel kişi.

2.3. LİNK : "SİTE" üzerinden bir başka web sitesine, dosyalara, içeriğe veya başka bir web sitesinden "SİTE"ye, dosyalara ve içeriğe erişimi mümkün kılan bağlantı.

2.4. İÇERİK : "Türkiye Klinikleri" "SİTE"yi ve/veya herhangi bir web sitesinden yayınlanan veya erişimi mümkün olan her türlü bilgi, dosya, resim, rakam, fiyat v.b görsel, yazınsal ve işitsel imgeler.

2.5. "KULLANICI SÖZLEŞMESİ" : "Türkiye Klinikleri"nin sunacağı özel nitelikteki hizmetlerden yararlanacak olan gerçek ve/veya tüzel kişilerle "Türkiye Klinikleri" arasında elektronik ortamda akdedilen sözleşme.

3. HİZMETLERİN KAPSAMI

3.1. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" üzerinden sunacağı hizmetlerin kapsamını ve niteliğini belirlemekte tamamen serbesttir.

3.2. "Türkiye Klinikleri" "SİTE" bünyesinde sunulacak servislerden yararlanabilmek için, "KULLANICI"nın "Türkiye Klinikleri" tarafından belirlenecek özellikleri taşıması gereklidir. "Türkiye Klinikleri", bu gerekliliği tek taraflı olarak dilediği zaman değiştirebilir.

3.3. "Türkiye Klinikleri"nin "SİTE" üzerinden belirli bir ücret karşılığı veya ücretsiz olarak vereceği hizmetler sınırlı sayıda olmamak üzere;

- Sağlık sektörüne yönelik bilimsel makaleler, kitaplar ve bilgilendirici yayınları sağlamak.

- - Bilimsel dergilere yönelik makale hazırlama aşamasında biçimsel, istatistikî ve editöryal destek sağlamak.

4. GENEL HÜKÜMLER

4.1. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" dâhilinde erişime açtığı hizmetler ve içeriklerden hangisinin ücrete tabi olacağını belirlemekte tamamen serbesttir.

4.2. "Türkiye Klinikleri"'nin sunduğu hizmetlerden yararlananlar ve siteyi kullananlar, yalnızca hukuka uygun ve şahsi amaçlarla "SİTE" üzerinde işlem yapabilirler. Kullanıcıların, "SİTE" dâhilinde yaptığı her işlem ve eylemdeki hukuki ve cezai sorumluluk kendilerine aittir. Her KULLANICI, "Türkiye Klinikleri"nin ve/veya başka bir üçüncü şahsın haklarına tecavüz teşkil edecek nitelikteki herhangi bir iş ve eylemde bulunmayacağını; yazılı, görsel ve işitsel bilgileri açıklamayacağını, "Türkiye Klinikleri"ne açıkladığı ve/veya "SİTE"ye gönderdiği her türlü yazılı, görsel ve işitsel bilginin "Türkiye Klinikleri"ne açıkladığı ve/veya "SİTE"ye gönderdiği sırada her türlü biçimde kullanılması, işlenmesi, saklanması, açıklanması ve üçüncü kişilere karşı ifşa edilmesi konusunda münhasır hak sahibi olduğunu kabul, beyan ve taahhüt eder. "KULLANICI" "SİTE" dâhilinde bulunan resimleri, metinleri, görsel ve işitsel imgeleri, video klipleri, dosyaları, veritabanları, katalogları ve listeleri çoğaltmayacağı, kopyalamayacağı, dağıtmayacağı, işlemeyeceğini, gerek bu eylemleri ile gerekse de başka yollarla "Türkiye Klinikleri" ile doğrudan ve/veya dolaylı olarak rekabete girmeyeceğini kabul ve taahhüt etmektedir.

4.3. "SİTE" dâhilinde üçüncü kişiler tarafından sağlanan hizmetlerden ve yayınlanan içeriklerden dolayı "Türkiye Klinikleri"nin, işbirliği içinde bulunduğu kurumların, "Türkiye Klinikleri" çalışanlarının ve yöneticilerinin, "Türkiye Klinikleri" yetkili satıcılarının sorumluluğu bulunmamaktadır. Herhangi bir üçüncü kişi tarafından sağlanan ve yayınlanan bilgilerin, içeriklerin, görsel ve işitsel imgelerin doğruluğu ve hukuka uygunluğunun taahhüdü bütünüyle bu eylemleri gerçekleştiren üçüncü kişilerin sorumluluğundadır. "Türkiye Klinikleri", üçüncü kişiler tarafından sağlanan hizmetlerin ve içeriklerin güvenliğini, doğruluğunu ve hukuka uygunluğunu taahhüt ve garanti etmemektedir.

4.4. "KULLANICI"lar, "SİTE"yi kullanarak, "Türkiye Klinikleri"nin, diğer "KULLANICI"ların ve üçüncü kişilerin aleyhine hiçbir faaliyette bulunamazlar. "KULLANICI"ların işbu "SİTE Kullanım Koşulları" hükümlerine ve hukuka aykırı olarak gerçekleştirdikleri "SİTE" üzerindeki faaliyetler nedeniyle üçüncü kişilerin uğradıkları veya uğrayabilecekleri zararlardan dolayı "Türkiye Klinikleri"nin doğrudan ve/veya dolaylı hiçbir sorumluluğu yoktur.

4.5. "KULLANICI"lar, "SİTE" dâhilinde kendileri tarafından sağlanan bilgilerin ve içeriklerin doğru ve hukuka uygun olduğunu kabul ve taahhüt etmektedirler. "Türkiye Klinikleri", "KULLANICI"lar tarafından "Türkiye Klinikleri"ne iletilen veya "SİTE" üzerinden kendileri tarafından yüklenen, değiştirilen ve sağlanan bilgilerin ve içeriklerin doğruluğunu araştırma; bu bilgi ve içeriklerin güvenli, doğru ve hukuka uygun olduğunu taahhüt ve garanti etmekle yükümlü ve sorumlu değildir.

4.6. "KULLANICI"lar, "SİTE" dâhilinde Türk Ticaret Kanunu hükümleri uyarınca haksız rekabete yol açacak faaliyetlerde bulunmayacağını, "Türkiye Klinikleri"nin ve üçüncü kişilerin şahsi ve ticari itibarı sarsacak, kişilik haklarına tecavüz ve taarruz edecek fiilleri gerçekleştirmeyeceğini kabul ve taahhüt etmektedir.

4.7. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" dâhilinde sunulan hizmetleri ve içerikleri her zaman değiştirebilme hakkını saklı tutmaktadır. "Türkiye Klinikleri", bu hakkını hiçbir bildirimde bulunmadan ve önel vermeden kullanabilir. "KULLANICI"lar, "Türkiye Klinikleri"nin talep ettiği değişiklik ve/veya düzeltmeleri ivedi olarak yerine getirmek zorundadırlar. "Türkiye Klinikleri" tarafından talep edilen değişiklik ve/veya düzeltme istekleri gerekli görüldüğü takdirde "Türkiye Klinikleri" tarafından yapılabilir. "Türkiye Klinikleri" tarafından talep edilen değişiklik ve/veya düzeltme taleplerinin, "KULLANICI"lar tarafından zamanında yerine getirilmemesi sebebiyle doğan veya doğabilecek zararlar, hukuki ve cezai sorumluluklar tamamen kullanıcılara aittir.

4.8. "SİTE" üzerinden, "Türkiye Klinikleri"nin kendi kontrolünde olmayan ve başkaca üçüncü kişilerin sahip olduğu ve işlettiği başka web sitelerine ve/veya "İÇERİK"lere ve/veya dosyalara link verebilir. Bu link'ler sadece referans kolaylığı nedeniyle sağlanmış olup ilgili web sitesini veya işleten kişiyi desteklemek amacıyla veya web sitesi veya içerdiği bilgilere yönelik herhangi bir türde bir beyan veya garanti niteliği taşımamaktadır. "SİTE" üzerindeki linkler vasıtasıyla erişilen web siteleri, dosyalar ve içerikler, bu linkler vasıtasıyla erişilen web sitelerinden sunulan hizmetler veya ürünler veya bunların içeriği hakkında "Türkiye Klinikleri"nin herhangi bir sorumluluğu yoktur.

4.9. "Türkiye Klinikleri", "SİTE" üzerinden "KULLANICILAR" tarafından kendisine iletilen bilgileri "Gizlilik Politikası" ve "KULLANICI Sözleşmesi" hükümleri doğrultusunda kullanabilir. Bu bilgileri işleyebilir, bir veritabanı üzerinde tasnif edip muhafaza edebilir. "Türkiye Klinikleri" aynı zamanda; KULLANICI veya ziyaret edenin kimliği, adresi, elektronik posta adresi, telefonu, IP adresi, "SİTE"nin hangi bölümlerini ziyaret ettiği, domain tipi, tarayıcı (browser) tipi, tarih ve saat gibi bilgileri de istatistiki değerlendirme ve kişiye yönelik hizmetler sunma gibi amaçlarla kullanabilir.

5. FİKRİ MÜLKİYET HAKLARI

5.1. Bu "SİTE" dâhilinde erişilen veya hukuka uygun olarak kullanıcılar tarafından sağlanan bilgiler ve bu "SİTE"nin (sınırlı olmamak kaydıyla tasarım, metin, imge, html kodu ve diğer kodlar) tüm elemanları (Hepsi birden "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmaları olarak anılacaktır) "Türkiye Klinikleri"ne aittir. Kullanıcılar, "Türkiye Klinikleri" hizmetlerini, "Türkiye Klinikleri" bilgilerini ve "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmalarını yeniden satmak, işlemek, paylaşmak, dağıtmak, sergilemek veya başkasının "Türkiye Klinikleri"nin hizmetlerine erişmesi veya kullanmasına izin vermek hakkına sahip değildirler. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde "Türkiye Klinikleri" tarafından sarahaten izin verilen durumlar haricinde "Türkiye Klinikleri"nin telif haklarına tabi çalışmalarını çoğaltamaz, işleyemez, dağıtamaz veya bunlardan türemiş çalışmalar yapamaz veya hazırlayamaz.

5.2. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde "Türkiye Klinikleri" tarafından sarahaten yetki verilmediği hallerde "Türkiye Klinikleri"; "Türkiye Klinikleri" hizmetleri, "Türkiye Klinikleri" bilgileri, "Türkiye Klinikleri" telif haklarına tabi çalışmaları, "Türkiye Klinikleri" ticari markaları, "Türkiye Klinikleri" ticari görünümü veya bu SİTE vasıtasıyla sağladığı başkaca varlık ve bilgilere yönelik tüm haklarını saklı tutmaktadır.

6. SİTE KULLANIM KOŞULLARINDA DEĞİŞİKLİKLER

"Türkiye Klinikleri", tamamen kendi takdirine bağlı olarak işbu "SİTE Kullanım Koşulları"nı herhangi bir zamanda "SİTE"'da ilan ederek değiştirebilir. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları"nın değişen hükümleri, ilan edildikleri tarihte geçerlilik kazanacaktır. İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" kullanıcının tek taraflı beyanları ile değiştirilemez.

7. MUCBİR SEBEPLER

Hukuken mücbir sebep sayılan tüm durumlarda, "Türkiye Klinikleri" işbu "SİTE Kullanım Koşulları", gizlilik politikası ve "KULLANICI Sözleşmesi"nden herhangi birini geç ifa etme veya ifa etmeme nedeniyle yükümlü değildir. Bu ve bunun gibi durumlar, "Türkiye Klinikleri" açısından, gecikme veya ifa etmeme veya temerrüt addedilmeyecek veya bu durumlar için "Türkiye Klinikleri"nin herhangi bir tazminat yükümlülüğü doğmayacaktır. "Mücbir sebep" terimi, ilgili tarafın makul kontrolü haricinde ve "Türkiye Klinikleri"nin gerekli özeni göstermesine rağmen önleyemediği olaylar olarak yorumlanacaktır. Bunu yanında sınırlı olmamak koşuluyla, doğal afet, isyan, savaş, grev, iletişim sorunları, altyapı ve internet arızaları, elektrik kesintisi ve kötü hava koşulları gibi durumlar mücbir sebep olaylarına dâhildir.

8. UYGULANACAK HUKUK VE YETKİ

İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" uygulanmasında, yorumlanmasında ve bu "SİTE Kullanım Koşulları" dâhilinde doğan hukuki ilişkilerin yönetiminde yabancılık unsuru bulunması durumunda Türk kanunlar ihtilafı kuralları hariç olmak üzere Türk Hukuku uygulanacaktır. İşbu sözleşmeden dolayı doğan veya doğabilecek her türlü ihtilafın hallinde Ankara Mahkemeleri ve İcra Daireleri yetkilidir.

9. YÜRÜRLÜLÜK VE KABUL

İşbu "SİTE Kullanım Koşulları" "Türkiye Klinikleri" tarafından "SİTE" içersinde ilan edildiği tarihte yürürlülük kazanır. Kullanıcılar, işbu sözleşme hükümlerini "SİTE"yi kullanmakla kabul etmiş olmaktadırlar. "Türkiye Klinikleri", dilediği zaman iş bu sözleşme hükümlerinde değişikliğe gidebilir ve değişiklikler sürüm numarası ve değişiklik tarihi belirtilerek "SİTE" üzerinde yayınlandığı tarihte yürürlülüğe girer.

30.03.2014

Gizlilik Bildirimi

  Sitemizi ziyaret etmeden önce aşağıda yazılı kullanım ilkelerini mutlaka okumanızı öneririz. Bu şartları kabul etmeniz halinde sitemizden faydalanırken kurallarımıza uymanız yararınıza olacaktır. Lütfen Kullanım İlkelerimizin tamamını okuyunuz.

  www.turkiyeklinikleri.com Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'ye ait hekimleri sağlık alanında bilgilendirmeye yönelik hazırlanmış bir web sitesidir.

  www.turkiyeklinikleri.com kullanıcılarının kimliklerine, adreslerine, hizmet sağlayıcılarına ve benzeri bilgilerine erişemez. Bu bilgileri kullanıcılar isterse formlar yoluyla siteye gönderebilirler. Ancak, www.turkiyeklinikleri.com donanım ve yazılım bilgilerinizi toplayabilir. Bu bilgiler arasında şunlar yer alır: IP adresiniz, tarayıcı türü, işletim sistemi, etki alan adı, erişim süreleri ve ilgili web adresleri. www.turkiyeklinikleri.com kullanıcılardan aldığı kişisel bilgileri (isminiz, elektronik posta adresiniz, ev ve iş adresiniz, telefon numaranız, vb.) üçüncü bir kuruma satamaz, kamuoyuna yayınlayamaz, site içinde tutamaz. Alınan bilgiler sitenin ziyaretçi profili, raporlama ve hizmetlerin tanıtımına kaynak olması için yönlendirici özellik taşır.

  www.turkiyeklinikleri.com sizden aldığı bilgileri şu amaçlar için kullanır:

-Web sitesini iyileştirmek,geliştirmek ve kaliteyi korumak,

-Ziyaretçi profili ve genel istatistik veriler oluşturmak,

-Ziyaretçilerin sitemizi nasıl kullandığı ile ilgili eğilimlerini belirlemek,

-Asılı yayınlar/yazışmalar göndermek,

-Elektronik posta yoluyla basın bültenleri veya bildirimler göndermek,

-Etkinlik ya da yarışma için liste oluşturmak.

  www.turkiyeklinikleri.com adresini kullanmakla;

-Herhangi bir kullanıcının yasal ve ahlaki olmayan davranışlarından Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.'nin sorumlu tutulamayacağını,

-Kullanım ilkelerinin zaman zaman değiştirebileceğini,

-Diğer bağlantı sağladığı ama denetleyemediği sitelerin içeriklerinden veya bilgisayarınıza verecek zararlardan sorumlu olmadığını kabul etmiş sayılırsınız.

  Aşağıda belirtilen durumlarda Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş. sitesini kullanıcılara kapatabilir:

-Yanlış, eksik, yanıltıcı ve genel ahlak kurallarına uygun olmayan ifadeleri içeren bilgilerin siteye kaydedilmesi durumunda,

-İstenilen bilgilerin içine ilan, reklam, duyuru, özel veya tüzel kişiliklere hakaret içeren ifadeler kullanıldığında,

-Çeşitli yollarla siteye yapılan saldırılar sırasında

-Virüs nedeniyle sitenin yapısının bozulması durumunda.

  Kod ve yazılım da dahil, sitede yer alan yazılı, görüntülü ve sesli fikir ürünleri Telif Hakları ile ilgili yasal mevzuat uyarınca güvence altındadır.

  Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.in yazılı izni olmadığı sürece sitede yer alan bilgiler; başka bir bilgisayara yüklenemez, değiştirilemez, çoğaltılamaz, kopyalanamaz, yeniden yayınlanamaz, postalanamaz, dağıtılamaz.

  Sitede bulunan yazılım ve tasarımların her hakkı Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş.’ye aittir.

  Ortadoğu Reklam Tanıtım Yayıncılık Turizm Eğitim İnşaat Sanayi ve Ticaret A.Ş. kullanım ilkelerimizle ilgili yorumlarınızı almaktan memnuniyet duyacaktır. Sitemizi zenginleştirebileceğini düşündüğünüz konuları ya da sitemizle ilgili yaşadığınız bir problem olursa lütfen bizimle paylaşın.

info@turkiyeklinikleri.com

04.04.2014