Erişim Şekline Göre Kaynaklar

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/11727/11219

Browse

Subject: search.filters.subject.Karar Verme

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Tıpçıt: tıbbi karar destek sistemi çekirdeği
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006) Çorapçıoğlu, M.Erdem; Sever, Hayri
    Karar verme süreci incelendiğinde, karar vericinin, karar vermekle yükümlü olduğu probleme ilişkin geçmiş deneyimleri ve mevcut durumu değerlendirerek seçim yapması gerektiği görülür. Bu süreç sonucu probleme uygulanacak çözüm yolu ile elde edilenler kimi zaman istenmeyen sonuçlar olabilir. Bunun nedeni probleme ilişkin yeterli bilginin olmaması veya karar verme sürecinde yetersizlik olabilir. Karar verme süreci sonunda doğru sonuçlara ulaşabilmek için, probleme ilişkin detaylı bilgiye sahip olunması gerektiği gibi problem üzerinde de deneyime sahip olunması gerekmektedir. Karar verme, genellikle probleme ilişkin çözüm listesinden en uygun olanın seçilmesidir. Bu seçimin başarılı olmasında, muhtemel çözümlerin bulunduğu listenin oluşturulması ve değerlendirilmesi etkilidir. Çözüm listesi, birim işlemler içerebileceği gibi, güvenilirlik veya ilişkisellik ifade eden istatistiksel değerler ile işaretlenmiş sonuçlar da içerebilir. Hekimler tıbbi problemler ile karşılaşan kişilere teşhis koymak ve ilgili tedaviyi uygulamak ile görevli kişilerdir. Hekimlerin karar verme süreci incelendiğinde geçmiş bilgilerin ve deneyimlerin etkili olduğu görülecektir. Dolayısı ile deneyimsizlik, insani durumlar ve benzeri anlık veya kalıcı problemler nedeniyle kararlar gerektiği yönde verilemeyebilir. Bunun sonucunda da hata toleransı çok düşük olan tıp alanında ölüme kadar varabilen istenmeyen sonuçlar ile karşılaşılabilir. Bu tez çalışmasında karar destek sistemlerinde kullanılan çıkarsama yaklaşımlarının kullanımına ilişkin bir öneride bulunulmuştur. Bu çalışmada, klasik karar destek sistemlerinde kullanılan tek model üzerinden çıkarsama yöntemi yerine, birden fazla yöntemin bir arada kullanılması ile nadir görülen durumlara doğru destek sağlanabileceği önerisine ilişkin bir çalışma yapılmıştır. Çalışma, gösteriminin kolay olması ve temelde dayandığı önemli matematiksel modelleme yöntemleri nedeni ile kural tabanlı bir çıkarsama algoritmasının önerilen sisteme uygun bir şekilde uygulanması ile gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, örnek olarak seçilen tiroit hastalıklarının teşhisi problemine, 2800 vaka üzerinde %96,9 doğru sonuç üretilmiştir. Üretilen sonuçlar ve sisteme girilen gerçekler, önerilen çözümdeki birlikteliğe imkân verecek yapıda hazırlanmıştır.
  • Thumbnail Image
    Item
    Hipokrat-I: Bayes ağı tabanlı tıbbi teşhis destek sistemi
    (Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2006) Yücebaş, Sait Can; Sever, Hayri
    Klinik karar destek sistemleri; klinik kararlarda destek saglayan bilgisayar programlarıdır. Bu sistemler hekimlere, hastalara ait özel klinik bilgileri dikkate alarak karar verebilmeleri için yardım eder. Klinik karar destek sistemleri; saglık bakım hizmetlerinin kalitesini gelistirme, erken teshis, hataları önleme, uygun tedavi ve maliyetlerin azaltılması gibi konularda büyük faydalar saglayabilir. Tıp alanının oldukça genis olmasından dolayı bu tür sistemler sadece belirli bir alt dalda teshis destegi verebilmektedir. Bu tür sistemlerin olusturulmasına 1970’lerde baslanmıs ve 80’lerdeki Yapay Zeka akımı ile en uç noktasına ulasılmıstır. Daha sonra pek de üzerinde durulmayan bu konu son yıllarda yasanan teknolojik gelismelerle (özellikle islemci güçleri ve saklama alanlarının artması) tekrar gündeme gelmistir. Tıp alanında teshis destegi veren sistemler gelistirilirken Yapay Sinir Agları, Bulanık Mantık, Kural Tabanlı Yaklasım ve Bayes Agları gibi yöntemler tercih edilmistir. Tez kapsamında yukarıda bahsi geçen teknikler incelenmis ve Bayes Ag yapısı ile bir teshis destek sistemi olusturulmustur. Bu sistem tiroit hastalıkları üzerinde gelistirilmis olup farklı tiroit çesitlerini teshis edebilmektedir. Sistemin olusturulabilmesi için elektronik ve elektronik olmayan hasta kayıtlarından yararlanılmıstır. Ayrıca ilgili hastalıgın teshisine gidilirken uygulanacak testler, hangi konsültasyonların yapılacagı ve ilgi bulguların tanıya yaklasık hangi oranda katkıda bulundugu alan uzmanlarının yardımı alınarak belirlenmistir. Bu çalısmanın ileriki zamanlarda gelistirilecek olan melez teshis sisteminin bir bacagını olusturması planlanmaktadır. Bu melez sistem, kural tabanlı yaklasım ile Bayes aglarını birlestirecek bir yapıdır. Her iki alt modülün kendisine ait çıkarsama mekanizması olacak ve elde edilen sonuçlar verilecek agırlıklara göre dogrusal olarak birlestirilerek ilgili teshisler kullanıcıya sıralanacaktır.