dc.contributor.advisor | Bilge, Uğur | |
dc.contributor.author | Özel, Deniz | |
dc.date.accessioned | 2020-12-02T12:08:37Z | |
dc.date.available | 2020-12-02T12:08:37Z | |
dc.date.submitted | 2010 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/31257 | |
dc.description.abstract | Klinik Karar Destek Sistemleri (KKDS), son yıllarda hekimlerin doğru tanı ve tedavi kararları vermelerinde önemli rol oynayan araçlar olarak dikkati çekmektedir. Bu sistemler aynı zamanda iyi birer eğitim aracı olma potansiyeline de sahiptir. Özellikle Yoğun Bakım Üniteleri gibi tıbbi süreçleri karmaşık olan, çok sayıda veri üretilen ve bu verilerle hastaya özel kritik kararların verildiği bölümlerde Karar Destek Sistemleri'ne ihtiyaç giderek artmaktadır. Internet Tabanlı Karar Destek Sistemleri, kullanıcı için uygun içerik düzeyinde, kişiye özel bir hızda gerekli bilgiyi sağlayabilmektedir. Açık standartları nedeniyle günümüzde profesyonel bilgi kaynağı olarak kullanılan internetin, KKDS için dağıtıcı araç olmasıyla yoğun bakım hekimleri, ihtiyaç duydukları bilgiye, istedikleri yerde istedikleri zamanda kısa sürede erişebilmekte, böylece hasta bakımında klinik kılavuzlara uyum ve sunulan bakımın etkinliği artmaktadır.Bu çalışmada yoğun bakım hekimlerinin hasta kabulü, tanı ve tedavi kararlarına destek olacak web tabanlı etkileşimli bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen web sitesi; karar destek, klinik kılavuzlar, skorlar ve skalalar, linkler olmak üzere dört ana bölümden oluşmaktadır. Sitenin Karar Destek bölümü için ilk olarak yoğun bakım uzman hekimlerinden oluşan bir ekiple, literatür bilgisine dayanarak hangi hastanın yoğun bakıma alınacağı ile ilgili hasta kabul ve beyin ölümü ölçütleri oluşturulmuştur. Hekimlerin en çok gereksinim duyduğu on tanı/tedavi kılavuzu anket yöntemiyle belirlenmiş, bir uzman hekim yardımıyla içerik oluşturulup Karar Destek Sistemi biçimine dönüştürülmüştür. Algoritma biçimine dönüştürülüp etkileşimli olarak sunulan bu sistemlerle uzman hekimlerin iş yükünü hafifletmek ve hekimlerin hasta başında gerekli bilgiye erişebilmesi ve tedaviyi doğru şekilde yönlendirmesi hedeflenmiştir. Sitenin klinik kılavuzlar bölümünde ise bazı önemli yoğun bakım tedavi yaklaşımlarına yer verilmiştir. Ayrıca yoğun bakım hekimlerinin, hastanın klinik durumunu belirlemek için kullandıkları skor hesapları ve ölçeklerle, faydalandıkları akademik kaynaklar ve linkler de sitede sunulmuştur.Yoğun Bakım Karar Destek Web Sitesi'nin kullanılabilirliği nitel araştırma teknikleriyle değerlendirilecektir. Hekimlerin geri bildirimlerine göre web sitesinde değişiklikler yapılacaktır. Yoğun Bakım Karar Destek Web Sitesi, Akdeniz Üniversitesi Hastanesi Bilgi İşlem Bölümü tarafından sağlanan sunucuda yayımlanmıştır. Ayrıca kullanıcılar web sitesine Yoğun Bakım Bilgi Sistemi'nden de erişebilmektedir.Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemi, Klinik Kılavuz, Web Sitesi, Yoğun Bakım | |
dc.description.abstract | Clinical Decision Support Systems (CDSS), in recent years, have attracted attention as physicians? correct diagnosis and treatment decision tools. They also can be used as educational tools. The need for such systems is increasing rapidly for departments like Intensive Care Units (ICU) where the medical processes are complex, and health professionals make patient specific decisions on the basis of massive amouns of information that these processes produce. Internet-Based Decision Support Systems can provide information that is well-suited for users at an acceptable and reasonable response speed. Due to its open standards, the Internet has become an information resource for professionals, and a tool for the distribution of CDSSs. Therefore, ICU physicians can access the information whenever and wherever they need. Thus, the compliance to clinical guidelines and effectiveness of the patient care can show serious improvements.In this study, a web-based interactive system was developed to support physicians during the decision processes such as admission of patients to the ICU, diagnosis, and treatment. The web site consists of four major parts; decision support, clinical guidelines, scores and scales, useful links. For decision support part, with the help of a team of medical specialists, patient admission and brain death criteria have been set up based on the literature. After identifying the most needed ten clinical guidelines by using a survey, the content was specified by the help of a medical specialist and was transformed into a DSS. The set of criteria was then transformed into an algorithm that aims to decrease the workload of medical specialists and ICU physicians access the necessary information, and direct the treatment at the point of care. Within the clinical guidelines part of the site, some of the most important ICU treatment approaches are presented. A number of scoring techniques, scales, and other academic resources and useful links are listed on the web site also.The usability of ICU DSS site will be evaluated using qualitative research technique. The changes will be made using the feedbacks of the ICU specialists and physicians. The site was published on a server provided by the information technologies department of the Akdeniz University Hospital. Users can access the web site on the intensive care unit information system also.Key Words: Decision Support Systems, Clinical Guideline, Web Site, Intensive Care Unit. | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | tr_TR |
dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
dc.title | Yoğun bakımda hastaların kabulü, tanı ve tedavi süreçleri için karar desteği sağlayan web-tabanlı klinik rehber geliştirilmesi | |
dc.title.alternative | Development of web-based clinical guidelines that provide decision support for patient admission, diagnosis and treatment processes | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Biyoistatistik ve Tıbbı Bilişim Anabilim Dalı | |
dc.subject.ytm | Bioistatistics | |
dc.subject.ytm | Intensive care units | |
dc.subject.ytm | Patient admission | |
dc.subject.ytm | Health records-personal | |
dc.subject.ytm | Diagnosis | |
dc.subject.ytm | Treatment | |
dc.subject.ytm | Decision support systems | |
dc.identifier.yokid | 358409 | |
dc.publisher.institute | Sağlık Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 247601 | |
dc.description.pages | 80 | |
dc.publisher.discipline | Diğer | |