Tıpçıt: Tıbbi karar destek sistemi çekirdeği

Abstract

Karar verme süreci incelendiğinde, karar vericinin, karar vermekle yükümlüolduğu probleme ilişkin geçmiş deneyimleri ve mevcut durumu değerlendirerekseçim yapması gerektiği görülür. Bu süreç sonucu probleme uygulanacak çözümyolu ile elde edilenler kimi zaman istenmeyen sonuçlar olabilir. Bunun nedeniprobleme ilişkin yeterli bilginin olmaması veya karar verme sürecinde yetersizlikolabilir. Karar verme süreci sonunda doğru sonuçlara ulaşabilmek için, problemeilişkin detaylı bilgiye sahip olunması gerektiği gibi problem üzerinde de deneyimesahip olunması gerekmektedir.Hekimler tıbbi problemler ile karşılaşan kişilere teşhis koymak ve ilgilitedaviyi uygulamak ile görevli kişilerdir. Hekimlerin karar verme süreciincelendiğinde geçmiş bilgilerin ve deneyimlerin etkili olduğu görülecektir. Dolayısıile deneyimsizlik, insani durumlar ve benzeri anlık veya kalıcı problemler nedeniylekararlar gerektiği yönde verilemeyebilir. Bunun sonucunda da hata toleransı çokdüşük olan tıp alanında ölüme kadar varabilen istenmeyen sonuçlar ilekarşılaşılabilir.Bu tez çalışmasında karar destek sistemlerinde kullanılan çıkarsamayaklaşımlarının kullanımına ilişkin bir öneride bulunulmuştur. Bu çalışmada, klasikkarar destek sistemlerinde kullanılan tek model üzerinden çıkarsama yöntemiyerine, birden fazla yöntemin bir arada kullanılması ile nadir görülen durumlaradoğru destek sağlanabileceği önerisine ilişkin bir çalışma yapılmıştır. Çalışma,gösteriminin kolay olması ve temelde dayandığı önemli matematiksel modellemeyöntemleri nedeni ile kural tabanlı bir çıkarsama algoritmasının önerilen sistemeuygun bir şekilde uygulanması ile gerçekleştirilmiştir. Sonuçta, örnek olarak seçilentiroit hastalıklarının teşhisi problemine, 2800 vaka üzerinde %96,9 doğru sonuçüretilmiştir. Üretilen sonuçlar ve sisteme girilen gerçekler, önerilen çözümdekibirlikteliğe imkân verecek yapıda hazırlanmıştır.Anahtar Kelimeler: Karar verme, Klinik karar destek sistemleri, Kural TabanlıSistemler

Decision makers should consider the prior information and his/her ownexperience about the problem in the decision making process. Decision makingprocess may end up with unexpected outcomes. The potential reasons behind theseunexpected outcomes can be insufficient information about the problem or become,in general, inadequate in addressing uncertainty perspectives of decision makingprocess. Usually decision making process is the selection of the most coherentsolution according to problem variables. The success of this selection is depends onthe ability of construction and the evaluation of the list of possible solutions.A physician is a person who is in charge of identifying diseases andexpressing required cure for the patients. During the decision process, a physicianuses his/her experience and prior knowledge. This could be advantage as well asdisadvantage because medical decision process may be affected by the mood ofthe physician. Those effects may cause irreversible problems which may even leadto death.In this study, our aim is to provide a better inference mechanism for medicaldecision support systems, especially in arriving right decisions for rare cases. In thisstudy, we suggest that using more than one inference algorithm in the probabilisticinference engine and combining multiple evidences about a given diagnostic mayprovide better decisions for the problem. As a result, our tests showed that our rulebased system can diagnose different kind of thyroid illness with the success rate%96.9.Keywords: Decision Making, Medical Decision Support Systems, Rule BasedSystem