Medical decision support applications using artificial intelligence techniques

Abstract

Tıp bilimi, teknolojik gelişmelerle desteklenmeye ve bütünleşmeye son derece açıktır. Yapay zeka ise çağımızın en önemli teknolojik gelişmelerinden biridir. Bu tezin amacı, tıbbi kararlarda mühendisliğin yapay zeka tekniklerini kullanarak, karar vericilere (doktorlara) kritik karar anlarında yardımcı olacak matematiksel modeller oluşturmaktır. Tezin kapsamında üç hastalık yer almaktadır: Diyabet, Tüberküloz ve Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH). Bu üç hastalık da, yakın zamanda Dünya Sağlık Örgütü'nün (WHO) küresel sağlık istatistiklerinde ilk on küresel ölüm nedenleri arasında rapor edilmiştir. Tıbbi karar destek sistemleri kurarak bu hastalıklarlasavaşılmasına katkıda bulunmak için tezde dört farklı yapay zeka tekniği kullanılmıştır. Diyabet tanısı için bulanık C-ortalama algoritması kullanılmış, çok ilaca dirençli tüberkülozun tespiti için daha önce sosyal bilimlerde, özellikle pazarlama alanında etkisi görülmüş olan sezgisel bulanık bilişsel haritalama uygulanmış, KOAH'nındeğerlendirilmesi için yeni bir istatistik temelli bulanık bilişsel haritalama yöntemi önerilmiş ve KOAH hastalarının hastanede kalış sürelerini tahmin etmek için yapay sinir ağları kullanılmıştır. Bu tezin her bölümü, tıbbi karar destek sistemleri oluşturmayı hedefleyen farklı yapay zeka tekniklerinin bağımsız birer uygulamasıdır. Sayısal uygulamalara göre, en başarılı sonuçlar yapay zekanın ve insan bilgisinin güçlerini birleştiren yaklaşımlar kullanılarak elde edilmiştir.

Medical science is very receptive to the support and integration of technological developments, and artificial intelligence has a major role in technological advancements of this era. The purpose of this thesis is to build frameworks and establish mathematical models that will assist decision makers (physicians) in critical decisionmoments by using artificial intelligence techniques of engineering in medical decisions. Within the scope, three diseases are included: Diabetes, Tuberculosis and Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). All three of them are reported among top ten global causes of death by World Health Organization (WHO), recently in the globalhealth statistics. In order to contribute to the management of these diseases by establishing medical support systems, four different artificial intelligence techniques are used. Fuzzy C-means algorithm is used for diagnosis of diabetes, intuitionistic fuzzy cognitive maps, which are found effective in social sciences as marketing, are used for detection of multi-drug resistant tuberculosis, the novel statistical-based fuzzy cognitive map is proposed for the management of COPD and, artificial neural networks are used to predict the length of hospital stay of COPD patients. Each section of this thesis is an independent application of different artificial intelligence techniques, constructing medical decision support frameworks. According to the numerical applications, the most successful results are obtained using the approaches that combine the powers of artificial intelligence and human knowledge.