Başkent Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans programı kapsamında hazırladığım TIPÇIT: Tıbbi Karar Destek Sistemi Çekirdeği isimli tez projem hakkında bu sayfayı hazırlamayı uygun gördüm. Yaptığım araştırmalar ve çalışmalar ile ilgili bilgilerin de yer aldığı bu site içerisinde yaklaşık 1 yıllık bir emeği içinde barındıran yüksek lisans projemin olması gerekiyordu …

Öncelikle proje ile ilgili temel bilgileri paylaşmak istiyorum. TIPÇIT: Tıbbi Karar Destek Sistemi Çekirdeği isimli çalışmayı 2006 yılında tamamlayarak tez jürisine sunumunu yaptım. TIPÇIT ismini oluşturan TIP kısmı açık olsa da ÇIT kısmı çekirdek çitleme eyleminden geldiği bilgisini hemen belirteyim 😉

Normal koşullarda proje kapsamında bir çıkarsama motoru planlanmıştı ancak çalışmanın derinleşmesi ile 11 ayrı alt projeden oluşan tam tanımlı bir yazılım/analiz ürünü ortaya çıktı. Gerçekleştirilen yazılımlar C#.Net kullanılarak hazırlandı ve çalışmalar kapsamında Object Oriented RuleML sınıfları, kapsamlı kural düzenleme arayüzleri, stres test süreçleri (yüksek kapasiteli bir sunucuda yaklaşık 3 hafta boyunca aralıksız), ileri ve geri zincirleme fonskiyonları gibi çok sayıda çıktılar üretildi.

Örneklem olarak Endokrinoloji alanında 2800 adet hasta incelendi ve kural-işlem-sonuç eşleştirmeleri ile tez sonuçlandırıldı. Tez içerisinden özet bölümünü, yazılımlara ait ekran görüntülerini ve bütün içeriği ile tez dosyasını bu sayfada bulabilirsiniz.

# Özet

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.

# Ekran Görüntüleri