A clinical decision support system using decision tree and expert opinion in rectal cancer treatment
Rektum kanseri tedavisinde karar ağaci ve uzman görüşü kullanan bir klinik karar destek sistemi
- Tez No: 346147
- Danışmanlar: PROF. DR. CAN CENGİZ ÇELİKOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Analitik hiyerarşi süreci (AHS), karar ağaçları, rektum kanseri tedavisi, klinik karar destek sistemleri(KKDS), karar verme, uzman görüşü
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tüm dünyada önemli bir sağlık problemi olan kolorektal kanserin tedavisinde hastalığa ilişkin çok sayıda kriter bulunduğundan, doktorun hasta için en uygun tedaviyi seçmesi oldukça önem taşımaktadır. Kolon ve rektumun kanseri kolorektal kanser olarak adlandırılırken, bu çalışmada sadece rektum kısmı ile ilgilenilmiştir. Rektum kanseri hastaları için en uygun tedavi yönteminin belirlenmesi amacıyla doktorun kararlarına destek olacak bir sistemin oluşturulması amaçlanmıştır. Yöneylem araştırmasında kullanılan çok kriterli karar verme tekniklerinden biri olan analitik hiyerarşi süreci yöntemi ve karar ağaçları yöntemlerinin birleştirilmesi ile bir karar modeli geliştirilmiştir. Sistemde analitik hiyerarşi süreci yöntemi ile elde edilen öncelikler kullanılarak en yüksek önceliğe sahip kriterden değerlendirmeye başlanarak hastanın tedavi kararı verilebilmektedir. Karar ağacı yardımıyla oluşturulan model ise daha önceki verileri ve uzman görüşlerini kullanarak tedavi yöntemi önerisinde bulunmakta ve önerilen tedaviye ilişkin literatür taramasını ve eldeki veri tabanından elde edilen sağkalımları göstermektedir. Böylece doktor belirli bir hasta için birden çok tedavi önerisi ile karşılaştığında sağkalım sürelerini göz önünde bulundurarak en uygun tedavi kararını verebilecektir. Analitik hiyerarşi süreci yöntemi ve karar ağaçları yöntemlerinin birleştirilmesi ile oluşturulan karar modelinin gerçek hasta verileri ile yapılan uygulaması internet tabanlı bir uygulama ile kullanıcıya sunulmuştur. Klinik karar destek sisteminin tutarlılığı uzmanlar tarafından değerlendirilmiştir. Bu çalışma uzman bilgisinin yanında, hasta verilerini ve hastalık kriterlerini de kullanarak adım adım karar verdiğinden, sistemin doktorun karar verme sürecine destek olabilmesi beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
Since there are several criteria regarding the disease in treatment of colorectal cancer which is one of the important health problems in world; choosing the most appropriate treatment option concerning a patient is of great importance for the physician. While cancer of the colon and rectum is also called colorectal cancer, in the present study it was focused on the rectal part. It was aimed to create a system to support the decisions of the physician in order to determine the most appropriate treatment method for rectum cancer patients. A decision model was developed by combining the analytic hierarchy process method which is one of the multi criteria decision making techniques in operations research, and decision tree method. The treatment decision for a patient may be made with the use of priorities that obtained from analytic hierarchy process method by investigating criteria from the most prior to the least. The model that built by the use of a decision tree used previous patient data and expert opinions to suggest a treatment method, and showed survivals that obtained from patient data regarding the suggested treatment and literature review. Thus, the physician may make decision by taking survivals into account when there are various treatment suggestions for a particular patient. The real patient data application of decision model that built by combining analytic hierarchy process method and decision tree method was presented to the user by using a web-based application. The consistency of the clinical decision support system was evaluated by the experts. Due to the fact that this study supports a stepwise decision making process using patient data and disease criteria as well as expert knowledge, it is expected that the system may support the decision making process of the physician.
Benzer Tezler
- `Oagait': A decision support system for grading knee osteoarthritis using gait data
`oagaıt?: Yürüyüş verileri kullanarak diz osteoartriti derecelendirmesi için bir karar destek sistemi
NİGAR ŞEN KÖKTAŞ
Doktora
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE YALABIK
- Predicting the disease of alzheimer (AD) with SNP biomarkers and clinical data based decision support system using data mining classification approaches
Alzheimer (AD) hastalığının veri madenciliği sınıflandırma yaklaşımları kullanarak SNP biyolojik göstergeleri ve klinik verilerle karar destek sistemlerine dayalı tahmin edilmesi
ONUR ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
BiyoistatistikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YEŞİM AYDIN SON
- Pulmoner emboli klinik tanı sistemi
Pulmonary embolism clinical support system
ÖZLEM KARADENİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikKaradeniz Teknik ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BURÇİN KURT
- Periodontal hastalıkların güncel sınıflamaya (2018) uygun tanısı için derin evrişimsel sinir ağı tabanlı bir karar sistemi tasarımı
A deep convolutional neural network based decision system for the diagnosis of periodontal diseases according to the current clasification (2018)
KÜBRA ERTAŞ
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2021
Diş HekimliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZUHAL YETKİN AY
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile demans tahmini
Prediction of dementia by machine learning methods
TUĞBA TUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilim ve Mühendislik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK