Tıp Bilişimi

EnglishTürkçe

BÖLÜM


DOI :10.26650/B/ET07.2021.003.15   IUP :10.26650/B/ET07.2021.003.15    Tam Metin (PDF)

Klinik Karar Destek Sistemleri

Sevinç Gülseçen, Harun Aksaya

Karar Destek Sistemleri 1960’larda literatüre girmiş ve o tarihten itibaren teknoloji ve internetin gelişmesiyle beraber giderek önem kazanmışlardır. Bu sistemler eğitimden, sağlığa, finanstan, savunmaya kadar birçok alanda yöneticilerin karar verme süreçlerini kolaylaştırmışlardır. Günümüzde ise dijital verilerde yaşanan dramatik artış ve yapay öğrenme teknolojileri sayesinde çok daha kabiliyetli hale gelmişlerdir. İnsan hatasının geri dönüşü olmayan ve pahalıya mal olduğu alanlardan birisi de sağlık sektörüdür. Bu noktada Klinik Karar Destek Sistemleri hem insan hatalarını minimize etmekte hem de çok daha fazla verileri işleyerek daha isabetli kararlar verilmesini sağlamaktadırlar. Bu tür sistemler, doktor ve hemşirelere hastalık teşhisi ve izlenmesi gereken tedavi süreçleri gibi önemli noktalarda yardımcı olmaktadırlar. Ayrıca insan kaynakları yönetimi, süreç yönetimi, finansal yönetim gibi bir sağlık kurum ve kuruluşunu ilgilendiren yönetsel süreçlerde de yöneticilerin karar verme süreçlerini kolaylaştırmaktadırlar. Bir sağlık kurum ve kuruluşunda Klinik Karar Destek Sistemlerini hayata geçirmek için o kurumda kapsamlı bir dijital dönüşüme ihtiyaç vardır. Bu dönüşümün sac ayaklarını teknolojik dönüşüm, bireysel çalışan dönüşümü ve kurum kültürünün dönüşümü oluşturmaktadır. Dönüşüm süreçleri bir hayli maliyetli ve zaman alan süreçler olsa da başarılı bir dijital dönüşümün getireceği faydalar çok daha fazladır. Gelişen ve yaygınlaşan mobil teknolojiler sayesinde dijital sağlık asistanları cep telefonlarımıza girmiştir. Bu asistanlar telefon üzerinde çalışarak, kullanıcısına dair veriler toplayıp, kullanıcısının hastalık teşhis süreçlerinde yardımcı olmaktadırlar. Sağlık alanında yaşanan dijitalleşme ile birlikte çok daha fazla dijital veriye sahip olabileceğiz. Bu veriler üzerinde yapay zeka teknolojileri, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak çok daha isabetli kararlar veren, klinik ve idaresel süreçleri kolaylaştıran ve insan hatalarını minimize eden karar destek sistemleri geliştirmemiz mümkün olabilecektir.


Anahtar Kelimeler: Karar, karar verme, karar destek sistemleri, klinik karar destek sistemleri
DOI :10.26650/B/ET07.2021.003.15   IUP :10.26650/B/ET07.2021.003.15    Tam Metin (PDF)

Clinical Decision Support Systems

Sevinç Gülseçen, Harun Aksaya

Decision support systems entered the literature in the 1960s. Since then, they have gained an increased importance with the development of technology and internet. These systems have facilitated the decision-making processes of managers in many areas ranging from education, health, finance to defense. Today, they have become much more capable thanks to the dramatic increase in digital data and artificial learning technologies. One of the areas where human mistake is irreversible and costly is the health sector. Clinical decision support systems not only minimize human errors but also process much more data and make more accurate decisions. These systems help doctors and nurses in the diagnosis and treatment of diseases. These systems also facilitate the decision-making processes of managers in managerial processes such as human resources management, process management, and financial management. A comprehensive digital transformation is needed to implement clinical decision support systems in an institution. This transformation includes technological transformation, individual employee transformation, and transformation of corporate culture. Although the transformation process is quite costly and time consuming, there are many more benefits of a successful digital transformation. Thanks to the developing and widespread mobile technologies, digital health assistants have entered our mobile phones. These assistants work on the phone, collect data about their users, and assist their users in their diagnosis processes. With the digitalization in the field of health, we will be able to have much more digital data. By using artificial intelligence technologies, machine learning, and deep learning algorithms, we will be able to develop decision support systems that will make much more accurate decisions, facilitate clinical and administrative processes, and minimize human errors.


Anahtar Kelimeler: Decision, decision-making, decision-making system, clinical decision-making system

Referanslar

  • Semerci, N. (2000). Yönetimde karar vermenin kritik düşünmeyle ilişkisi. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 22(22), 191-201. google scholar
  • Aydın, M. (1994). Eğitim Yönetimi (Kavramlar, Kuramlar, Süreçler, İlişkiler). Genişletil- miş 4. Basım. Ankara: PEGEM Yayın No:4, 1994. google scholar
  • Yildiz, O., Dağdeviren, M., & Çetinyokuş, T. (2008). İŞGÖREN PERFORMANSININ DEĞERLENDİRİLMESİ İÇİN BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ VE UYGULAMASI. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 23(1). google scholar
  • Keen, P. G. W. (1978). Decision support systems: an organizational perspective. Reading, Mass., Addison-Wesley Pub. Co. ISBN 0-201-03667-3 google scholar
  • Henk G. Sol et al. (1987). Expert systems and artificial intelligence in decision support systems: proceedings of the Second Mini Euroconference, Lunteren, The Netherlands, 17-20 November 1985. Springer, 1987. ISBN 90-277-2437-7. p.1-2. google scholar
  • Özata, M., & Aslan, Ş. (2004). Klinik karar destek sistemleri ve örnek uygulamalar. Kocatepe Tıp Dergisi, 5(1). google scholar
  • Musen MA, Yuval S and Shortliffe EH: Clinical Decision-Support Systems, www.ie.bgu.ac.il/mdss/ ch16.final. pdf erişim:08.08.2003. google scholar
  • Deperlioğlu, Ö., Güraksın, G. E., & Köse, U. (2016). Web Tabanlı Klinik Karar Destek Sistemleri: Yapıları ve Özellikleri. Akademik Bilişim, 3. google scholar
  • Akman Yılmaz, A. (2014). Kanser Hastalarının Bakımına Yönelik Klinik Karar Destek Sisteminin Uygulanması ve Hemşirelerin Görüşleri. google scholar
  • Yılmaz A, Aloğlu E. Hastane Bilgi Sistemleri. Eskişehir. 5. Sağlık Kuruluşları ve Hastane Yönetimi Sempozyum Kitabı, Osmangazi Üniversitesi, p.338, 2002. google scholar
  • Kavuncubaşı Ş, Hastane Ve Sağlık Kurumları Yönetimi. Siyasal Kitabevi, Ankara. p.258,2000. google scholar
  • Sağlık Bakanlığı. (2020, 10 Nisan). Erişim Adresi: https://kalite.saglik.gov.tr/TR,25403/klinik-kalite-karar-des-tek-sistemi-k3ds-ekran-kullanimi-bilgilendirme-kilavuzu-yayinlandi.html google scholar
  • Sağlık Bakanlığı. (2020, 10 Nisan). Erişim Adresi: https://esaglik.gov.tr/TR, 7081/kurumumuzda-karar-des-tek-sistemi.html google scholar
  • Graber, M.L., Mathew, A., “Performance of a Web-Based Clinical Diagnosis Support System for Internists”, Journal of General Internal Medicine, Volume 23, Issue 1, 37- 40 (2008). google scholar
  • Yıldırım Ö. Kalp Hastalıklarının Teşhisinde Kullanılan Bir Uzman Sistem Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi. Ege Unix FBE, İzmir, p.17, 2000. google scholar
  • Sawar MJ, Brennan TG, Cole AJ et al: Poems, Proceedings of IJCA191 One Day Workshop; Representing Knowledge in Medical Decision Support Systems, 1991. google scholar
  • Packwood, B., & Tannenbaum, F. Stephen D. Easton & Julie A. Oseid*—Good judgment comes from experien-ce. Experience comes from bad judgment. I 2. google scholar
  • Ankara Üniversitesi, Açık Ders. (2020, 6 Mayıs). Erişim Adresi: https://acikders.ankara.edu.tr/pluginfile. php/56170/mod_resource/content/0/1_YBS_KDS_KKDS.pdf google scholar
  • E-Nabız, E-Nabız Hakkında. (2020, 27 Mayıs). Erişim Adresi: https://enabiz.gov.tr/Yardim/Index google scholar
  • Google Play, Ada. (2020, 27 Mayıs). Erişim Adresi: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ada.ap-p&referrer=adjust_reftag%3Dcrru0QUoxbK7X%26utm_source%3DOrganic_Website google scholar
  • GE Healtchare - Edison. (2020, 6 Mayıs). Erişim Adresi: https://www.gehealthcare.com/products/edison/app-lications google scholar
  • Shortliffe, E. H., & Buchanan, B. G. (Eds.). (1985). Rule-based expert systems: the MYCIN experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley Publishing Company. google scholar
  • Open Clinical (2020, 7 Mayıs). Erişim Adresi: http://www.openclinical.org/ aisp_poems.html google scholar
  • Bright, T. J., Wong, A., Dhurjati, R., Bristow, E., Bastian, L., Coeytaux, R. R., ... & Wing, L. (2012). Effect of clinical decision-support systems: a systematic review. Annals of internal medicine, 157(1), 29-43. google scholar
  • Laudon, C. K. ve Laudon J. P. (2006). Management Information Systems ‘Managing The Digital Firm’. 10th Edition, New Jersey: Prentice Hall. google scholar
  • Uyanık, B. (2016) Karar Destek Sistemlerinin Geliştirme Yaşam Döngüsü. ISO 690 google scholar
  • Musen, M. A., Middleton, B., & Greenes, R. A. (2014). Clinical decision-support systems. In Biomedical infor-matics (pp. 643-674). Springer, London. google scholar
  • Sprague, R.H., Jr. and H. J. Watson, “Bit by Bit: Toward Decision Support Systems,” Calif Manage Review, 22(1), 1979, 60-68. google scholar
  • Power, D. J. (2008). Decision support systems: a historical overview. In Handbook on decision support systems 1 (pp. 121-140). Springer, Berlin, Heidelberg. google scholar
  • Bilgen S. Tuena Sağlık Bilgi Sistemleri çalışma belgesi. TUBİTAK www.tuena.tubitak.gov.tr 1998, Erişim Tarihi:01.06.2020 google scholar
  • Yıldırım Ö. Kalp Hastalıklarının Teşhisinde Kullanılan Bir Uzman Sistem Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi Ege Üniv FBE, İzmir, p.17, 2000. google scholar
  • Wang, H. (1997). Intelligent agent-assisted decision support systems: integration of knowledge discovery, knowledge analysis, and group decision support. Expert Systems with Applications, 12(3), 323-335. google scholar
  • Hebda, T., Czar, P., and Mascara, C. (2001). Handbook of Informatics for Nurses and Health Care Professionals, second edition, New Jersey: Prentice- Hall, p: 83-95. google scholar


PAYLAŞ




İstanbul Üniversitesi Yayınları, uluslararası yayıncılık standartları ve etiğine uygun olarak, yüksek kalitede bilimsel dergi ve kitapların yayınlanmasıyla giderek artan bilimsel bilginin yayılmasına katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. İstanbul Üniversitesi Yayınları açık erişimli, ticari olmayan, bilimsel yayıncılığı takip etmektedir.