Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
338498		A semantic interoperability framework for reinforcing post market safety studies / Pazar sonrası güvenlik çalışmalarını desteklemek için bir anlamsal birlikte çalışabilirlik sistemi Yazar:MUSTAFA YÜKSEL Danışman: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU ; PROF. DR. ASUMAN DOĞAÇ Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Bölümü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Elektronik sağlık = E-health	Onaylandı Doktora İngilizce 2013 171 s.
Çoğunlukla gönüllü olarak gönderilen spontan raporlara bağlı olan farmakovijilans çalışmaları, düşük nicelik ve nitelikteki hasta verileri tarafından sekteye uğratılmaktadır. Güvenlik analistlerine seçtikleri hasta popülasyonlarının kimliksizleştirilmiş tıbbi veri setlerini toplamaları ve raporlanmış olayları orijinal Elektronik Sağlık Kayıtlarına (ESK) kadar takip edebilmeleri için geniş bir yelpazedeki ESK kaynaklarına sorunsuz erişmelerini mümkün kılmak, pazar sonrası güvenlik araştırmaları için büyük gelişmeler sağlayabilir. ESK sistemlerinin benimsenmesi ve bu sistemler arasındaki veri alışverişi pek çok ulusal ve sınır ötesi girişim neticesinde hızla artmaktadır. Bu sistemlerin temel önceliği klinik bakımı iyileştirmek olsa da, biz aynı sistemler ve arayüzlerden pazar sonrası güvenlik araştırmaları için de faydalanılabileceğini gösteriyoruz. ESK kaynakları ve hedef tıbbi araştırma sistemleri kendi yerel veri modellerini, arayüzlerini ve terminoloji sistemlerini kullanmaya devam ederken; yapısal ve anlamsal birlikte çalışabilirliğin Anlamsal Kaynak Kümemizde barındırılan farklı modellerin ve terminoloji sistemlerinin formal ifade edilişleri üzerinde kural tabanlı uslamlama ile üstesinden gelindiği bir ontolojik altyapı geliştirdik. Bu kümenin çekirdeğinde yer alan Ortak Veri Modelimiz uzlaştırıcı olarak görev yapmaktadır. Pazar sonrası güvenlik çalışmaları için geliştirdiğimiz anlamsal birlikte çalışabilirlik sistemi ölçeklenebilirdir. Altyapımız üzerinden güvenlik analistlerine sunulan bilginin niteliği ve niceliği geleneksel yöntemlere kıyasla kayda değer bir iyileştirmedir. Bütün hasta verilerini ve terminoloji sistemlerini formal ifade edilişleri vasıtasıyla anlamsal olarak uzlaştırmak bize araçlarımızın yeteneklerini kolayca genişletme imkanı sunuyor.
Depending mostly on voluntarily sent spontaneous reports, pharmacovigilance studies are hampered by low quantity and quality of patient data. Enabling safety analysts to seamlessly access a wide range of Electronic Health Record (EHR) sources for collecting de-identified medical data sets of selected patient populations and tracing the reported incidents back to original EHRs can provide major improvements for such post market safety studies. The adoption of EHR systems and data exchange among these systems are rapidly increasing due to a number of national and cross-border initiatives. Although the main priority of these systems is improving clinical care, we demonstrate that the same systems and interfaces can be exploited for post market safety studies as well. We have developed an ontological framework where EHR sources and target clinical research systems can continue to use their own local data models, interfaces and terminology systems; while both structural and semantic interoperability are handled through rule-based reasoning on formal representations of different models and terminology systems maintained in our Semantic Resource Set. The Common Information Model at the core of this set acts as the common mediator. Our semantic interoperability framework for post market safety studies is scalable. The quantity and quality of the information provided through our framework to the safety analysts is a significant improvement compared to traditional methods. Semantically mediating all the patient data and terminology systems in formalized representations allows us to extend the capabilities of our tools easily.