Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
416531		Design and development of medical recommendation system for home care service for geriatrics / Yaşlı hastaların evde bakım hizmeti için medikal tavsiye sistemi tasarım ve geliştirilmesi Yazar:SALİHA İREM BEŞİK Danışman: PROF. DR. FERDA NUR ALPASLAN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2015 119 s.
Yaşam süresinin uzaması ve doğum oranındaki düşüş ile yaşlanan dünyamızda, sağlık hizmetine yönelik talep ve beklentiler her geçen gün artmakta, bununla birlikte bu hizmetlere ayrılan kaynaklar ise çok daha kısıtlı kalmaktadır. Yaşlanan nüfus sorunuyla karşı karşıya kalan ülkeler mevcut kaynağın daha etkin kullanılmasına yönelik yeni hizmet sunum modelleri geliştirmeye çalışmaktadır. Yaşlı nüfus ve ona bağlı olarak ortaya çıkan kronik hastalık yoğunluğu ülkemiz için de önemli bir gerçek haline gelmiştir. Yaşlı nüfustaki artış hem yaşlanmadan kaynaklı fiziksel/ mental kısıtlamalar ve hem de kronik hastalıklar dolayısı ile sağlık hizmetine daha talepkar bir yönelme anlamına gelmektedir. Bununla birlikte araştırmalar, yaşlının evinde aldığı bakım hizmetine daha iyi cevap verdiğini ve iyileşme sürecinin hızlandığını göstermektedir. Bu çalışma ile sağlık personellerine tedavi ve bakım önerilerinde bulunarak geriatri hastalarına uygulanacak tedaviyi belirleme konusunda yardımcı olabilecek klinik bir tavsiye sistemi (RHCS) geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Geliştirilen klinik tavsiye sistemi, yaşlı ve bakıma muhtaç bireylerin sağlık bakım hizmetleri sürecine evini de katabilen; yaşlının yakınları başta olmak üzere bakım sürecine dahil olan tüm aktörleri kapsayan; öğrenen ve öneren yapısı ile tedavi / bakım sürecini iyileştirme amaçlı koordinasyon ve karar destek mekanizmalarına olanak sağlayan hasta merkezli bir e-sağlık platformunun bir parçası olarak kullanılacaktır. Bu çalışmanın ayırt edici noktalarından biri işbirlikçi filtreleme yöntemini geriatri hastalarının eski medikal kayıtlarını da kullanarak güçlendirmesidir. Ontoloji tabanlı yaklaşımı, elektronik sağlık kaydı (ESK) altyapısı, ICD-10 ve ATC klinik sınıflandırma sistemleri ile uyumluluğu da bu çalışmayı önemli hale getirmektedir. RHCS'yi değerlendirmek için, Ankara Numune Hastanesi'nden alınan hasta verileri üzerinde çevrimdışı testler (offline experiments) ve 13 doktor ile kullanıcı araştırmaları (user studies) yapılmıştır. Sonuçlar üç farklı değerlendirme metriği kullanarak incelenmiştir ve sonuçlar RHCS'nin güvenilir ve ilgili tavsiyelerde bulunduğunu göstermektedir. İleriye dönük bir çalışma olarak; RHCS, kural-tabanlı bir karar destek sistemine entegre olarak çalışmaya uygun hale getirilecektir.
Demands and expectations for health care have gradually increased with the longer life expectancy and decline in birth rate, however the resources reserved for health services are relatively limited. The countries with aging population problems are trying to develop new systems to obtain more effective usage of current resources. The aging population and resultant chronic illnesses has become a real problem for Turkey as well. The increase in elderly population results in more demand for health care because of aging-associated physical or mental limitations and chronic illnesses. Research illustrates that home care services for seniors speed up the healing process. The aim of the thesis is developing a medical recommendation system (RHCS) which generates treatment and care plan recommendations to assist health professionals to make decisions on treatment process of geriatrics. This developed recommendation system will be a part of an integrated patient based e-health platform which provides a home health care for those elderly people who need care, including all of the actors (particularly relatives of elderly people) involved in the nursing period. One of the distinctive points of this study lies in the methodology used which is empowering collaborative filtering recommendation approach with historical data of geriatric patients. Its ontological-based approach, electronic health record structure, compatibility with ICD-10 and ATC clinical classification systems also makes this study prominent. RHCS has evaluated by both offline experiments with historical patient data taken by Ankara Numune Hospital and user studies conducted with 13 doctors. The results are measured by three different types of evaluation metrics, and it is showed that in each case RHCS is a successful system to generate reliable and relevant recommendations. As a future work, RHCS will be adapted to integrate with a rule-based clinical decision support system.