Geri Dön

Multiple criteria approaches for medical decision support models

Medikal karar destek modelleri için çok kriterli yaklaşımlar

  1. Tez No: 650987
  2. Yazar: MELODİ CEBESOY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN TUNCER ŞAKAR, DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Birden fazla kriteri göz önünde bulundurarak bir dizi alternatif arasından nihai bir çözüme ulaşmak kolay değildir. Bu nedenle literatürde birçok Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemi önerilmiş ve uygulanmıştır. Karar sürecine bir de belirsizlik içeren veriler dahil edildiğinde süreç daha da zorlaşır. Bu tezde, bu gibi durumlarda karar vericilere (KV) alternatiflerin değerlendirmelerini sunabilmek adına üç farklı yöntem önerilmiştir. Önerilen üç yöntem de alternatiflerin üstünlük ilişkilerine odaklanmakta ve sık kullanılan üstünlük yöntemlerinden biri olan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) yönteminden faydalanmaktadır. Ancak, belirsizlik içeren veriler için PROMETHEE kuralları modifiye edilmekte ve bir takım istatistiksel ve olasılıksal analizler uygulanarak karar destek için kapsamlı çıktılar elde edilmektedir. Belirsizlik içeren veriler önceki gözlemlerden, uzman değerlendirmelerinden veya Bayes Ağları (BA) olarak bilinen olasılıksal modellerden elde edilebilir. Önerilen yaklaşımlardan istatistiksel test tabanlı ve skor tabanlı olanlar sırasıyla kısmi ve tam alternatif sıralaması sunarak KV'ye farklı seviyelerde esneklik sağlamaktadır. Önerilen üçüncü yöntem olan olasılıksal PROMETHEE ise alternatiflerin her kriterdeki birleşik olasılık dağılımlarını kullanarak hem kısmi hem de tam sıralama sunmaktadır. Önerilen tüm yöntemleri test etmek için iki farklı vaka çalışması yapılmıştır. İlk olarak bir omuz ağrısı tedavi seçimi problemi üzerinde çalışılmıştır. Ardından, yöntemlerin sağlık alanı dışında kullanılabilirliğini test etmek amacıyla tedarikçi seçimi problemi uygulaması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

It is not easy to decide on a final solution among a set of alternatives considering multiple criteria; therefore, several Multiple Criteria Decision Making (MCDM) approaches have been proposed and implemented in the literature. When uncertain data is involved in the decision process, the task gets even more difficult. In this thesis, we propose three different approaches to present evaluations of alternatives to decision makers (DMs) in such situations. All approaches focus on outranking relations of alternatives, and they utilize the well-known method Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) in developing their evaluation measures. However, PROMETHEE rules are modified for uncertain data, and several statistical and probabilistic analyses are used to reach comprehensive outputs for decision support. The uncertain data can be obtained from previous observations, expert evaluations or samples from a probabilistic model such as Bayesian Networks (BNs). Two of the proposed approaches are the test-based and score-based approaches; they provide different levels of flexibility to the DM by offering partial and complete ranking of alternatives, respectively. The third approach, probabilistic PROMETHEE, offers both partial and complete alternative rankings using joint probability distributions of alternative evaluations in each criterion. Two different case studies are conducted to test the approaches: medical treatment selection for shoulder pain is studied to test all three approaches and also, a supplier selection case is studied to assess all approaches in a different domain. Additionally, sensitivity analyses are performed to test the sensitivity of alternative rankings to changes in criteria weights.

Benzer Tezler

  1. İnsangücü planlama

    Manpower planning

    SABİHA EKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ

  2. UTADIS based multi-objective evolutionary algorithms for medical diagnosis problems

    Tıbbi teşhis problemleri için UTADIS temelli çok amaçlı evrimsel algoritmalar

    HALENUR ŞAHİN MAHMUTOĞULLARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERHAN DURAN

    DOÇ. DR. ERTAN YAKICI

  3. Acil servise multitravma ile başvuran hastalarda tüm vücut bilgisayarlı tomografi (TVBT) çekme kararı vermede vittel kriterlerinin kullanılabilirliği

    Role of vittel criteria in multiple trauma patients presenting to the emergency department; making the decision to perform whole body scanni̇ng

    SEMA ÖZTÜRK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İlk ve Acil YardımGazi Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET DEMİRCAN

  4. Bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri ile medikal sektöründe tedarikçi seçimi

    Supplier selection in medical sector with fuzzy multiple criteria decision making methods

    GÖZDE ARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAHAR ÖZYÖRÜK

  5. Sağlık sistemlerinde çok amaçlı karar verme

    Multiple creteria decision making in health systems

    YAŞAR SAADETTİN PEKTUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ