Multiple criteria approaches for medical decision support models
Medikal karar destek modelleri için çok kriterli yaklaşımlar
- Tez No: 650987
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEREN TUNCER ŞAKAR, DR. ÖĞR. ÜYESİ BARBAROS YET
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAN DURAN
DOÇ. DR. ERTAN YAKICI
- 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
2015
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET DEMİRCAN
- 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
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHAR ÖZYÖRÜK
- Sağlık sistemlerinde çok amaçlı karar verme
Multiple creteria decision making in health systems
YAŞAR SAADETTİN PEKTUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ