UZMAN SİSTEM KULLANILARAK TİROİD TEŞHİSİ ÖZET THYROID DIAGNOSIS USING EXPERT SYSTEM

Transkript

1 UZMAN SİSTEM KULLANILARAK TİROİD TEŞHİSİ Ziynet Yılmaz 1, Nihat Pamuk 2 1) Sakarya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Sakarya, Türkiye 2) Teiaş 5. İletim Tesis ve İşletme Müdürlüğü, 5410 Sakarya, Türkiye ÖZET Bu çalışmada, endokrinolojik hastalıklar için bilgisayarda veri tabanı oluşturulmuş, hazırlanan programda Uzman Sistem teknikleri kullanılmış, hastalığın tanı ve tedavisinde karar destek sistemi olacak şekilde bir program tasarlanmıştır. Özellikle, hastalık parametrelerinin fazla olduğu Endokrinoloji dalında söz konusu değerlerin değerlendirilmesi oldukça güçtür. Tiroid hastalığı teşhisini yapan program temel olarak üç aşamada incelenmiştir. Birinci aşama tıbbi teşhis ve tanı konulması için gerekli bilgilerin toplanması, ikinci aşama veri tabanının oluşturulması ve son aşamada yazılımın gerçekleştirilmesidir. Yazılım esnasında uzman sistem içerisinde yer alan kural tabanlı bir sistem kullanılmıştır. Sonuç olarak doktorlar ve tıp eğitimi alan öğrenciler açısından faydalı bir programın üretilmesi amaçlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Uzman Sistem, Tiroid, Hastalık Teşhisi. THYROID DIAGNOSIS USING EXPERT SYSTEM In this study, endocrinological diseases in the computer database was created and prepared expert system techniques used in the program, for diagnosis and treatment decision support system will be designed as a program. In particular, the disease is more of the parameters for the assessment of those in the field of endocrinology is very difficult. The program made the diagnosis of thyroid disease mainly occurred in three phases. The first stage of diagnosis for medical diagnosis and data collection, database creation of the second stage and final stage of the software is to reality. Rule-based expert system in place during a system software is used. Also useful as a result, doctors and medical students in the field of education also produced a useful program. Key Words: Expert System, Thyroid, Disease Diagnosis.

2 1. GİRİŞ Günümüzde disiplinler arası çalışmanın önemi gün geçtikçe artmaktadır. Mühendislik ve tıp alanının buluşması hastalık teşhisi konusunda önemli gelişmeler göstermektedir. Bu nedenle uzman sistemler tıp alanında kullanılabilmektedir. Ancak yinede uzman sistemin sınırlarından doğan zorluklar nedeni ile çalışmaların yaygınlaşması kısıtlanmıştır. Bu çalışmada uzman sistemin ne olduğu anlatılarak, daha önce tıp alanında yapılmış olan çalışmalardan bahsedilmiştir. Böylece tasarlanan sistemin iskeleti genel anlamı ile verilmiş olmaktadır. Yapılan uygulama örneğinde tiroid hastalığının teşhisine yönelik çalışmalar detaylı olarak belirtilmiştir. Tiroid hastalığı nedir, belirtileri, görüntüleme yöntemleri programın tasarımı ve çalışması anlatılmıştır. Tiroid hastalığı gibi belirtilerin çok fazla olduğu ve diğer hastalıklar ile karıştırılabilecek bir hastalıkta doktorlara ve tıp öğrencilerine karar destek sistemi oluşturulmuştur. 2. UZMAN SİSTEMLER 2.1. Tanım Yapay zekâ, insanın düşünme yapısını anlamak ve bunun benzerini ortaya çıkaracak bilgisayar işlemlerini geliştirmeyi amaçlayan bilim dalı olarak tanımlanabilir. Yapay zekânın alt kolları olarak yapay sinir ağları ve uzman sistemler verilebilir[1]. Belirli bir problem kümesi için bir uzman gibi davranan bilgisayar programlarına uzman sistemler denir. Uzman sistem veri işlemeden bilgi işlemeye bir geçiş olarak ifade edilebilir[2]. Uzman sistemler, bilgi tabanlı sistemler olup, problemleri daha geniş bir perspektifte inceleyip, çözümünde insan zekasını taklit etmeyi hedefleyen yapay zekanın bir uygulama alanıdır. Bu taklit içerisinde algoritma ve çıkarım mekanizmaları etkileşimde bulunarak işlemektedir. Uzman sistem için daha spesifik bir tanım yapmak gerekirse, bir uzmandan alınan bilgilere dayanarak oluşturulan, karmaşık problemleri çözmek için olayları ve deneyimleri kullanan etkileşimli bilgisayar destekli karar aracıdır[4]. Uzman sistemler, uzman bir insanın çözebileceği karmaşık problemlerin çözümüne olanak sağlamaktadır. Uzman sistemler sembolik işlemler kullanarak yönetim bilimlerine yeni bir boyut kazandırmıştır. Uzman sistemler diğer yönetim bilimi teknikleri gibi bilgisayar temelli sistemlerdir. Belirli bir alanda sadece o alan ile ilgili bilgilerle donatılmış ve problemlere o alanda uzman bir kişinin getirdiği şekilde çözümler getirebilen bilgisayar programlarıdır. İyi

3 tasarlanmış sistemler belirli problemlerin çözümünde uzman insanların düşünme işlemlerini taklit ederler. Burada uzman sistem tabiri kullanılmasının sebebi, sistemin bir veya daha fazla uzmanın bilgilerine sahip olarak onun veya onların yerini almaya yönelmesinden dolayıdır. Amaç insan bir uzman gibi veya ondan daha iyi bir uzman sistem geliştirebilmektir. Böyle bir sisteme sahip olmak kişiyi uzman yapmaz, fakat bir uzmanın yapacağı işin bir kısmının veya tamamının yapılmasını sağlar. Dolayısıyla sistemin bu özelliği organizasyonlar ve yönetim üzerinde önemli bir etkiye sahiptir [3] Gelişim Süreci Uzman sistemler alanındaki öncü proje DENDRAL dır. Bu proje 1965 te E.Feigenbaum ve meslektaşları tarafından Birleşik Devletler Standtford Üniversitesi nde bir kimyagere, organik bir bileşiğin yapısını, kitle spektrogramının ve ham kimyasal formülünün verileriyle birlikte bulunması için, yardımcı olmak üzere başlatılmıştır. Fizik-kimya alanına özgü bilgiler uzman sistem mekanizmalarına sıkı sıkıya bağlıdır. Dolayısıyla projeden, bir alanın özgün bilgilerini, yorumlama mekanizmalarında açık bir şekilde ayırmanın gerekli olduğu düşüncesi çıkmıştır. Bilgi tabanlı sistemlerin ve uzman sistemlerin temeli, zamanla verili bir problemi çözmek için olgu ve bilgi bütününü kullanan çıkarım mekanizmaları oluşturmaktır. Bu çalışmalardan sonra ise tıp alanında yeni programlar geliştirilmiştir[10] yılında Standford Üniversitesi nde Edward Feingbaum başkanlığında bir grup uzman hekim tarafından MYCIN olarak adlandırılan uzman sistem geliştirmiştir. Bakteriyolojik ve Menenjitik hastalıkların tedavisine yönelik bir sistemdir. Sistem girdi olarak hastanın geçmiş bilgileri, laboratuar sonuçları ve semptomların sorgulanması bilgilerini alırken, çıktı olarak teşhis koyma, reçete yazma ve tedavi süreçlerinin belirlenmesi gibi sonuçlar üretmektedir. MYCIN e veri girme ve diğer işlemler sırasında niçin ve nasıl soruları sistem tarafından cevaplanmakta, sistem kullanıcı ile etkileşimli olarak çalışmaktadır [9] Uygulama Alanları ve Örnekleri Günümüzde bilginin kullanıldığı hemen her alanda uzman sistemler kullanılmaktadır. Bazı uzman sistemler araştırma aracı olarak kullanılırken, bazıları önemli iş ve endüstri alanlarında kullanılmaktadır. Yabancı para değerlerinin takibi ve tahmini, yatırım danışmanlığı, kredi yönetimi ve müşteri değerlendirme, faiz karşılığında ödünç para alma işlemlerini onaylama, sigorta risklerini değerlendirme ve yatırım fırsatlarını değerlendirme gibi alanlarda uzman

4 sistem kullanımı yaygınlaşmaktadır. Literatürde verilen bilgilere dayanarak değişik alanlarda hazırlanmış olan uzman sistemlerden bazıları Tablo 1'de verilmiştir[6]. Biyoloji Elektronik Tıp Termodinamik Madencilik Tablo 1. Uzman Sistemler ve Uygulama Alanları Uzman Sistem CRYSALIS DENDRAL CLONER MOLGEN SECS SPEX CE IN-ATE NDS PALLADIO CADHELP SOPHIE PUFF VM AI/COAG CADUCEUS MYCIN ONCOCIN ATTENDING GUIDON REACTOR DELTA STEAMER LITHO MUD PROSPECTOR Amacı Proteinlerin 3 boyutlu yapılarını yorumlama Moleküler Yapı Yorumlama Yeni biyolojik yapı tasarımı Gen kopyalama (klonlama) deneylerinin tasarımı Kompleks organik moleküllerin tasarımı Moleküler biyoloji deneylerinin planlanması Telefon Ağlarındaki arızaların teşhisi Osiloskop hatalarının teşhisi Ulusal iletişim ağının teşhisi Yeni VLSI devrelerinin tasarım ve testi Bilgisayar destekli tasarım yardımı Devre arıza teşhisi yardımı Akciğer hastalıklarının teşhisi Yoğun bakım hastalıklarının incelenmesi Kan hastalıklarının teşhisi Dahili hastalıkların teşhisi Bakteriyel enfeksiyonların teşhis ve tedavisi Kemotrapi hastalarının tedavi ve idaresi Anestezi işlem talimatı Bakteriyel enfeksiyonlar için talimat Reaktör kazalarının teşhis ve çözümü GE lokomotiflerinin teşhis ve çözümü Buhar santralinin çalışma talimatı Petrol kuyularının verilerinin yorumlanması Sondaj problemlerinin teşhis ve çözümü Mineral arama çalışmaları için jeolojik verilerin yorumlanması Bilişim BDS Şalterli ağlarda bozuk kısımların teşhisi YES/MVS IBM MVS işletim sistemi için konrol/izleme 2.4. Temel Bileşenleri Uzman sistem iki ana parçanın birleşiminden oluşur. Bu birleşimler; geliştirme çevresi ve görüştürme çevresidir. Gelişme çevresi uzman sistemi kuranlar tarafından sistemin bileşenlerini kurmak ve uzman insan bilgilerini bilgi tabanına girmek için kullanılır. Görüşme çevresi ise uzman olmayanlar tarafından uzman bilgi ve nasihatlerine ulaşabilmek için kullanılır.

5 Şekil 1. Bir Uzman Sistemin Genel Yapısı Bir Uzman Sistemde aşağıdaki bileşenler mevcuttur[2]. Bilgi kazanma Bilgi tabanı Çıkarım mekanizması Çalışma alanı Kullanıcı arabirimi Açıklama Düşünme kapasitesini iyileştirme 2.5. Uzman Sistemin Faydaları Maliyet azalması: Uzman sistem kullanımı ile karşılaştırıldığında insanların incelemeleri daha pahalı görülmektedir. Verimlilik artışı: Uzman sistemler insanlardan daha hızlı çalışır. Artan çıktının anlamı, daha az sayıda insan ve daha düşük maliyettir. Kalite iyileştirmesi: Uzman sistemler tutarlı ve uygun nasihatler vererek ve hata oranını düşürerek kalitenin iyileştirilmesini temin ederler. İşleyiş hatalarını azaltma: Birçok uzman sistem hatalı işlemleri tespit etmek ve onarım için tavsiyelerde bulunması için kullanılır. Uzman sistem ile bozulma sürelerinde önemli bir azalmanın sağlanması mümkündür. Esneklik: Uzman sistemlerin kullanımı üretim aşaması ve servis sunulması sırasında esneklik sağlar. Daha ucuz cihaz kullanımı: İzleme ve kontrol için insanların pahalı cihazlara bağlı kaldığı durumlar vardır. Uzman sistemler ile aynı görevler daha ucuz cihazlarla yerine getirilebilir.

6 Tehlikeli çevrelerde işlem: Bazı insanlar tehlikeli çevrelerde çalışırlar. Uzman sistemler ise insanların tehlikeli çevrelerin dışında kalmasına imkân sağlar. Güvenilirlik: Uzman sistem güvenilirdir. Uzman sistem bilgilere ve potansiyel çözümlere üstün körü bakmaz, tüm detayları yorulmadan ve sıkılmadan dikkatlice gözden geçirir. Cevap verme süresi: Uzman sistemler, özellikle verilerin büyük bir kısmının gözden geçirilmesi gerektiğinde bir insandan çok daha hızlı cevap verecektir. Tam ve kesin olmayan bilgi ile çalışma: Basmakalıp bilgisayarlar ile karşılaştırıldığında, uzman sistemlerin insanlar gibi tam olmayan bilgi ile ça1ışabildiği görülmektedir. Bir görüşme sırasında sistemin bir sorusuna kullanıcı "bilmiyorum" veya "emin değilim" şeklinde bir cevap verdiğinde, uzman sistem kesin olmasa bile bir cevap üretebilecektir. Eğitim: Uzman sistemin açıklayabilme özelliği bir öğretim cihazı gibi kullanılarak eğitim sağlanabilir. Problem çözme kabiliyeti: Uzman sistemler, uzmanların yargılarını bütünlemeye imkân sağlayarak problem çözme kabiliyetlerini yükseltirler. Bu sistemler bilgileri nümerikten ziyade sembolik olarak işledikleri için birçok yöneticinin karar alma stilleri ile uyumludur. Sınırlı bir sahada karışık problemlerin çözümü: Uzman sistemler insan yeteneklerini aşan karışık problemlerin çözümünde kullanılabilir[6] Uzman Sistemin Sınırları Uzman sistemlerin ticari olarak yayılmasının önündeki bazı problemler şunlardır: Bilgi her zaman okunabilir uygunlukta değildir. İnsanlardan bilgi almak zordur. Uzman sistem ancak sınırlı sahalarda, bazı durumlarda ise çok sınırlı sahalarda iyi çalışabilirler. Yardım için bilgi mühendisine ihtiyaç gösterir. Bilgi mühendisi az bulunur ve pahalı olduğu için sistemin maliyetini yükseltir. Sistemin maliyeti ve geliştirme süresi engelleyici bir faktördür. Her hangi bir uzmanın durum değerlendirmesi için yaklaşımı farklı bile olsa doğru olmalıdır. Çok tecrübeli bir uzman bile olsa, zaman baskısı altında olduğu zaman iyi bir durumsal değerlendirme yapması zordur.

7 Bu sınırlamaların üstesinden gelebilmek için yaygın araştırmalar yapılmakta, böylelikle Uzman sistem kullanımı hızla artmaktadır[6]. 3. TİROİD HASTALIĞI Uzman sistemin öncelikle hangi hastalıklarla ilgilendiğinin bilinmesi çok önemlidir. Genel olarak tiroid hastalığının teşhisini yapacak olan sistem, özel tanı geliştirebildiği sürece faydalı olacaktır. Bir uzman görevini ancak bu şekilde yerine getirebilir. Bu yüzden öncelikle tiroid hastalıklarının tüm çeşitleri tespit edilmiştir [7]. Tablo 2 de tespit ettiğimiz teşhisi konulabilecek 33 terminal hastalık gösterilmektedir [8]. Tablo 2. Hastalıklar Listesi 1.Ötiroid Guatr 1.1.Ötiroid Diffuz Guatr 1.Terminal Hastalık 1.2.Ötiroid Nodüler Guatr 2.Terminal Hastalık 2.Hipotiroidizm 2.1.Hipotiroidizm Primer Hipotiroidizm Primer Trofopirivik 3.Terminal Hastalık Hipotiroidizm Primer Tiropirivik 4.Terminal Hastalık 2.2.Hipotiroidizm Sekonder 5.Terminal Hastalık 2.3.Hipotiroidizm Tersiyer 6.Terminal Hastalık 3. Hipertiroidizm 3.1.Hipertiroidizm Graves (Basedown) 7.Terminal Hastalık 3.2.Toksik Multimodüler Guatr (Plummers) 8.Terminal Hastalık 3.3.Toksik Modüler Guatr (Hiperaktif Soliter Modül) 9.Terminal Hastalık 4.Tiroidit 4.1. Subakut Subakut Tiroidit Faz 1 10.Terminal Hastalık Subakut Tiroidit Faz 2 11.Terminal Hastalık Subakut Tiroidit Faz 3 12.Terminal Hastalık Subakut Tiroidit Faz 4 13.Terminal Hastalık 4.2. Sessiz Sessiz Tiroidit Faz 1 14.Terminal Hastalık Sessiz Tiroidit Faz 1 15.Terminal Hastalık Sessiz Tiroidit Faz 1 16.Terminal Hastalık Sessiz Tiroidit Faz 1 17.Terminal Hastalık 4.3. Postpartum Postpartum Tiroidit Faz 1 18.Terminal Hastalık Postpartum Tiroidit Faz 2 19.Terminal Hastalık Postpartum Tiroidit Faz 3 20.Terminal Hastalık Postpartum Tiroidit Faz 4 21.Terminal Hastalık 4.4. Hashimoto Hashimoto Tiroiditi 22.Terminal Hastalık Hashimoto Ksikosis 23.Terminal Hastalık 4.5. Riedel Tiroiditi 24.Terminal Hastalık

8 4.6. Akut Süpüratif Tiroidit 25.Terminal Hastalık 5. Tiroid Hirmin Rezistans Sendromları 26.Terminal Hastalık 6. Tiroid Neoplazmaları 6.1. Diferansiye Popiler Tiroid Karsinom 27.Terminal Hastalık Foliküler Tiroid Karsinom 28.Terminal Hastalık Mikst Popiler-Foliküler Tiroid Karsinom 29.Terminal Hastalık 6.2. İndeferansiye Mediler Tiroid Karsinomu 30. Terminal Hastalık Anaplastik Tiroid Karsinomu 31. Terminal Hastalık 6.3. Diğer Moligniteler Tiroid Lentoması 32. Terminal Hastalık Tiroide Kanser Metastazı 33. Terminal Hastalık Bir hastalığın teşhisinde önemli aşamalardan bir tanesi de hastanın şikâyetleridir. Uzman doktor hastanın şikâyetlerini dinleyerek kafasında bir tanı oluşturmaktadır. Uzman doktor tarafından teşhis süresince hastalardan şikâyetler (yakınmalar) belirlenmiş ve bu şikâyetlerin nasıl olabileceği tespit edilmiştir. Tiroid hastalığı teşhisi konulabilmesi için hastada bulunması gereken yakınmalar belirlenerek Tablo 3 de listelenmiştir [8]. Bu yakınmalar bütün terminal hastalıklarda görülebilecek yakınmaların tamamını kapsamaktadır. Ağız çevresinde uyuşukluk Ateş Tablo 3. Yakınmalar Listesi Göz kapaklarında ödem Jinekomasti Ses kısıklığı Uyku hali Hafıza Kabızlık Sık dışkılama bozukluğu Halsizlik Kilo artması Sinirlilik Üst solunum yolu enfeksiyonu bulgusu Isıya intolerans Kilo kaybı Terleme Yutma güçlüğü Bir yıllık içinde gebelik öyküsü Boyunda hassas kitle Çarpıntı İşitme kaybı Menoraji Terlemede azalma Deride kuruluk, İştah artması Nefes darlığı Tiroid kabalık, lojunda ağrı pullanma Uykusuzluk Tiroid lojunda ani, şiddetli ağrı Empotans İştahsızlık Saç dökülmesi Titreme Üşüme hissi Bu şikâyetler bazen bir veya daha fazla hastalığın belirtisi olabilir. Böyle bir durumda sadece bir uzman tarafından tespit edilebilecek uzman bilgilerine ihtiyaç duyulur. Bu bilgilere ise uzman doktorun muayenesi sonucunda ulaşılır. Tiroid hastalıkları için klinik bulgular olarak adlandırılan bu bilgiler Tablo 4 de verilmiştir [8].

9 Tablo 4. Klinik Bulgular Listesi Dilde büyüme Palmar eritem Bratikardi Bronkospazm Deri Ses kısıklığı Suraventikuler Trakea ve Laringospazm Ödem aritmi Özofagus basısı Afoni Ekzoftalmus Laringeal sinir Tetani Saçlar felci Nabız Göz kapağı Chvostek Primer Üfürüm sayısında artma retraksiyonu belirtisi pozitif enfeksiyonu odağı Tremor Propitozis Trousseau Bölgesel Tiroid Bölgesi belirtisi pozitif Kas zayıflığı Sabit bakışlar Ekstrmitelerde parestesi lanfadenopati Guatr Laboratuar bilgileri ise patolojik olarak hastanın durumuna dayanır. Laboratuarda yapılan tahliller sonucunda elde edilen bu bilgiler, teşhis konulmasında en önemli somut bilgileri içerir. Çünkü hastalıklarda aynı hastalık türü farklı şikâyet ve bulgularda meydana gelebilir. Ayrıca hasta şikâyetlerinde yanılabilir veya tam ifade edemeyebilir. Bu durumda patolojik bilginin önemi çok fazladır[5]. Tiroid hastalıklarının laboratuar bulguları Tablo 5 te verilmiştir [8]. Tablo 5. Laboratuar Bulguları Serum Fastat Kolesterol Anti Tg HLA-DR5 ST3 Keratn Kinaz TRAB HLA-B35 ST4 SGOT Sedimantasyon Serum Catt TSH LDH Serum Troglobin Eritrosit sedimantayon hızı L131 Uptake CEA Beyaz Küre TRH Stimülasyon testi İdrarda iyot Anti M HLA-DR3 Kültür Görüntüleme yöntemleri sayesinde elde edilen bilgiler kesin teşhis için büyük önem taşımaktadır. Röntgen ve ultrasonografi gibi aygıtlar sayesinde dokuları inceleyerek hastalıklı veya yapısı bozulmuş dokuları ameliyat gerektirmeden tespit etmek mümkündür[9].tablo 6 te görüntüleme yöntemleri verilmiştir

10 Tablo 6. Görüntüleme Yöntemleri Sintigrafi Tiroid Sintigrafisi USG Güve yeniği manzarası Diffüz uptake artışı Apse odakları Hipoaktif alanlar Hiperaktif multinodül Diffuz Normal Tek hiperaktif nodül Heterojen görünüm Normoaktivite veya Nodül hipoaktivite Nodül Soliter ve/veya kistik multinodül Tek soliter nodül Tiroidde diffüz büyüme 4. TASARLANAN PROGRAM Program temel olarak üç aşamada gerçekleşmiştir. Birinci aşama, tıbbi teşhis ve tanı konulması için gerekli bilgilerin toplanması, ikinci aşama veritabanının oluşturulması ve üçüncü aşama ise yazılımın gerçekleşmesidir. Tasarlanan programda SQL veritabanı, Visual Basic paket programı ve kural tabanını oluşturmak içinde LISP kullanılmıştır. Program kural tabanlı bir sistem olarak çalışmaktadır. Kural tabanlı sistemler bilgi çıkarım tekniklerinden bir tanesidir. Bilgi çıkarımı için, sistem elinde bulunan kuralları kullanır. Bu durumda ne yapacağına karar verebilir. Kural tabanlı sistemler IF-THEN kurallarından, olaylardan ve bunların yorumlanmasından oluşur. Tablo 7. Kural Seti Örneği IF nefes_darlığı=var AND yutma_güçlüğü=var AND guatr=var AND tsh=normal AND sintigrafi= nodül THEN hastalık=ötiroid Nodüler Guatr Sistemin detaylı yapısı Şekil 2 de verilmektedir [11].

11 Şekil 2. Uzman sistemin detaylı yapısı Kurallar tabanı yukarıda verilen örnekteki gibi LISP te yazılmıştır. Kullanılan veritabanında ise 9 veritabanı tablosu ve bunlara ait bilgiler mevcuttur. Bu tablolar aşağıda verilmiştir. 1.Hastalık 2.Görüntüleme Yöntemi 3.Hasta Görüntüleme Yöntemi 4.Hasta Klinik Bulgu 5.Hasta Laboratuar Bilgileri 6.Hasta Yakınma Bilgileri 7.Klinik Bulguların Tamamı 8.Laboratuar Bulgularının Tamamı 9.Yakınma Bulgularının Tamamı Bu veritabanı tablolardan bahsetmek gerekirse, hastalık veritabanı tablosundaki 33 terminal hastalığın kodları ve isimleri gösterilmiştir. Veritabanı tabloları olan 1, 2, 3, 4 ve 5 de ise kodlar (id) ve bu kodların (id lere ait) veriler mevcuttur. Diğer veritabanı tabloları olan 6, 7, 8, 9 da ise tablo isimlerinden de anlaşılacağı gibi klinik bulgu ve bilgiler vardır. Öncelikle programın genel olarak kullanılan diğer paket programlar gibi, kullanıcıdan hasta ile ilgili bilgileri ve verileri alması gerekmektedir. Veritabanına önceden kaydedilen veriler, kullanıcıya uygun bir ara yüz ile gösterilmektedir. Böylece hastalarda oluşan yakınmalar, klinik bulgular, görüntüleme yöntemleri vb gibi bilgiler veritabanına kayıt edilmektedir. Daha sonrasında ise LISP teki kural tabanı çalışmakta elde edilen sonuçların hangi hastalığa uyduğu veya olası hastalıkların listesi verilmektedir.

12 5. SONUÇ Bu çalışmada, uzman sistemler hakkında bilgi verilmiş ve örnek bir uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulamada tiroid hastalığı teşhisi için gerekli tıbbi bilgiler edinilmiş, uzman kişi olan hekimlerden bilgiler alınmış ve bu doğrultuda kural tabanı oluşturulmuştur. Tiroid hastalıklarının çok fazla sayıda olması ve teşhis için çok fazla parametre gerektirmesinden dolayı insan hafızası bazı yerleri atlayabilirken tüm bunların programa dâhil edilmesi ile insandan kaynaklanan hatalar minimuma indirilmeye çalışılmıştır. Ancak kuralların çok fazla sayıda olması yinede tam olarak kesin bir hastalık vermek yerine olası hastalıkların sıralanmasına neden olmaktadır. Programın ileride network ortamında tıp öğrencilerinin eğitiminde, deneme aracı olarak kullanılması planlanmaktadır. Ayrıca yeterli performans alındığı takdirde doktorlara danışman sistem olarak da sunulması amaçlanmıştır. Teşekkür Tıbbi konularda bizden desteğini esirgemeyen Kocaeli Tıp Fakültesi Genel Cerrahi Anabilimdalı Öğretim üyesi Doç.Dr. Erdem Okay ve Endokrinoloji Bilim Dalı Öğretim üyesi Prof. Dr. Berrin Çetinarslan a teşekkürü bir borç biliriz. 6. KAYNAKLAR 1. Allahverdi, M, 1998, Yapay Zeka Yöntemleri ve Endüstride Uygulamaları. 2. Allahverdi, M, 2002, Uzman Sistemler Bir Yapay Zeka Uygulaması. 3. Allahverdi, M, Yaldız, S ve Ünüvar A, 1995, Endüstride Uzman Sistem Uygulamaları.2.Endüstriyel Otomasyon 95 Sempozyum Bildiriler Kitabı, Baykal, N ve Beyan, T, 2004, Bulanık Mantık-Uzman Sistemler ve Denetleyiciler, Çetinarslan, B, 2006, Kişisel Görüşme, Doktor, Kocaeli Tıp Fakültesi, Okay, E, 2006, Kişisel Görüşme, Doktor, Kocaeli Tıp Fakültesi, Okay, E, 1999, Tiroid Hastalıklarında Bilgisayara Dayalı Tanı Amaçlı Veritabanı Sistemi Projesi Protokoli. 9. Regers, W, 1984, Computer Aided Medical Diagnosis.Literature Reviewe,in Proc.1 Conf. On Artificial Intelligence Applications. IEEE Computer Society

13 10. Sharma, RS ve Conrath, DV, 1993, Evaluating Expert Systems. A Rewiew of Applicable Approaches, Artificial Intelligent Review.17(2), Ünsaçar, F, Allahverdi, N ve Halkacı, S, 1998, Knowledge Base System Rule Design for Fault Diagnosis in CNC Machine Tools, Accepted by Org. Com. Of 2nd International Symtems.