SAĞLIK TEKNOLOJİ DEĞERLENDİRME (STD) İÇİN MODELLEME VE BENZETİM. Dr. Murat Günal



Benzer belgeler
SİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri

Chapter 8 Yazılım Testi. Lecture 1. Chapter 8 Software testing

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU

Sistem Modelleme ve Simülasyon (SE 360) Ders Detayları

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı:

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4907

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

MONTE CARLO BENZETİMİ

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3616

Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci

Girişimcilikte Simülasyon: Eğitimcinin Eğitimi

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

TANIMLAR. Dr. Neriman AYDIN. Adnan Menderes Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı

YAZILIM MODELLEME VE TASARIM

Rasgele Sayı Üretme. Rasgele Sayıların Özellikleri. İki önemli istaiksel özelliği var :

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 2404

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

NX Motion Simulation:

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 2303

Proje Süreçleri (Project Processes)

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Olasılık ve İstatistik II (IE 202) Ders Detayları

Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme (ISE 424) Ders Detayları

MerSis. Bilgi Teknolojileri Bağımsız Denetim Hizmetleri

ProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders

Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları

Kimyasal Süreç Hesaplamaları (CEAC 207) Ders Detayları

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ

R. Orçun Madran & Yasemin Gülbahar BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ

Atılım Üniversitesi Bilgi & Đletişim Teknolojileri Müdürlüğü Canlı Hizmetteki Sunucu Sistemlerine Erişim Politikası

TEDAVİ PLANLARI CLINICAL CRITICAL PATHWAYS

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II UYGULAMA III. Yrd. Doç. Dr. Pembe GÜÇLÜ

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:2 Simülasyon Örnekleri

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

Atrial Fibrilasyon dan Gerçek Kesitler: WATER (Warfarin in Therapeutic Range) Registry den İlk Sonuçlar

İSTATİSTİK EXCEL UYGULAMA

Yazılım Süreçleri Software Processes

BİLİŞİM ALANINDA PROJE ESASLI ÇALIŞAN FİRMALARDA ÜRÜN GELİŞTİRME SÜREÇLERİNDEKİ BOZUCU ETMENLERİN MODELLENMESİ VE ETKİLERİNİN BELİRLENMESİ

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Başarılar Dilerim. SORULAR

Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.

İşletme Bilgi Yönetimi. Doç. Dr. Serkan ADA

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

Yaz Stajı II (IE 499) Ders Detayları

Bilgi Teknolojisi ve Muhasebe Bilgi Sistemi 6-1

Örneklem. Yöntemleri FBED511 Eğitim Bilimlerinde Temel Araştırma Yöntemleri 1. Evren & Örneklem. Evren. Örneklem ve örnekleme

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4822

Maliyet Etkililiği. Maliyetleri ve Sağlık Etkilerini Değerlendirme

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

1.Yazılım Geliştirme Metotları 1

YAZILIM SINAMA TEKNİKLERİ GENEL BİLGİLER

Ü Ş Ü

Örnekleme Yöntemleri

BLG Sistem Analizi ve Tasarımı. Öğr. Grv. Aybike ŞİMŞEK

Y I L D I Z T E K N I K Ü N İ V E R S İ T E S İ MÜHENDİSLİĞİ

Software Test Documentation

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 1) Can Akkan

KULLANICI TARAFINDAN TESTİN DOĞRULANMASI (VERİFİKASYON) Dr. Murat Öktem Düzen Laboratuvarlar Grubu

Excel Nedir? Microsoft Excell. Excel de Çalışma sayfası-tablo

Olasılık ve Rastgele Süreçler (EE213) Ders Detayları

MODELLEME VE BENZETİM

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Veri Organizasyonu ve Yönetimi BIL

DC Beslemeli Raylı Ulaşım Sistemlerinin Simülasyonu

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 3618

FIRAT ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ Yazılım Mühendisliği Bölümü

MODÜL BİLGİ SAYFASI İÇERİK :

TEBEOS Kullanıcılarımızın Dikkatine

Ders Tanıtım Sunumu. Database Managegement II. Elbistan Meslek Yüksek Okulu Güz Yarıyılı. Öğr. Gör. Murat KEÇECĠOĞLU

Risk yönetiminin kavramsal temelleri ve önemli ilkeleri. Farklı risk çeşitlerinin sınıflandırılması

Bilgisayar Sistemleri; donanım, yazılım ve kullanıcılardan oluşur. Yazılım sadece belirli bir işlemi yapan bir program değildir. Yazılım belirli bir

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4822

Ders Kodu Dersin Adı Yarıyıl Teori Uygulama Lab Kredisi AKTS IND 621 Stokastik Süreçler

Simpleks Yöntemde Duyarlılık Analizleri

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

Doğan Can, Murat Saraçlar. Bebek, İstanbul. 9 Mart, 2009

BAŞVURU FORMU ÖRNEK DÖKÜMAN

Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan

CRYSTAL BALL Eğitimi

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 1003

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

PROJE RISK YÖNETIMI D R. Ö Ğ R. Ü Y E S İ K E N A N G E N Ç O L

SAĞLIK BİLGİ SİSTEMLERİNİN TARİHSEL GELİŞİMİ

Olasılık Teorisi ve İstatistik (MATH392) Ders Detayları

DERS BİLGİLERİ. Uygulamalı İşletme İstatistiği BBA 282 Bahar

Öğretim planındaki AKTS Ulusal Kredi

AKARSULARDA KİRLENME KONTROLÜ İÇİN BİR DİNAMİK BENZETİM YAZILIMI

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME

INS4801 Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) (3 + 0)

İŞLETMECİLER İÇİN İSTATİSTİK II

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018

Mühendisler İçin Olasılık ve İstatistik (CE 205) Ders Detayları

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4915

Benzetim 13. Ders. Benzetim Paketleri ve Promodel e Giriş

Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme (ISE 424) Ders Detayları

VERİ TABANI UYGULAMALARI

Transkript:

1 SAĞLIK TEKNOLOJİ DEĞERLENDİRME (STD) İÇİN MODELLEME VE BENZETİM Dr. Murat Günal

SAĞLIK TEKNOLOJİ DEĞERLENDİRME (STD) Sekröte sunulacak Yeni Ürün (veya Teknoloji) Mevcut ve gelecekteki demografik durum Paydaşlar; Hastalar Teknoloji üretenler Ödeyenler Sağlık sektöründe yüksek AR-GE giderleri, yeni teknolojilerin etkilerinin daha iyi bir şekilde tahmin edilmesini gerektirmiştir. Maliyet-Etkinlik!!! 2

STD EĞİTİM Bölüm 1: Excel de model geliştirme ve modeli anlama Excel ile STD Bölüm 2: Kesikli Olay Benzetimi (KOB) tekniğinin tanıtımı ARENA yazılımı ile model geliştirme Bölüm 3: Model Geçerleme (Validation) Teknikleri 3

PROGRAM 09:00-10:00 :: Excel ile Markov model geliştirme öncesi hazırlık: 3-State Örnek bir hastalık ve geleneksel ilaç/yeni ilaç ile tedavi. 10:00-11:30 :: Excel ile Modelin geliştirilmesi (adım adım anlatımla) 11:30-12:30 :: Geliştirilen model ile analiz. Model bize neler söyleyebilir. 13:30-14:00 :: Kesikli Olay Benzetimi yönteminin tanıtımı. 14:00-15:00 :: Örnek bir model geliştirme: Hastanelerde Acil Servisler. 15:00-16:30 :: Benzetim modeli ile analiz: Doktor/Test Cihazı Maliyetleri ve hasta gelişleri arası ilişki. 4

REFERANSLAR Bölüm 1: Goodman C.S. 2004. HTA 101: Introduction to Health Technology Assessment. Online kitap. Pidd, M. 1999. Tools for Thinking-Modelling in Management Science. John Wiley & Sons. Albright S.C. 2001. VBA for Modelers-Developing Decision Support Systems with Microsoft Excel. Moore et al. 2001. Decision Modeling with Microsoft Excel. Prentice Hall. 5

6 BÖLÜM 1 Modelleme ve Excel

BASİT BİR MARKOV MODEL Hastalık ilerleme modeli State Transition Diagram da daireler bir kişinin bulunabileceği Durumları, oklar ise bu durumlar arasındaki geçiş olaylarını gösteriyor 7

ÖRNEK SİSTEMİN TANIMI Bir ilaç veya sağlık teknolojisi sayesinde A dan S ye geçiş olasılığı değişmektedir. İlaç kullanıldığında A-S geçiş olasılığı düşük, ilaç kullanılmadığında ise yüksek olduğunu varsayalım. 8

DEĞİŞİM ORANLARI 9

BAŞLANGIÇ DEĞERLERİ 10

DURUM GEÇİŞ OLASILIKLARI 11

QALY TAHMİNLERİ A durumunda 10 hasta varsa 9,5 QALY miz olur S durumunda 10 insan varsa, 5 QALY min olur. D durumu, ölüm. Not: QALY çok subjektif bir ölçüt! 12

MALİYETLER A ve D durumlarındaki hastalar 0 $ S durumunda 1 hasta 200$ Ilac sadece A daki insanlara veriliyor ve her bir insan icin 100$. 13

DEĞİŞKENLİK EKLEME Durum geçişlerinde olasılıkların 0.4 ortalama ve 0.03 standart sapma ile olduğunu söylemiştik. Excel de bunu uygulama için BETAINV fonksiyonu kullanılabilir. BETA olasılık dağılımı alfa ve beta parametrelerine ihtiyaç duyar. 14

BÖLÜM 2 15 Kesikli Olay Benzetimi ve ARENA yazılımı

NİYE MODELLER? Hangi yöne gittiğinizi gösterir pusula mı? Kesin olarak nerede olduğunuzu gösteren GPS mi? 16

BENZETİM Bir sistemin benzerinin bilgisayar ortamında oluşturulması ile Benzetim Modeli elde edilir. (Simulation) Girdiler Model Çıktılar Etkileşim 17

Rasgelelik BENZETİM Karmaşıklık-Sistem Boyutu

Sistem Bir sistem, kendisi dışında ortaya çıkan değişikliklerden etkilenir. Sistemlerin modellerinin kurulabilmesi için, sistem ve sistemin çevresi arasındaki sınıra karar vermek gerekir. Bu karar, sistemin özelliğine ve çalışmanın amacına bağlıdır.

BENZETİM Sistemin Bileşenleri Giren Nesneler (Varlıklar) FAALİYETLER KAYNAKLAR KONTROLLER Sistem Çıkan Nesneler (Varlıklar) Şekil: Sistemin Bileşenleri

STD İÇİN BENZETİM MODELLEME 1/2 Bir STD benzetim modelinde muhtemel modüller; Popülasyon dinamikleri Doğum oranı Ölüm oranı Hastalık dinamikleri Vaka oranı (incidence) Yaygınlık oranı (prevalence) Hafifleme oranı (remission) Ölüm oranı (fatality) 21

STD İÇİN BENZETİM MODELLEME 2/2 Bir STD benzetim modelinde muhtemel modüller; Sağlık hizmetleri Önleme Tedavi öncesi Tedavi Tedavi sonrası Sağlık hizmetleri finansmanı 22

23 BÖLÜM 3 Model Geçerleme Teknikleri

GEÇERLEME - GENEL KONULAR Model geçerlemesi için Gümüş mermi yoktur. Uğraşmak gereklidir. Genelde modelleme işindeki her paydaşın katılımı ile gerçekleştirilir. Amaç; modelin gerçeği temsil edip etmediğinin belirlenmesidir. Diğer taraftan; 24

GEÇERLEME - GİRİŞ Model inşaası ile geçerleme birlikte yapılır Genelde Verification & Validation olarak adlandırılır (Doğrulama ve geçerleme) Doğrulama; modelden istenileni belirten Model tanımlama dokümanı ndakiler doğru olarak modele aktarılmış mı? Geçerleme; Model, belirtilen amaçlara ulaşmak için gerçek sistemi doğru olarak temsil ediyor mu? 25

GEÇERLEME - GİRİŞ Diğer bir kavram ise; Model Credibility güvenilirlik. Her gerçerli model güvenilir olmayabilir, veya tam tersi. Modeller bir amaç için yapıldığından esas olan modelin bu amaca hizmet edip etmediğidir. Accreditation akredistasyon: modelin amacına hizmet ettiğinin belgelenmesidir. Modeller genelde approximation yani kestirim içindir. 26

1 Problemin formüle edilmesi 2 Bilgi ve veri toplama ve Varsayımlar dokümanı oluşturma İşin %25-50 si 3 Varsayımlar dokümanı geçerli mi? Yes 4 Modeli kur/programla No 6 5 Model geçerli mi? Yes Deney tasarla, çalıştır, analiz et (duyarlılık analizi) No 7 Benzetim sonuçlarının dokümantasyonu ve sunumu 27

MODEL GEÇERLEME TEKNİKLERİ Bir çok teknik olmasına rağmen aşağıdakiler yaygınca kullanılır 1. Yüzyüze geçerleme 2. Uç değer sınaması 3. Beyaz kutu geçerleme 4. Siyah kutu geçerleme 28

YÜZYÜZE GEÇERLEME Bu teknikte geliştirilen model, model kullanıcısı tarafından kullanılarak test edilir. Model istenileni yapıyor mu? Beklenilen gibi davranıyor mu? gibi konularla ilgilidir. Kullanıcının ilk karşılaşması şeklinde olmamalıdır, ara ürünler de (model) gösterilmelidir Yazılımda Beta versiyon olarak bilinen kavrama benzer 29

UÇ DEĞER SINAMASI Kullanıcı modelin girdilerini uç değerle olarak değiştirerek modelin bu değerler karşısında tavrını inceler. Duyarlılık analizinden önce yapılması gerekir. - değerler, 0, çok büyük + değerler girilmelidir Ayrıca değişim miktarları makul seviyede olarak basamak basamak arttırarak modelin çıktısının değişmeleri de gözlenmelidir. 30

BEYAZ KUTU GEÇERLEME Konu uzmanları, model kullanıcıları ve modelleyicilerle birlikte modelin bileşenler bazında geçerlemesidir Modelin her bir bileşeni; farklı değerlele çalıştırılarak test edilir. Bileşenlerin kodlamaları incelenir. Zahmetli, maliyetli ama gerekli bir geçerleme tekniğidir. 31

KARA KUTU GEÇERLEME Modelin sadece çıktıları ile ilgilenilir. Model ile modellenen sistemin gerçek çıktıları karşılaştırılır. Genelde bu karşılaştırmalar istatistiksel testlerle olur 32

P roportion 0.45 Frequency-Comparison Plot 0.40 0.35 0.30 Model çıktısı 0.25 0.20 Gerçek sistemin çıktısı 0.15 0.10 0.05 0.00 1.15 5.75 1 0.3 5 1 4.9 5 1 9.5 5 2 4.1 5 2 8.7 5 Inter val Midpoint 1 4 i n t e rv a l s o f wi d th 2.3 b e t we e n 0 a n d 3 2.2 1 - L o g n o rm a l 33

KARA KUTU GEÇERLEME İstatistiksel testler kullanılır Ki-Kare Kolmogorov-Smirnov İstatistik yazılımları ile veya benzetim yazılımları içindeki yazılımlar ile yapılabilir. Ki-kare testi aslında bir Hipotez testi dir. 34