BİLGİSAYARLARDA HASTALIK TANIMA/ EĞİTİM SİSTEMİ

Bilgi Sayarla Hastalık Tanıma/Eğitim Sistemi

Bülent DlKMAN HÛ

ÖZET

Hacettepe Üniversitesi'nde geliştirilen uzaktan erişimli bir sistem olan «Hastalık Tanıma/ Eğitim Sistemi», hastalığı tanımada hekime yardımcı olacak bir eğitim aracıdır. Hekim, gözlediği bulguları çalıştığı yerde bulunan bir uzak-. yazıcı aracılığıyla bilgisayara gönderdiğinde, bu bulgulara en büyük uyarlık gösteren 4 hastalık bilgisayarca saptanmakta, ayrıca bulgu uyarlığı ve hastalık uyarlığı olarak tanımlanan iki yüzde hesaplanmakta ve her hastalık için uyan bulgular, uymayan bulgular ve eksik bulgular açık dille listelenmektedir. Hekim, elde ettiği bu sonuçları inceleyerek yeni gözlemlere yönelebileceği gibi, önerilerden ya da bulgu uyarlığı, uymazlığı, eksikliği gibi ipuçlarından da yararlanabilmektedir. Genellikle elde edilen sonuçtan sonra hekim yeni bulgulara yönelerek yemden bilgisayara başvurup durumu bir kez daha gözden geçirmektedir.

SUMMARY

Disease Diagnostic and Training System, developed in Hacettepe University, is a training tool aiming at helping the physician in diagnosing. The physician inputs his findings to the computer from his working room by means of a taletypewriter and the computer finds out four most probable diseases, communîcating also disease complete, findings complete percentages and listing in öpen turkish matching and lacking findings. The physician can re-examine his patient in the light of his computer output.

1. GiRiŞ

Bilgisayarın hastane ortamında kullanılması düşüncesi yeryüzünde, ilkin İM ana konuda belirginleşmiştir: Hastane yönetimini destekleyici uygulamalar ve hasta dosyalan arşivinin mıknatıslı bilgisayar belleklerine aktarılması. Bu iki ana konunun ötesinde, özellikle gerçek zamanlı çalışma ve uzaktan erişim olanakları, bilgisayara hasta bakım ve hastalık tanıma sorunlarında ve her türlü tıbbi araştırma ve uygulamada pek yararlı bir araç niteliği kazandırmıştır.

Bilgisayarın hastalık tanımada kullanılması her şeyden önce hekimlerin bu yolda çaba harcamalarıyla, gerçekleşebilir, öteki bilgisayar uygulamalarında olduğu gibi burada da, hastalık tanıma sürecini bilgisayar programlarının gerektirdiği açık seçik kesinlikle tanımlayabilmek dçin yapılan çözümleme çalışması, bilgisayarın sorunu çözmedeki katkısını aşan bir başka ürün sağlamaktadır. Bu ürün, işi bilgisayara tanımlarken, konuya değişik yöntemlerle yaklaşan bilim 'adamının, karşısındaki sorunu değişik yepyeni bir çözümsel yaklaşımla irdeyebilmesi, dolayısıyla konusunu çok daha iyi kavrayabilmesidir. öte yandan, tanıtılan sistemin, Hacettepe Üniversitesi Bilgi îşlem Merkezâ'nin beş nimsediği bütünleşik yaklaşım çizgisinde 2 kişiay gibi bir insan-gücüyle çalışır duruma geti-

rilmesi, oysa temeldeki tıbbi çalışmanın 2 kişiyıl almış bir araştırmanın ürünü olması, bu tür uygulamada hekime düşen ağırlığı açıkça göstermektedir. Çalışma Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanı Sayın Prof. Ah' Ertuğrul'un Bilgi îşlem Merkezine sağladığı, doğuştan çocuk kalb has1talıklan konusunda belirtilerle hastalıklar arasındaki ilişkileri saptayan çalışmalarıyla olanak kazanmıştır. Gerek uzakyazıcının kullanımı, gerek sözlük kütüklerinin «Hacettepe Üniversitesi ve Hastaneleri Bütünleşik Bilişim Sistemi» tasarısı içinde belirli uzlaşmalarla kolay ca kurulup yaşatılması, gerekse çalışmanın tamamlanmasında tek-düzen belgelemenin sağladığı olanaklarla verimli 'bir işbirliğinin gerçekleştirilmesi, çalışmanın bilgi işlem kesimini hızlandırmıştır.

Yazılım Ocak 1971'de çalışır duruma girmiş, tanılarda elde edilen basan hastalar üzerinde denendikten sonra, Ankara'da kalp uzmanlannın katıldığı bir toplantıda, toplantının yapıldığı odaya yerleştirilen bir uzakyazıcı aracılı1ğıyla, tıp. çevrelerine uygulamalı olarak tanıtılmıştır.

2. AMAÇ

Hastalık Tanıma/Eğitim Sistemi, adından da anlaşıldığı gibi hastalığa tanı koyma işini he-

kimin elinden alarak bilgisayara verme amacını gütmez. Böyle bir amaç hem gerçekleşmesi pek uzun sürecek bir düş, hem de bilgisayar ve tıp bakımlarından yalın kat bir görüş olurdu. Çalışmanın amacı, hastalığı tanıma görev ve sorumunu hekimden almak yerine, tersine, hekimi bu görevini en çabuk ve güvenilir biçimde yapabilmesi için türlü düzeylerde desteklemek, ona yardımcı olmaktır.

Bu destek aşağıdaki öğelerden oluşabilir:

2.1. Hastalıkları belirtilere göre çözümlemek :

Sistemin kurulması için hekim, uzman olduğu daldaki hastalıkları saptamak, sınıflandırmak, bu hastalıklardan herhangi birine yakalanmış bir hastada gözlenecek bulguları derlemek ve bunları hastalıkların belirtileriyle bağdaştırmak zorundadır. Uzman hekimlerden oluşan bir ta-kimin yürütmesi gereken bu çözümsel çalışma, tıbbi bilgilere önemli katkılar getirebilecek bir araştırma sayılmalıdır. Tanıtılan yazılım, bu tür çalışmaların teknik bakımdan Türkiye'de olanak kazandığını bildirmektedir.

2.2. Bilgisayarı hekim yaranna açmak :

Bilgisayarın hastane ortamında, hastalık tanımadan çok daha öncelikle katkı sağlayabileceği konularda hekimin bilgisayarı tanıması, bu konuda hiçbir şey bilmeden yararlanamayacağı ilginç makineyle ve çevresindeki bilgi işlem ve bilişim uzmanlarıyla ilişki kurması önemli bir ilk adım sayılmalıdır.

2.3. Hekimin belleğine yardımcı olmak :

Sistemin amacı kesin bir tanıyı bulgulardan bulup çıkarmak değil, olasılığı yüksek hastalıkları tanıtmak, bunlara ilişkin tamamlayıcı bilgileri bir başvurma aracı gibi davranarak hekime sunmaktır. Olasılığı en yüksek dört hastalığın herbiri için uyan, uymayan ve eksik bulgular listelendiğinden, bilgisayarın gerçek hastalığı tanıma çabası içindeki hekime yol göstermesi, onu düşündürmesi, atlamış olabileceği yeni bulgulara yöneltmesi beklenebilir. Bilgisayar belleğinde yapısallaştırılmış bilgileri, hekim «konuşarak» danışabileceği bir «akıl defteri» gibi kullanabilir.

2.4. Tıp öğrencisi ya da genç hekime ilginç bir

eğitim olanağı sağlamak :

-s

Hekimlik eğitimi pek uzun ve güç bir süreçtir. Belli bir düzeyden sonra öğrencilerin uygulamalı çalışmalar yapması, gerçek hastalar üzerinde hastalık tanıma denemelerine girişerek, yanılgılarını adım adım seyreltip, daha başarılı bir hastalık tanıma yeteneği kazanması

Elektrik Müheridisliği 193

gerekmektedir, öğrencilerin ve genç hekimlerin hasta karşısında bilgisayardan yararlanarak ta1-

nıya yaklaşmaları olanağı önemli bir amaçtır.

2.5. Hastalık tanıma sürecini hızlandırmak :

Sistem, özellikle yeni yeni deney .fca7a.Tnna.Vta

olan, oysa tıbbi sorumluluk yüklenmiş bulunan

genç hekimler için, hastalığı tanıma sürecini

hızlandırıcı nitelikte bir yardımcı sayılabilir.

Hekimin saptadığı bulguların olası hastalıklar

bağlamında yapılan bir çözümlemesi çabucak

elde edilmektedir. Hekim bu çözümlemenin so

nuçlarına göre hastasını yeniden gözleyecektir. 2.6. Hastanın durumunu belgelemek : s

Bulgular ve olası hastalıklar, yorumlarla bir

likte, uzakyazıcıdan kağıt üzerinde çıktı olarak

elde edilmektedir. Doğrudan hasta dosyasına

konulabilen bu çıktı, hekimin hasta üzerinde

saptadığı bulgulara ilişkin ayrıntılı bir belge

niteliği taşımaktadır.

'• ('

3. KAPSAM

Sistemin hastalık tanıma yeteneği yalnızca 44 doğuştan çocuk kalp hastalığını kapsar. Bu sayı, belirtileri çözümlenip, tanımlanan yeni hastalıklar da sözlüklere aktarılarak arttırılabilir. Geliştirilen bilgisayar programlan, hiçbir değişiklik yapılmadan, yalnızca sözlük ve hastalık tanım kütüklerine yeni bilgiler yüklenerek başka uzmanlık dallan için de kullanılabilir. Dolayısıyla tanıtılan yazılımın hastalık tanıma kapsamı, yalnızca tıp çalışmalarında sınırlanmaktadır.

Doğuştan çocuk kalp hastalarında bulgular:

a. Hastanın öyküsündeki bulgular, b. Fiziksel gözlem bulguları, c. Röntgen bulguları, d. ECG (elektro kardiyografi) bulguları bölümlerine ayrılmıştır*. 212 bulgu ve 44 hastalik, herbirine verilen sayısal düğümlerle birlikte Ek 2'de gösterilmiştir. Her hastalığa ilişkin olarak belirti niteliğindeki bulgular aynca sıralanmıştır. Çalışmada tanımlanan hastalıklardan hiçbirioin 25'den çok belirti göstermediği ortaya çıktığından, hastalıklar 25 öğeli birer diziyle tanımlanmıştır. Mıknatıslı teker

* «Bulgu» ile «belirti» sözcükleri birbirinden ayrı iki kesin anlam taşımaktadır. Bulgu,hekimin henüz hastalığını bilmediği hastası üzerinde topladığı bilgilere denir. Hastanın öyküsünde sürekli başdöır-mesi "tek başına düşünüldüğünde bir bulgudur. Belirti' ise, belli bir olası hastalığı düşündüren bulgudur. Aynı bulgu birden çok hastalığın belirtisi olabileceği gibi, bir 'hasta için toplanan bulgular 'takımı da türiü hastalıkların belirtilerini içerebilir.

Hastalı* Belirti Sayısı Hastalık Uyarlığ ı Uyarlık

GİRDl Hasta Bulguları

3 n Bulgu Sayısı

HASTALIK TANIM KÜTÜĞÜ

ık Belirtileri 24 25

Ha sta

2 l3

1 013 21 34

İŞLEM* r

3 UC O> f <n "-H : 3ı 3 H t> « M

H

>Oı

•H3 ~< Ov M

*-< m m3 3sı

43 44

UYARLIĞI EN YÜKSEK

4 HASTALIK tÇtN Uyan Bulgular j|

r F TLJı.

Uymayan Bulgular i l l i Eksi± Bulgular

LJ

Uyarlık = Hastalık Uyarlığı - 5 Bulgu Uyarlığı Bulgu Uyarlığı ~> Uyan Bulgrular/Bulgu Sayısı Hastalık Uyarlığı «- Uyan Bulgu Say ısı/Bel ir ti Sayısı

Çizim 1. Hastalık olasıklannın saptanması belleğe rasgele erişimli tutanaklar biçiminde yerleştirilen bu hastalık tanımlan, hekimin hasr talik tanımada yararlandığı ve sürekli olarak belleğinde bulundurmak zorunda olduğu hastahk-belirti ilintilerini barındıran kütüktür. Bu kütük, hekimin hastalıkları tanımada yararlandığı tıp bilgisinin bir özeti sayılabilir. Hastalık tanıma süreci, hasta üzerinde gözlenen bulguları, bir takım sayım ve yordamlar yoluyla bu bilgiyle karşılaştırarak, bulgulara uyarlığı en yüksek hastalıkları saptamaktan başka bir şey değildir.

4. YORDAM

Hastalık tanıma sürecini bir bilgisayar programı biçiminde tanımlamak üzere geliştirilen yordam oldukça yalınçtır. Yordamı tanıtmak üzere Çizim l ve 2'den yararlanacağız. Çizim l'de, Hastalık Tanım Kütüğü başlığı altında, listelerle açık adlan tanımlanan hastalıkların herbiri için söz konusu olabilecek belirtilerin, mıknatıslı teker bellekte 2 boyutlu ıbir dizi biçiminde, nasıl saklandığı görülmektedir. Hastalığı tanıma sorununun verileri yada programın gir-

f HKAROl J

J --

B

8 B8

r; bulg nuç tar

alı r ı iste; n ık dtll«

a ınoas ı ist n I yor nü ,

s r;

u , ellr ci ve

h senlik say çlarını 1 fırla

|

f UYARLIK J Hastalık sayacını sıfırla

Bir sonraki hastalığa geç

Yok

Çizim 2. Akış şeması dileri olan hasta bulguları, uzakyazıcıdan çekirdek belleğe iletilir, geçerlikleri denetilerek şayi' lir ve en çok 25 öğelik bir dizi olarak bellekte saklanır. Çizim 2'de verilen Akış Çizeneği'nde görüldüğü gibi, bilgisayar, hastalık olarak tanımlanmış 44 seçenekten herbirini olası tanı olarak değerlendirir ve bulgu takımının herbir hastalık için önceden tanımlanmış beMrti takımına uyarlığını bulur. Bu uyarlık, hastalık uyarlığı ve bulgu uyarlığı olarak tanımlanan iki uyarlığın doğrusal bir birleşimidir. Bu kavramların tanımı aşağıdaki gibidir:

Uyarlık = hastalık uyarlığı + 5 bulgu uyarlığı (1)

uyan bulgu sayısı

Hastalık uyarlığı =

-(2)

hastalık toplam belirti

sayısı

Bulgu uyarlığı =- uyan bulgu sayısı (3)

bulgu sayısı

(l)'de, bulgu uyarlığının önündeki 5 katsayısı, uzman hekimlerin yaptıkları bir dizi uygulamada sınama yoluyla saptanmış bir değerdir. Uyarlıklar yüzde olarak bulunduktan sonra

Has ta 1 ığa ilişkin uyar 1 ıkla-r ı hesapla

Uyar lığı en yüksek 4 hasta lığı seç______

4 hastalığın kendi aralarındji 'ki olasılık yüzdelerini hesapla

Birinci olanı hastalığa eriş ( UYAN J program, 44 olası hastalık içinde en yüksek uyarlık gösteren 4 hastalığı Çizim 1ta sağ yanında görülen diziyi tarayarak bulur; uyarlığı en yüksek bu 4 hastalığın toplam olasılığına göre herbirinin olasılık yüzdelerini, en büyük olasılıktan başlayarak hastalıkların açık adlan, hastalık ve bulgu uyarlıklanyle birlikte, uzakyazıcı başında sonucu bekleyen hekime yazık olarak bildirir. Bundan sonra, bulgu ve tanılar üzerinde yo<rum olarak, uyan, uymayan ve eksik kalan bulguların saptanmasından başka yapılacak bir iş

kalmamıştır. Bu amaçla, belirti ve bulgu dizileri üzerinde iç içe döngülerle yapılan taramalar sonucunda, olası 4 hastalığın herbiri için uyan, uymayan ve eksik bulgu dizileri oluştu-

rulur : bu dizilerde kodlan bulunan bulguların açık adlan, uzakyazıcı uç aracılığıyla, çalışma odasında hastasıyla karşı karşıya bulunn heM-

me türkçe olarak sunulur. Bunun için gerekli kod çözme, listelerin mıknatıslı teker belleğe yerleştirilmiş biçimi olan «sözlüklere başvurularak yapılır.

f UYAN )

Hastalık adı, olasılığı,bulgu uyarlığı ve ha^

talik uyarlığını yaz,bulgu sja yacını sıfırla

Bulgu adını »oı lükte ara

Bir sonraki uyan bulguya geç

CZD

Uynayan ve eksi! bulgular için di YA2-E3 fcesiraindekllere benzer iğleri yap

T 7 tX HCAflDt C^î f» B(V HCARDI-OA 0*0931 lûıBft

HACETTFPt ÜNiVERSiTESi B1L11 ISLf* «r""E2! HASTALIK TANIMA/ETİ Tl 1 SISTFMI

*•« B& EĞiTiM ARACI OLA-J BU SISTfll^t AMACI TESHli KG. DEOIL BİLGİSAYARIN VEHECEQI DILGIYLF HFKIMl HA5TAL10» TANIMADA YARDIMCI OLMAKTIR.

*•* HASTALIK TAMIMA SUSFCINL VE PFDIATRI BflLUflU KOVJFNITAL KALP HASTALIKLARI 1CIM B1 tGU lf TANIMLARI HAZIRLAYAN l Pfl. ALI Ç*ti:uaRUL

BULOULARIS snfiLAniNi BITIED ARAYLA YAIYANA YAZIMIZ.

*•«...D..i..K..K..A...T.....B.ld..S..A.T.IR.A...A.^.A.K...1.5.....C.O..^O..E.S.»..Q..U.L.^.U..f.A.Z.A.B.l.LcUı

01 5 016 O33 110 II<» 131 133 1*1 la' 15* Ift? 30? PlO E12 J1İ

Daha yazmanı İstiyor fcüf kine aor(jt)

(Yaz)

Bir sonraki olası hasta hastalığa geç

f U7A*

5. KULLANIM

Hastalık Tanıma Eğitim/sisteminden Yararlanmak için bilgisayara bağlı bir uzakyazıcımn varlığı ve kullanıcının elinde (hekim ya da öğrenci), sınıflandırılmış ve -kodlanmış bulguları içeren yönerge gereklidir. Hekimin uzakyazıcıdan yararlanmak üzere yapacağı hazırlık ve göndereceği iletiler, bundan başka hiçbir özel bilgi gerektirmez. Hastalık tanıma yordamları1nı içeren program çağrıldıktan sonra, bilgisayar belgeleme amacıyla, hekime hastasının adını sorar, hekim adı bildirdikten sonra, Ek l ve 2'te verilen çıktı Örneklerinde görüldüğü üzere, bulgularını üçer sayılık kodlar -biçiminde, bilgisayarın yazı kağıdında işaretlenen yerlere yazar. Kullanımda en uzun süreyi uyan, uymayan ve eksik bulguların listelenmesi aldığından, hekim türkçe açık adlar yerine çıktıda bulgu kodlarıyla yetmiyorsa, bilgisayarın «sonuçlan türkçe olarak istiyor musunuz?» sorusunu H (HAYIR) yazarak cevaplayabilir. E (EVET) yazarsa biraz daha uzunca sürecek bir yazımı bekleyecek, buna karşılık sonuçları da-

_ 'n^ t k 90

HASTALIK OTABU«ll ,t ST

PAROltSISHAL ^ERtBRAL HIPOH51 PAROKS'SMAL a ECE DISPJJESI KlPCHAKttP PARASTFRVAL VURUM (SA4 VCNTRIKLL HIPFRTRDF!S!> SOL KAİDECİ SISTOLIK TRIL 5-9 TEK

.sefer tJVfsttoft TİPİNDE SISTÖLIK (JFIJRUM

ÖDEMPRtKORDlta DIIlffCA PtVAHLI UTUAUH

QENIS AORT JUV9I • SM ATRIIM nHlS^DOSl |AQ UEKTR1KUL SttlSUUtll

İM VEFfTRIKU. l AWT KAVft f

f AO r

„ . ._ l «CGIOMLUM «Alil

SISTOtlK EJtKSIYON KLİK EKSİK BULGOLAJI ı * HOL^Y Y01TULHA

l Ki MCI TANI ı < S3 PULNOHrft 3TDtOXU-VALVULER

BULOU UYARLISI ı l «4

HASTALIM UYAHL101* * 16

UrAM RtlLlULAli

t

PAHOKS1S*AL SEREBRAL HIPOKSI

PAROKSISNAL OFCE DISPHE5I

HlPEFıAKllF PfttlftSTEJÎMAL VURUH tSAfl tfDO%IK(JL l

SOL MAIDFfF SISTOLIK TRIL ÇERî (JEKS1VON

TİPİMDE SISTOLIK UTURUH

PEıt*"i«DtUX DISI^OA DEVAMLI UT URUK SAT Al h | U.C! rıENISL«KSI

SIVı i P? (SAr, ûlHIUM OEH1SLEHES11 SA , VEVTHIKUL UIPFRTROFtSI IKI TARAFLI DAMflftLABIV AKCMERLEHPE AZALIŞI S«T AHS PEVIA5YOVU

UYMAYAN BULTMLAR ı BA5 »TIÎ1S i

S-P AR1M1S $-E TFK

Ot^VAMLI UFURUM

IEM IS AO RT K AV S İ AORT KAVSI SftrjDA ( TRUNKUS Plrt.Mf)MALIS nO^UKMUYÛH EKSİK BUL1ULAR KOtAY YORin,MA 5-2 AZALMIŞ S-2 UFNI5 CIFTLFSME

SI

PULNOtJU STEUOtLA BfHABDI TIK

fCUNCU TAHt t t ee BULOU UYAhLIOI ı HASTALIK UYARLI

Ol ı I 60*-UYAH BULGULAR l" BAS AĞRISI

PAHOKSISMAL 5CREBRAL HIPOKSI H1PEHAKTIF PARASTCTMAL VURUN «SAO VBMİKU. HIPCRTROFI 51 >

SOL KAIDEOK SISFOLİK TBIU

S-E TI?C SERT EJEKSIYON TİPİNDE SI5TOLIK

UTUBUM

OPtW

PREKOHOIUH DIŞINDA DEVAMLI UfURUH

SAd ATHII*) GENİŞLEMESİ

SİVRİ P2 (SAO ATRIUM OEfgiSLEMESP SAtJ

VEMTRIKUL H1PERTROFISI

TRUNKUS PULMONALIS GÖZÜKMÜYOR IKI TARAFLI

DAMARLARIN AKC I OEJO.E31DE AZALIŞI UYMAYAM

BULDULAR ı

PAROKSISHA1. Q£CE DISPMtSl

S-8 ARTMIŞ

CtVftMUl UFURUH

OEHIS AORT KAVSİ

—

SAO VENTRIKUL, GENİŞLEMESİ

AW T KAVSİ SAĞDA SAO AH S

PFV1ASYDMU

StSTOLIH KJEKSlYON KLİK

EKSİK BULOULAR | HALB

GENİŞLEMESİ

SOL PULHOUER AB7SRIN HftLS COLOtSl 1C1NDF OLUSU t

P-R INTCTVALIUIH UZAMASİ

BI VENTR1KU.EA KIPCRTRO^

-'

TM1 ı İ 21 İDİOPATİ* PULHOMER HİPERTANSİYON UY ARLI Q l l l 6 1 K*STALIX UYftfiLlffJı l 61 UVAM BULGULAR l

PAROKS İSHAL OECE DISPNCSI

HIPEflAKTIF PAKAİTIRNAL VURW tSAO UEHTHIKUL HlPEfaR

SIBT EJEKSIYON TIPIHDI. SISTOLIK UFURUN ODU PREHORDIUM DIŞINDA DEVANL1 OTURUM 300 ATA I UM GENİŞLEMEK! £AQ VENTHIKUL GENİŞLEMESİ SİVRİ Pfi (SAO ATRIUM GENİŞLEMESİ) 5*0 VENTHIKUt. HIPEflTROFISt SAO AKS D EV I AST ONU SISTOLIK EJEKSIYON KLİK unmrau BULGULAR ı

BAS AĞRISI PAflOKSISMAL 3FREBRAL HIPOKSI SOL KAİDEDE SISTOU1K TRIL

DivAHLr urunun

OM! S AOflT HA VS I »ÖRT KAVSİ SMDA TftlKKUS PULHÖHALIS aOZUKHUVOK IKI TAKATLİ DAMARLARIM AKClOtBLIBCE AZALIŞI PCSIK BULGULAR ı

JtoLAT YORULMA

MS DÖKMESİ BATIU1A ALT V» ÜST EKSTOPUTtUROf İltANOt FARKI <VDI BAS l MCI K) M ARTMASI (BOYUN VIKLEJUN1M1 SIftLKU » IKltfpl KAife SI3IN1M PALP» TEBIUBJ İRKEN ClASTOLltf UFimUH KAL3 GENİŞLEMİŞİ THUMHUS PULltONALlS QBnSLD*31 , PULMDMEB ARÎCHLERUİ PfeRlFlfytt. DMULM&r

EttJ HMRD1»O4 İ 1 100

A. X TMtHA/MÎTItl 6İST011

' H«91AL1K TANIMA SURCriN) VE PEDİATRİ BCLUftl) KALP HASIAlftKLARI K l <J BIILGU UE TANIMLARI HAlIRLAYAp ı

BULGULARIN SAYILARINI BİRER ARAYLA YAHYANA YAZINIZ. _ »** D İ K K A T B(R SrtTIfirt ANCAK 13 <ONB££) BULOU YAÇAfllLIRS[MI£

BULGULAR l B TUKCf KA^tLIKUUİIin ISfimiSIllfZ î C VÎYA H YAZINIZ.

BİRİNCİ TAMI l t 3fi ^ALLOT TETHALOJIS

BULDU UYAM.1Q1 I 1. «O

HA31ALÎH trrARLKTlf X 97

UYAH BULUULAR

ı IS l* 23 110 I19'133 1*1 UT ISA 168 802 210

819 315 319 SOS 807 089 31$

UYMAYAN BULGULAR t (Si IBT

EKSIH BULGULAA l' .19

SltNOZU-VALVULÖ

•HASTALIK UYARL11II l 16

UYAN BULGULAR

ı 16 £3 1 1 0 l t « 101 1*6 I«B

»13 If

t^HAYAM BUL3ULAR ı it 13i 133 147 802 843 COT

tMSIK BUL1ULAR ı 13 138 134 B01 BOb

UCUHCU 1AN1 l l 38 PULMO'JER Sît^OZLA BEJUBCD TDf VZUTRIKÜL

BU.SU UYAHL101 t I 61

HASTALIK UYttRLlflt l I «O

UYA» BUL1ULAR

l IS 16 1 1 0 U» 133 11! İM 168 910 319 l|t Ul

UVKAYAN BULDULAR l B3 131 147 803 812 BOS 313. 187

tXîl« BUmULAB l 801 833-30» 3 SO

^ __ IU TAHI l l Bl 10IOPATIK PULMOMER HlPtRTANSlYOV

BULdU

UYARLİ81

HASTALIK

UYARLI01I

I

Al

UYAN BULOU1.AR

l 83 110 131 133 141 1S6 16B BIO 8U

UVHAYAH BULDULAR l 15 16 119 147 808 BOS B07 B29 CKS1K BULGULAR 'l 13 1« 17 38 1 1 5 133 144 Bol fiOb 811

COJ HCARD1.0A 10134 *

ha kolayca anlayabilecektir. Yazma öncesindeki işlemler tanıyı bir dakikadan kısa bir sürede saptanmaktadır. Bu süre verilen bulgu sayısı 2 ite çarpılarak saniye olarak bulunur. Bu süre içinde bilgisayar, verilen bulgu sayısının yaklaşım olarak 4000 katı sayıda karşılaştırma yapar, örneğin 17 bulgu verildiğinde, 17 x 4000 = 68.000 karşılaştırma, 17x2 = 34 saniyede sonuçlanır ve uzakyazıcı uç çabucak sonuçlan bildirmeğe başlar. Yazma sonuçlar düğümlü olarak verilirse yaklaşık olarak M ,5 dakika, dü-

ğümler çözülüp açık dille verilirse, tanınan hastalığın ve bulguların özelliklerine göre, 8-12 dakika sürmektir. Gerçek zaman düzeninde çalışan bilgisayarın, o sırada birlikte yürüttüğü işler harmanının özelliği de (birlikte geçen çok sayıda işler, işlem yoğun işler) doğallıkla sistemin cevap süresini belli bir ölçüde etkileyebilmektedir. 6. SONUÇ Diziler üzerinde yapılan çok sayıda içice tarama işlemi dolayısıyle elverişli olabilecek FORTRAN dili yerine uzaktan erişim ve gerçek zamanlı kullanım, programın COBOL dilinde kodlanmasını gerektirmiştir. Çekirdek bellekte 14.500 yar (bit) tutan program, uğraştıncı bir kesimlemeden sonra ana kesim^ö yer paylaşır kesim ve dizilerin toplamı olarak 7500 yere indirgenmiştir. 44 hastalık için mıknatıslı teker bellekte kullanılan yer önemsizdir. Ana programla birlikte, tasarının gerçekleşebilmesi için 8 yardımcı program yazılmıştır. Gerek hastalıkların tanımına ilişkin tıbbi bilgi birikiminin yapısal özelliği, gerekse ölçüt olarak kullanılan bu hastalık belirtileriyle verilen bulguların karşılaştırılmasında yararlanılan sayım ve oolasıhk saptama yordamının yalınlığı, geliştirilen yanlımın başlıca özelliğidir. Buna karşılık, yeryüzünde çok daha karmaşık tıbbi bilgi yapılarından yola çıkılarak, daha karmaşık olasılık saptama yordamları geliştirilmiştir. Oysa matematiksel ve sayıbilimsel yordam ne denli karmaşıksa, hastalıklara ilişkinin yapısal bilginin derlenmesi de tıp çalışması olarak o denli güçleşmektedir. Çalışmanın bu tür karmaşık yordamlara üstünlüğü, tıbbi bilginin kolayca derlenebilmesi nedeniyle, tıp alanındaki öteki uzmanlık dallarını da kapsayabilecek biçimde genişleme olanağıdır. Üstelik çıktı olarak elde edilen tanüardaki geçerlik, daha karmaşık bir yordamın gereksizliğini de düşündürebilir. Nitekim konulmuş hastalık tanılarına ilişkin sınamalarda sonuç, çalışmanın tıbbi temelim sağlayan Sayın Prof. Ali Ertuğrul'a göre. «gerçi bir uzman hekimin tanıya yaklaşmada gösterebileceği esnek düşünce yeteneğinden ve yaratıcılıktan yoksundur ama, uzmanlığını yapmamış genç 'bir yardımcı hekimden de daha başarılıdır». KAYNAKLAR 1. Joseph Wartak; «Cybernetic Methods in Me. dicine-Some Recent Efforts and an Outlook», Computation Center, Polish Academy of Scien ces, Warshaw, Polonya, Elsmore Conference, Denmark, Ap-May 66. 2. N.I. Moiseeva ve V.V. Usov; «Some Medi1çal and Mathematical Aspects of Computer Diagnosis», Proceeding of thte IEEE, Vol. 57, No. 11, November 1969. 3. Robert S. Ledley; «Practical Problems an the Use of Computers in Medical Diagnosis», Senior Member, IEEE. Procedings of the IEEE, Vol. 57. No. 11, November 1969.