Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGerçek sıralama ve metot tarafından bulunan sıralama, pozitif bir ilişki varlığını gözlemlemek için Spearman korelasyon katsayısı kullanılarak karşılaştırılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Tıbbi karar verme, son yıllarda mühendisler için önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Doktorlar daha çok istatistiksel araçlar kullandıklarından, tıbbi kararlarda çok kriterli karar verme modeli kurmak oldukça zordur. Bu noktada bulanık karar destek sistemleri, doktorlara görüşlerini sözel terimlerle ifade etme fırsatı sunar. Ortoper bulanık setlerin kullanılması ise karar vericilerin yani doktorların, tereddütlerini ifade etmeleri konusunda bulanık setler arasında en yüksek esnekliği sağlar. Bu çalışmada akut atak şikayeti ile hastaneye başvuran KOAH hastalarının hastane yatış sürelerinin sıralanması için Ortoper Bulanık TOPSIS (OFTOPSIS) metodu önerilmiştir. Bu yöntem doktorların tereddütlerini sözel terimlerle ifade etmede en yüksek esnekliği sağlarken, hastaların durumunu önceden doktorlar tarafından belirlenmiş kriterlere göre değerlendirir. Çalışmanın literature katkısı ilk kez OFTOPSIS metodunu geliştirmek ve tıbbi bir problemde uygulamasını yaparak faydasını göstermektir. Gerçek sıralama ve metot tarafından bulunan sıralama, pozitif bir ilişki varlığını gözlemlemek için Spearman korelasyon katsayısı kullanılarak karşılaştırılmıştır.
Abstract
Medical decision-making has recently become a crucial research area due to its outputs related to the continuity of human life. Since the physicians used to employ statistical tools for a number of years, constructing a multi-attribute decision framework is quite difficult. In general, fuzzy decision aid systems provide flexibility to the physicians enabling them to express their opinions using linguistic variables. Moreover, orthopair fuzzy numbers allows the decision makers to represent their hesitations while providing linguistic data in both uncertain and hesitant environment. This paper proposes orthopair fuzzy TOPSIS (OFTOPSIS) methodology in order to rank the length of hospital stay of chronic obstructive pulmonary disease patients, who admitted to a chest diseases hospital with an acute exacerbation. The proposed method provides maximum flexibility to the physicians for expressing their hesitations to the system modelers, while assessing patients’ status according to pre-determined attributes. The novelty of this paper is to develop OFTOPSIS methodology, and conduct a case study in medical area to demonstrate the robustness of the proposed decision-making framework. The actual ranking and the ranking determined by OFTOPSIS method are compared by Spearman rank correlation coefficient to conclude whether there is a positive relationship between the ranking results.