A symptom based clinical decision support system for early diagnosis of Behcets disease

Behçet hastalığı (BH), sistemik vaskülitik sendromlara ait olan ve her tür damarı ve boyutu etkileyen enflamatuar bir hastalıktır. Türkiye'de BH, diğer ülkeler arasında en yüksek insidansa sahiptir (100.000 kişi başına 20 ila 420 vaka). Hastalığın teşhisi için kesin bir test olmadığından, teşhis fiziksel belirtilere dayanmaktadır. Zaman geçtikçe fiziksel semptomlar kötüleşmekte ve şiddetlenmektedir. Bu nedenle, hastalığın erken teşhisi önemlidir ve BH hastalarının yaşam kalitesini artırabilmektedir. Günümüzde çeşitli hastalıkların erken teşhisi için klinik karar destek sistemi geliştirmeye odaklanan çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu tezde, Behçet hastalığının ön tanısında kullanılmak üzere BH şüphesi olan hastalar için Bayes' teoremine ve koşullu olasılığa dayalı bir matematiksel model geliştirmeyi amaçladık. Modeli MATLAB programında gerçekleştirerek, BH vakalarını fiziksel semptomlara göre tespit edebilen bir klinik karar destek sistemi oluşturduk. Bizim önerdiğimiz sistemin, BH vakalarını yüksek sıklıkta tespit edebildiğini gösterdik. Geliştirdiğimiz model ile ayrıca BH dışındaki hastalıkları olan vakaların dışlanabildiği gösterilmiştir. Böylelikle, geliştirdiğimiz bu model ile Behçet hastalığına erken teşhis konularak, uygun uzmanlara yönlendirilmesine katkı sağlanabileceği düşünülmektedir.