Biyoterörist harp maddelerinin, ülkeler arasında imzalanan antlaşmalara göre üretimi, geliştirilmesi ve depolanması kısıtlanmıştır. Fakat biyoterörist harp maddelerinin sahip olduğu avantajlardan dolayı terörist gruplar tarafından ülkelere karşı kullanılma ihtimali yüksektir. Bu risk karşısında ülkelerin belirli önlemler ve planlamalarının olması gerekmektedir. Bu planlamalar arasında biyoterörist harp maddelerinin ve bu maddelerin sebep oldukları hastalıkların erken teşhisi bulunmaktadır. Bu çalışmada biyolojik harp maddelerinin teşhis ve yayılımının tahmini için bulanık mantık tabanlı karar destek sistemi tasarlanmıştır. Tasarlanan sistemde hastalıklara özgü semptomlar seçilmiş ve sistemin giriş değişkenleri olarak kullanılmıştır. Semptomlara göre enfekte olma riski % cinsinden elde edilmiştir. Çalışmada Mamdani ve Sugeno bulanık çıkarım sistemleri kullanılmıştır. Farklı üyelik fonksiyonları ve durulaştırma yöntemleri kullanılarak sonuçlar alınmaya çalışılmıştır. Rastgele oluşturulmuş 500 hasta verisi, farklı modellere göre işlendiğinde %0 ila %100 arasında değişen enfeksiyon riski tahmini çıktıları elde edilmiştir.
Sonuç olarak, tasarlanan bulanık karar destek sistemi biyoterörizm alanında kullanıldığında başarılı çıktıların alındığı ve bulanık mantık tabanlı karar destek sistemlerinin biyoterörizm ve sağlık alanında kullanılabileceği kanısına varılmıştır.
Bulanık Mantık Biyoterörizm Salgın Uzman sistemler Kitle imha silahları Klinik karar destek sistemleri
According to agreements signed between countries, the production, development, and storage of bioterrorist warfare materials are restricted. However, due to the advantages of bioterrorist warfare agents, they are likely to be used by terrorist groups against countries. In the face of this risk, countries need to have certain precautions and plans. These plans include bioterrorist warfare agents and early detection of the diseases they cause. In this study, a fuzzy logic-based decision support system was designed for the diagnosis and prediction of the spread of biological warfare agents. In the designed system, disease-specific symptoms were selected and used as input variables in the system. The risk of being infected by symptoms was obtained to be %. Mamdani and Sugeno fuzzy inference systems were used in the study. Different membership functions and defuzzification methods have been used to obtain results. When the data of 500 randomly generated patients was processed according to different models, infection risk estimation outputs ranging from 0% to 100% were obtained.
As a result, it was concluded that successful outputs were obtained when the designed fuzzy decision support system was used in the field of bioterrorism and that fuzzy logic-based decision support systems can be used in the fields of bioterrorism and health.
Fuzzy logic Bioterrorism Epidemics Expert systems Weapons of mass destruction Clinical decision support systems
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2022 |
Acceptance Date | February 28, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 Volume: 6 Issue: 1 |