Klinik Destek Sistemleri (KDS) sağlıkhizmet kalitesini akıllı bir seçimle hekimlere bilgi sunarak arttırmayı amaçlar.Klinisyenler tanı koyma sürecindeki gözden kaçmaların önüne geçmek ve tanıyıgözden geçirmek için KDS sistemini kullanırlar. Bu sistemler hasta verilerinive öyküsünü inceleyerek tanı sürecinde hekimlere yardımcı olmak içinoluşturulmuştur. Aksiyon kuralları bir tahminden başka bir tahmin için uyumlubir tahmin yapabilme ve strateji geliştirme yöntemleridir. Bu çalışmamızaksiyon kurallarında nesne-odaklı yeni bir algoritma kullanımını içerir. Bualgoritma elde edilen aksiyon kurallarını önce “aşağıdan yukarı” stratejisi ilebaşlatır, sonra uzman sistem yardımıyla nesne odaklı veri madeni oluşumunusağlar. İleri safhasında ise seçilen hastaların verilerini ayrıştırıp en üstün niteliktekitest verilerini çıkarır. Sonuç olarak elde edilen verileri hastanın öyküsü ve fizikselmuayene bulguları ile karşılaştırır. Bu sistem nesne odaklı olarak tasarlanmışve diğer sistemlere göre daha hızlı çözümleyici ve güçlüdür. Bu nesne odaklı yapıdaişlev yapan algoritma daha kısa sürede ve tekrarlamalar olmadan sonuca ulaşmayısağlar. Hekimler tam isabetli olmayan bir tanıyı aksiyon kuralları algoritması yardımı ile yeniden sınıflandırılarakhastaya tanı koymada ve hastalık yönetme sürecinde önemli bir gelişmesağlayabilir.Abstract:Clinical Decision Support Systems (CDSS) can beused ingeniously to assist clinicians and health care providers make clinicaldecisions. Physicians and decision makers utilize a CDSS to make betterdiagnoses and to revisit it in terms of refining final outcome. Action rulesare defined and extracted patterns that they can predict coherent and congruentstrategies from one state to another. This study is a new algorithm for actionrules based on object-orientation. It initiates as a “bottom-up breath-first strategy” and later itconstitutes object-driven data with an expert system. Then it mines thepatents’ data selected with the highest values of attributes to get a desiredeffect on a decision feature. This object-driven strategy, where the redundancyis eliminated, is faster than the classical strategy for identifying actionrules. Action rules can be implemented as an assistant for physicians as wellas for impartial diagnoses to be validated by reclassification.