Yüksek Lisans Adayı: Cansu Alptekin Gökbender
EABD: Bilişsel Bilimler
Tarih: 16.01.2023 / 14:00
Yer: A212

Özet: Olasılıksal programlama ile gelistirilmis karar destek modellerindeki tahminler, dogaları geregi karmaşıktır. Bu karmaşıklığın anlaşılır olması onemlidir ve gorseller riski anlamada yardımcı olmaktadır. Hangi gorselin en etkili olacağı ise konudan konuya ceşitlilik gostermektedir. Etkili bir karar destek icin, karar vericilerin tahmin edilen riski ve bu riskin hata payını doğru yorumlaması gerekmektedir. Risk sunumu ve model doğruluğun iletişimi icin ceşitli gorseller mevcuttur. Fakat bu gorsellerin olasılıksal tahmin modellerindeki etkinliği incelenmemiştir. Bu calışmanın amacı, sağlık alanında risk tahmini ve karar destek sunan olasılıksal modellerin tahminlerinin ve performanslarının sunumu için ceşitli grafiksel aracların etkinliğinin incelenmesidir. Calışmamızda sağlık alanında karar destek için onceden geliştirilmiş Travmaya Bağlı Koagulopati tahmini yapan bir olasılıksal model kullanılacaktır. Bu rahatsızlık, travmatik yaralanan hastanın kanının pıhtılaşmamasıyla ilgili patofizyolojik bir durumdur. Bu rahatsızlığın tahmini, doktorların bu durumu onceden belirlemesi ve tedavi icin onden hazırlık yapması icin destek sağlayacaktır. Calışmanın sonucu, katılımcıların risk anlayışlarının ve model performans değerlendirmelerinin, farklı risk seviyelerinde kullanılan gorsel yardımdan etkilendiğini gostermektedir. Sonuclar ayrıca, katılımcıların model tahmini icin gorsel yardım tercihlerinde farklılık olmadığını, model performansı icin en cok tercih edilen gorsel yardımın simge dizisi olduğunu ortaya koymaktadır.