Tıp ve biyomedikal alanı bulanıklığın fazlalığından dolayı bulanık mantık denetleyicilerin yaygın olarak kullanılabildiği bir alandır. Tıpta kullanılan çeĢitli denetleyici sistem tipleri bulunmaktadır. Bunlar temel denemeyici sistemler, kurallara dayalı açık ve kapalı döngü sistemleri, kendi kendine öğrenen sistemler, modele dayalı ve uyum sağlayan sistemleri, hibrit sistemler ve hiyerarĢik ve gözetimli sistemler olarak sıralanabilir. Özellikle anestezi alanında son derece geliĢmiĢ denetleyici sistemleri bulunmaktadır.
Bulanık mantık yöntemleri belirsizliğin belli tiplerini modellemedeki baĢarısından ötürü yaygın bir Ģekilde çeĢitli tıbbi alanlarda da uygulama imkânı kazanmıĢtır. Günümüzde yaygın olarak bilinen tıpta kullanılan bulanık mantık örnekleri olarak cadiag projeleri, fuzzy-ARDS, renoir, pneumon-IA sayılabilir.
Tıbbı tanıdaki karmaĢıklık ve benzerlik tanısal sürecin öğrenimi, öğrenimi ve uygulamasını zorlaĢtırmaktır, Bulanık mantık yöntemleri belirsizliğini belli tiplerini modellemedeki baĢarısından ötürü yaygın bir Ģekilde çeĢitli tıbbi alanlarda da uygulama imkânı kazanmıĢtır. KarmaĢık, doğrusal olmayan, bulanık ve hatta çalıĢan iliĢkiselliklerini bulunduğu durumdaki yaklaĢtırma yeteneğini bulanık mantığa, diğer kurala dayalı sistemlere göre avantaj kazanmaktadır.
Tıpta bulanık uzman sistem uygulamalarında iki ana dal bulunmaktadır. Bu ayrım 1970‟lerde ZADEH‟in EB-EK bileĢke kurallarının farklı araĢtırmacılar tarafından değiĢik Ģekillerde kullanımı ile ortaya çıkmıĢtır. Londra‟da “Sedrak Assilian ve Ebrahim Mamdani “ ile bulanık denetleyiciler baĢlarken, Marsilya‟da Elie Sanchez tarafından bulanık bağıntılar öne sürülmüĢtür. Sonraları bu iki kavram üzerine kurulmuĢ bilgi tabanlı sistemler ortaya atılmıĢtır.
Bulanık bağıntılar kullanılarak belirti hastalıklar arasındaki ortak noktalar açıklanabilmektedir. Bu yaklaĢım kullanılarak bilgisayar destekli tanı sistemlerinin bulanık tipleri geliĢtirilebilmiĢtir. Bugün tıpta çeĢitli maksatlarla kullanılan çok sayıda bulanık uzman sistem ve karar destek sistemi bulunmaktadır. Bunlar karar verme, tanı süreçleri, görüntü iĢleme gibi alanlarda ağırlık kazanmaktadır.
4.1. Tıp Alanında Bulanık Uzman Sistem Örnekleri
Uzman sistemlerde bulanık mantığın ilk dönem baĢarılı bir uygulaması hastane biliĢim sistemlerden tıbbi yakıtları alıp bunları tıbbı bilgi haline çeviren CADIAG adlı
bir sistemdir. Bu sistemde bilgi bulanıklaĢtırıp kurallara göre kodlanmaktadır. Sistem tanısal bilgi üretmek için bulanık mantıksal sonuç çıkarma mekanizmasını kullanmaktadır. Sistemin daha ileri versiyonu olan CADIAG-2‟nin romatoloji, gastoenteroloji ve hepatoloji alanlarında uygulamaları bulunmaktadır.
Bulanık mantığı kullanan diğer uzman sistemler içinde sayılabilecek olan ABVAB anormal vaginal kanama tanısında kullanılan bulanık mantık tabanlı çıkarıma sahip bir sistem olup veriler bulanık sayı ve bulanık sözel değiĢiklikler olarak sunulmaktadır.
CLINAD olasılıkçı akıl yürütme ile bulanık küme teorisi beraberce kullanan bir tanı ve yönetim sistemidir. DIABETO- III diyabet tanı ve tedavisinde kullanılan bir uzman sistemdir. CLUNAID gibi o da olasılıkçı ve bulanık küme teoresine dayanmaktadır. SPHINX bulanık, etkileĢimli tanı uzman sistemi olup iç hastalıkları için geliĢtirilmiĢtir. Girdi olarak hasta öykü ve belirtilerini alır ve bunlara göre bulanık deneyimleri kullanarak tanı konusunda yönlendirmeler yapar.
Yine yeni doğanda doğum esnasında oksijensizliğe bağlı olarak meydana gelebilecek bir hasarı belirlemek için bir göbek kordonu damarları asit temel dengesi analizi bulanık uzman sistemi de geliĢtirilmiĢtir. Psikiyatri alanında, doktora ve hastane personeline yönetsel, tanısal, tedavi, istatistiksel ve bilimsel inceleme konularında yardım etmek üzere kompleks bir pisikiyatrik bilgisayar uzman sistemi geliĢtirilmiĢtir. Ayrıca tıbbın pek çok alanında hatta hemĢirelikten, dogu tıbbına varana kadar geliĢtirilmiĢ pek çok uzman sistem ve karar destek sistemi bulunmaktadır (Baykal ve ark., 2004).
4.2. Sağlık Endüstrisinde Bulanık Sistemler
Bulanık sistem teknolojileri sağlık endüstrisinde de etkili oluĢturmuĢtur. Bugün biyomedikal uygulamaların sayısı, alanın karmaĢıklığı ve belirsizliğin fazlalığından dolayı, diğer alanlara göre daha azdır. Aslında biyomedikal sistemlerin özünde doğrusal olmama, zaman içinde değiĢim gibi özellikleri bulunmaktadır ve bu sistemlerin modellenmesi oldukça güçtür.
1980‟lerin sonunda gerçek zamanlı bulanık mantık denetleyici ilaç dağıtım sitemi baĢarı ile geliĢtirilmiĢ, kalp cerrahi yoğun bakım birimindeki açık kalp ameliyatı olmuĢ hastalardan, kan basıncının düzenlenmesinde baĢarı ile uygulanmıĢtır. Bu, tıpta kullanılan ilk eĢ zamanlı denetlenmesi, genel anestezi hipertansiyon durumunun denetlenmesi, kardiyovasküler dinamiklerin ventriküler destek sırasında
değerlendirilmesinde, arter lezyonlar ve koroner darlık tanısında, zeki tıbbi uyarı sistemleri geliĢtirmede, koroner arter hastalığının tanımlanmasında, dokuların sınıflandırılması, EKG yapısının incelenmesi, beyindeki normal ve kanserli dokuların MR incelemelerinin değerlendirilmesi ile incelenmesi gibi çeĢitli uygulamalar da kullanılmaktadır (Baykal ve ark., 2004).
4.3. Bulanık Sistemleri GeliĢtirme Yazılımları
Bulanık sistem geliĢtirmeye kolaylaĢtırmak için piyasaya sürülmüĢ yazılımlar da vardır. Bunlar içerisinde MATLAB Fuzzy Logic Toolbox, Mathematica Fuzzy Logic, Sie Fuzzy, Fuzzy Tech, TILShell, FIDE, RT/Fuzzy, Fuzzy Knowledge Builder ve Fuzz- C sayılabilir. Bu paketler ile kullanıcı dostu grafik arabirimleri ile bulanık sistemin daha kolay ve etkin olarak üretmek mümkündür. Ayrıca bu sistemler, bulanık sistem tamamlanıp bir donanıma ya da baĢka bir ortama aktarmak gerektiğinde bu parçaların bir kısmını optimize assembly kodu, C kodu ya da baĢka hedef donanıma kolayca aktarılabilecek mikroiĢlemci kodu halinde üretebilmektedir (Baykal ve ark.,2004).7