Tıp alanındaki verilerin çok fazla birikmesiyle farklı yönlerde farklı çözüm teknikleri oluşturulmuştur. Bilgisayar kullanımı, tıp alanında hastalıkların teşhis ve tedavisinde önemli bir yere sahiptir. Tam teşhis koyma tıp alanındaki önemli süreçlerden birisidir. Bu nedenle, uzman doktorlara yardımcı olma açısından, bilgisayar destekli karar verme sistemlerinin önemi her geçen gün artmaktadır. Günümüzde en sık görülen hastalıklardan biri de anemi hastalığıdır. Anemi hastalığının teşhisini koyabilmek için detaylı tetkik gerekmektedir. Bu nedenle klasik olarak incelenen kan tetkiklerinden teşhis koymak oldukça zordur. Bu çalışmada bulanık mantık ile anemi hastalığını tespit etme ve bu sayede uzman doktorlara uygulayacakları tedavi öncesinde tam teşhis koymalarına destek verici Matlab'ın özel fonksiyonları ile bir bulanık sistem geliştirilmiştir. Sistem tasarımının gerçekleşme sürecinde gerçek hastalardan alınan veriler incelenmiştir. Alınan veri seti içinde teşhiste kullanılmayan parametreler çıkarılıp geriye kalan parametreler ile Matlab'in genfis fonksiyonlarını kullanarak akıllı anemi teşhis destek sistemi tasarlanmıştır. Çalışmanın ikinci aşamasında ise tespit edilen anemi hastalarının hastalık derecesi Mamdani çıkarım mekanizması ve Mom durulaştırma metodu ile belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık; Anemi hastalığı
Due to the accumulation of data in the field of medicine, different solution techniques has been introduced in various directions. Uses of computers in medical fields take an important place in the diagnosis and treatment of disease. Therefore, the importance of computer-aided decision systems increases consistently in terms of helping out a specialist. Nowadays, one of the most common diseases is anemia. A detailed examination is required in order to make the diagnosis of anemia disease. In this study, anemia disease has been determined by a neuro-fuzzy system called anfis to support the specialists before they apply any treatment to detect anemia. In the process of system design, data from patients had examined. In the received datasets, unused parameters were removed with remaining parameters, smart anemia diagnosis support system was designed by using genfis function of matlab's. In the second phase of the study, the degree of disease with anemia detected was determined by Mamdani inference system and Mom fuzzy method. Keywords: Fuzzy Logic, Anemia Disease
