Geri Dön

Bayesçi yaklaşım temelli Parçacık Sürü Optimizasyonu: Sağlık hizmet kalitesinin ölçümüne yönelik hibrit bir model önerisi

Particle Swarm Optimization based on the Bayesian approach: A hybrid model proposal for measuring healthcare quality

PDF İndir

  1. Tez No: 1010437
  2. Yazar: YAĞMUR ŞEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT ÇAĞLAYAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sağlık Yönetimi, Healthcare Management
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Arel Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı, sağlık hizmetlerinde hasta memnuniyetinin daha doğru ve güvenilir bir şekilde sınıflandırılmasına yönelik yapay zekâ temelli bir model geliştirmektir. Geleneksel sınıflandırma yöntemlerinin sınırlı performans göstermesi nedeniyle, bu çalışmada çok katmanlı yapay sinir ağı modeli, Parçacık Sürü Optimizasyonu ile optimize edilerek hibrit bir yaklaşım önerilmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti, hasta memnuniyetini etkileyen çeşitli demografik ve hizmet kalitesi değişkenlerini içermektedir. Veri seti analiz öncesinde ön işleme tabi tutulmuş; eksik veriler giderilmiş, veriler normalize edilmiş ve kategorik değişkenler uygun yöntemlerle sayısallaştırılmıştır. Önerilen modelde, çok katmanlı sinir ağı mimarisi PSO algoritması ile optimize edilerek model parametrelerinin daha etkin şekilde öğrenilmesi sağlanmıştır. Model performansı doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1-skoru ve ROC-AUC gibi çeşitli performans ölçütleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen hibrit modelin geleneksel makine öğrenmesi yöntemlerine kıyasla daha yüksek sınıflandırma performansı gösterdiğini ortaya koymuştur. Özellikle dengesiz veri yapılarında modelin daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma, sağlık hizmet kalitesinin ölçülmesinde yapay zekâ destekli karar verme süreçlerine katkı sağlamakta ve literatüre hibrit model yaklaşımı ile özgün bir katkı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to develop an artificial intelligence–based model for the accurate and reliable classification of patient satisfaction in healthcare services. Due to the limitations of traditional classification methods, a hybrid approach is proposed by optimizing a multilayer perceptron model using Particle Swarm Optimization. The dataset used in the study includes various demographic and service quality variables affecting patient satisfaction. Prior to analysis, the dataset was preprocessed by handling missing values, normalizing data, and encoding categorical variables. In the proposed model, the neural network architecture was optimized using PSO to improve parameter learning efficiency. Model performance was evaluated using multiple metrics, including accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC. The results demonstrate that the proposed hybrid model outperforms traditional machine learning algorithms in classification performance. In particular, it shows superior results in handling imbalanced datasets. This study contributes to the literature by providing a hybrid model approach and offers valuable insights for AI-supported decision-making processes in healthcare service quality assessment.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    972551

    Bayesian approaches for koopman operator based system identification

    Koopman operatörü tabanlı sistem tanımlama için bayesçi yaklaşımlar

    SELİN EZGİ ÖZCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA MERT ANKARALI

  2. Tez No

    315323

    A structured sparse decomposition method for audio signals

    Ses işaretleri için yapilandirilmiş seyrek bir ayriştirma yöntemi

    ÖMER DENİZ AKYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKER BAYRAM

  3. Tez No

    521991

    Collaborative filtering and content based hybrid models for recommending scientific articles

    Bilimsel makale önerisi için işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı hibrit modeller

    MİNE ÖĞRETİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ALİ TAYLAN CEMGİL

  4. Tez No

    945044

    Exploring the biodiversity patterns of Anatolia under changing climatic conditions

    Değişen iklimsel koşullar altında Anadolu'nun biyoçeşitlilik örüntülerinin araştırılması

    BATUHAN ATIF TUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Biyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇORAMAN

  5. Tez No

    1011210

    A holistic approach to risk assessment for maritime autonomous ship operations

    Otonom gemi operasyonları için bütüncül bir yaklaşımla risk değerlendirmesi

    MURAT MERT TEKELİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. EMRE AKYÜZ

Geri Dön