Geri Dön

Dynami̇c pati̇ent pri̇ori̇ti̇zati̇on appli̇cati̇on i̇n emergency department cases i̇n türki̇ye

Türkiye acil servis vakalarında dinamik hasta önceliklendirme uygulaması

  1. Tez No: 1014948
  2. Yazar: ABDULKADİR ALKANAT
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SAMET ÇIKLAÇANDIR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Acil Tıp, Sağlık Yönetimi, Engineering Sciences, Emergency Medicine, Healthcare Management
  6. Anahtar Kelimeler: Acil servis, Acil servis-hastane, Bulanık mantık, Karar destek sistemleri, Emergency service, Emergency service-hospital, Fuzzy logic, Decision support systems
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Katip Çelebi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Türkiye'de acil servislerde hasta önceliklendirmesi çoğunlukla ilk gelen ilk girer yaklaşımına dayanmaktadır. Ancak bu statik yöntem, özellikle yüksek hasta yoğunluğuna sahip acil servislerde hastaların gerçek klinik aciliyetini yeterince yansıtamamakta ve kritik vakalarda bakım gecikmelerine yol açabilmektedir. Bu tezin amacı, acil servislerde hasta önceliğini dinamik olarak belirleyen ve hastaları uygun klinik alanlara yönlendiren bütünleşik bir karar destek sistemi geliştirmektir. Önerilen sistem, MATLAB App Designer ortamında geliştirilen bir uygulama aracılığıyla hayata geçirilmiş olup bulanık mantık ve yapay zekâ tekniklerini içeren iki aşamalı bir yapıdan oluşmaktadır. İlk aşamada; başvuru şikâyeti, vital bulgular, yaş, eşlik eden hastalıklar ve bekleme süresi gibi klinik ve operasyonel değişkenler kullanılarak bulanık mantık tabanlı dinamik bir hasta öncelik puanı hesaplanmaktadır. Bu yapı, acil servis ortamındaki belirsizlikleri ve kesin olmayan klinik değerlendirmeleri daha gerçekçi biçimde modellemektedir. İkinci aşamada ise elde edilen dinamik öncelik puanı ve hasta özellikleri, uygulamaya entegre edilen yapay zekâ tabanlı bir yönlendirme modeli aracılığıyla değerlendirilerek hastaların uygun klinik alanlara yönlendirilmesi desteklenmektedir. Geliştirilen uygulama kullanılarak gerçekleştirilen değerlendirmelerde, önerilen sistem geleneksel ilk gelen ilk çıkan yaklaşımı ile karşılaştırmalı olarak incelenmiş; hasta bekleme süreleri, önceliklendirme doğruluğu ve uygun alan yönlendirme performansı gibi ölçütler üzerinden analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, bulanık mantık ve yapay zekâ entegrasyonu sayesinde geliştirilen bu MATLAB tabanlı uygulamanın acil servislerde daha adil, esnek ve operasyonel açıdan daha etkin bir hasta yönetimi sunduğunu göstermektedir. Bu tez, Türkiye'deki acil servislerin mevcut işleyişiyle uyumlu, uygulanabilir, gerçek zamanlı ve dinamik bir triyaj ve yönlendirme modeli sunarak literatüre özgün bir katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

In Türkiye, patient prioritization in emergency departments is mostly based on a first-come, first-served approach. However, this static method, especially in emergency departments with high patient volumes, fails to adequately reflect the true clinical urgency of patients and may lead to delays in care in critical cases. The aim of this thesis is to develop an integrated decision support system that dynamically determines patient priority in emergency departments and directs patients to appropriate clinical areas. The proposed system is implemented through an application developed in the MATLAB App Designer environment and consists of a two-stage structure incorporating fuzzy logic and artificial intelligence techniques. In the first stage, a dynamic patient priority score based on fuzzy logic is calculated using clinical and operational variables such as presenting complaint, vital signs, age, comorbidities, and waiting time. This structure enables a more realistic representation of the uncertainties and imprecise clinical assessments encountered in the emergency department environment. In the second stage, the obtained dynamic priority score and patient characteristics are evaluated through an artificial intelligence-based routing model integrated into the application to support referral to the appropriate clinical area. In the evaluations conducted using the developed application, the proposed system was comparatively examined against the traditional first-in, first-out approach and analyzed based on criteria such as patient waiting times, prioritization accuracy, and appropriate area referral performance. The findings indicate that this MATLAB-based application provides fairer, more flexible, and operationally effective patient management in emergency departments through the integration of fuzzy logic and artificial intelligence. This thesis contributes to the literature by presenting a feasible, real-time, and dynamic triage and referral model compatible with the current functioning of emergency departments in Türkiye.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    66711

    Gelişmekte olan ülkelerde teknoloji politikalarının belirlenmesi ve Türkiye'deki durum

    Technology policies in developing countries and the situatiın in Turkey

    MEHPARE BARIŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN V. KOÇ

  2. Tez No

    969383

    Yoğun bakım hastalarına yönelik ilaç tedavi karmaşıklığının değerlendirilmesi

    Evaluation of medication regimen complexity in critically ill patients

    UĞUR BALABAN

    Eczacılıkta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Eczacılık ve FarmakolojiHacettepe Üniversitesi

    Klinik Eczacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH KUTAY DEMİRKAN

  3. Tez No

    851087

    Dynamic preventive maintenance schedule based on usage rate for medical devices: An ahp and iot approach with magnetometer sensor

    Tıbbi cihazların kullanım oranına dayalı dinamik önleyici bakım takvimi: Manyetometre sensörü ile ahp ve ıot yaklaşımı

    AYCAN BULUCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik BilimleriAnkara Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLAL GÖKTAŞ

  4. Tez No

    689294

    Predicting a functional score for mutations in rare diseases based on their structural impact

    Nadir hastalık mutasyonları için yapısal etkiye göre işlevsel skor tahmin edilmesi

    UMUT GERLEVİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyofizikAcıbadem Mehmet Ali Aydınlar Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN

  5. Tez No

    540638

    Functional enrichment methodology for analyzing omic data to study aetiology of rare diseases

    Nadir hastalıkların etiyolojisini incelemek için omik verileri analiz etmede fonksiyonel zenginleştirme metodolojisi

    CEREN SAYGI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Moleküler TıpBoğaziçi Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESRİN ÖZÖREN

    PROF. DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN

Geri Dön