Sağlık sistemlerinde gerçek zamanlı ekipman takibinin katkı analizi ve ekipman seçim algoritması
Value analysis of healthcare real-time asset tracking systems and asset selection algorithm
- Tez No: 333188
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN FESCİOĞLU ÜNVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Hastanelerde kullanılan mobil ekipmanların ihtiyaç anında aranması ve ekipman kullanım oranlarındaki dengesizlik sebebiyle oluşan erken yıpranmalar, maddi kayıplara sebep olmaktadır. Gerçek zamanlı ekipman takip sistemleri (RTLS) hastanelerin arama zamanı kayıplarını azaltmaktadır. Ancak getirecekleri faydanın miktarı tam olarak bilinmediği için hastanelerde bu teknolojiyi kullanma konusunda çekinceler yaşanmaktadır. Literatürde, RTLS'in hastaneye sağlayacağı faydayı ölçmek adına yapılan çalışmalarda kısıtlı miktarda gerçek veri kullanılmış, hastanelerin kısıtlı bir bölümü ele alınmıştır. Bunun yanı sıra sisteme entegre çalışacak bir karar destek sisteminin getirebileceği ek faydaları değerlendiren bir çalışma bulunmamaktadır. Bu tezde tamamlanan çalışma TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Hastanesi temel alınarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmada hastanenin mevcut durumu ve RTLS kullanım durumu için modeller oluşturulmuş ve akabinde bir karar destek sistemi entegre edilmiştir. Karar destek sistemi ekipman ihtiyacının aciliyetini göz önünde bulundurarak, ekipman kullanımı, mesafe arasında bir denge sağlamaktadır. Yapılan duyarlılık analizleri neticesinde önerilen algoritmanın farklı ekipman sayısı ve talep sayısı koşullarına karşı gürbüz olduğu görülmüştür. Sistem karşılaştırmaları ile geliştirilen algoritmanın performansının yüksek olduğu gösterilmiştir. Çalışma neticesinde RTLS kullanılmasının sistemin verimliliğini artırdığı, kayıpları azalttığı ortaya çıkarılmıştır.
Özet (Çeviri)
Hospitals face financial losses due to mobile asset searchs and unbalanced asset utilizations which cause early depreciation of the assets. Real Time Location Systems (RTLS) decrease hospitals? equipment search time however hospitals abstain from investing in these technologies because they are not sure how much value will they gain by using this technology. In the literature, studies on analyzing value of RFID based real time location systems use limited amount of real data and cover a limited number of departments in hospitals. In addition, there are no studies on value contribution of an RTLS integrated decision support system in healthcare. The study presented in this thesis takes TOBB University of Economics and Technology Hospital as the case model. In this study, we developed models which represent hospital?s current situation, with RTLS integration, and with decision support system integrated RTLS. The decision support system proposed, balances asset utilization and distance while considering asset request?s urgency. Sensitivity analysis showed that the proposed algorithm behaves robust with different number of assets and demand levels. System comparisons showed that the algorithm?s performance is high. This study revealed that RFID integration improves system efficiency and reduces losses.
Benzer Tezler
- Graphene conductive inks for an effective textile based respiratory sensor system
Tekstil esaslı solunum sensör sistemi için grafen iletken mürekkepler
KIVANÇ ÖZIŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA CEBECİ
- Elektrolizör ve yakıt hücresinden oluşan hibrit enerji sisteminin bulut tabanlı nesnelerin interneti ile izlenmesi
Monitoring the hybrid energy system consisting of electrolyzer and fuel cell with cloud-based internet of things
İLKER ÇOBANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiBalıkesir ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN AKYÜZ
- Design of a microprocessor-based embedded fault diagnostic system and an FPGA-based improvement proposal
Mikroişlemci tabanlı bir gömülü tanı sistemi tasarımı ve FPGA tabanlı bir optimizasyon önerisi
ONUR BEKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Röntgen görüntülerinin derin öğrenme algoritmalarıyla sınıflandırılması
Classification of X-ray images with deep learning algorithms
DİNÇER AYDİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ortopedi ve TravmatolojiAksaray ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK YILMAZ
DOÇ. DR. SADULLAH TURHAN