Sağlık sektöründe talep tahmini
The Health sector demand forecasting
- Tez No: 538122
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Kurumları Yönetimi, İşletme, Health Care Management, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Sağlık Sektörü, Talep Tahmini, Zaman Serileri, Random Forests, Healthcare Sector, Forecasting, Time Series, Random Forest
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Sağlık sektörü hizmet sektörü içinde önemi artan sektörlerden birisidir. Bu sektörde talebin öngörülmesi diğer sektörlere göre daha zor olduğundan tahminleme diğer sektörlerden daha karmaşıktır. Hasta talebinin tahmini personel çizelgeleme, stok maliyetleri ve diğer maliyetler gibi pek çok alanı ilgilendirmektedir. Talep tahmini ile ilgili geniş bir literatür olmasına rağmen, hasta tahmini ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışmada özel bir hastanede hasta talep tahmini yapılması amaçlanmaktadır. Sadece ayaktan hasta tahmini değil, ameliyat sayıları ve yatan hasta sayıları da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada talep tahmini gerçekleştirmek için hareketli ortalama, üstel düzgünleştirme, Holt yöntemi, trend analizi, regresyon ve makine öğrenmesi yöntemlerinden Random Forest Regresyon yöntemi uygulanmıştır. Ameliyat tahmininin yapılmasında her departman için geçmiş veriler ve ayaktan hasta verileri kullanılmıştır. Elde dilen sonuçlar hata ölçütlerine göre kıyaslanmıştır.
Özet (Çeviri)
Health sector is one of the developing areas in service sector. As prediction of demand is harder than other sectors, forecasting is more complex in health sector. Forecasting of patient demand effects many areas such as staff scheduling inventory cost and other costs. There is an enormus literature regarding forecasting however, research regarding patient forecasting is much more limited. This research aims to forecast passenger demand in a private Hospital. Not only patinet demand is analyzed but also number of surgeries and number of inpatient demand is analyzed. In this research moving average, exponential smoothing, Holt Method, trend analysis, regression and Random Forest Regression which is a method of machine learning are used for forecasting for each departments. The results obtianed are compared according to error measures.
Benzer Tezler
- Hizmet işletmelerinde talep tahmini: Sağlık işletmelerinde bir uygulama
Başlık çevirisi yok
AYŞE GÖKSU ÖZÜDOĞRU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÖRENER
- Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini
Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry
HANDE NASUHOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMaltepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖNDER TOMBUŞ
- Makine öğrenmesi algoritmaları ile eczaneler için ilaç talep tahmini
Drug demand forecasting for pharmecies with machine learning algorithms
İLKER POYRAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
- Sağlık sektöründe tedarik zinciri yönetimi ve müşteri memnuniyetinin incelenmesi: Bazı illerde ikinci ve üçüncü basamak hastaneler ve tedarikçileri üzerine bir uygulama
Analysis of supply chain management in healthcare sector and customer satisfaction: An application on second and third line hospitals in some cities and their suppliers
ABDÜSSAMET POLATER
Doktora
Türkçe
2015
Sağlık Kurumları YönetimiAtatürk Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN DEMİRDÖĞEN
- Yapay zeka ile acil hasta sayılarının tahmini edilmesi: Bingöl Devlet Hastanesi örneği
Estimating the number of emergency patients with artificial intelligence: Bingöl State Hospital example
MUHAMMET NAİF BARUT