Acil servislerde yapay sinir ağları ile tahminleme ve kaynak planlaması
Demand and resource planning for emergency services using atificial neural networks
- Tez No: 621917
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİK KOYUNCU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Acil ve ölümcül hastaların, hastanede ilk tedavi gördükleri birim olan acil servis (AS) biriminin çok etkin olması gerekir. AS biriminin etkin olabilmesi için de sahip olduğu kaynakların çok verimli kullanılması gerekir. Genellikle, sağlık sistemlerinde kaynak optimizasyonu yapabilmek için simülasyon modellerinden faydalanılır. AS'de ideal yatak sayısının tespit edilmesi çok önemlidir, çünkü bir çok kaynak yatak sayısına göre planlanır. Bu çalışmada ideal yatak sayısını bulmak amacıyla bir simülasyon modeli geliştirilmiştir. Simülasyon modelinin tasarlanması için gerçek sistemle ilgili bilgilere gereksinim vardır ve bu bilgilerden en önemli girdi parametresi hasta geliş sıklıklarının tahminidir. 10 farklı makine öğrenme algoritması kullanılarak hasta geliş sıklığı tahmin edilmeye çalışılmış, makine öğrenme algoritmalarının girdi olarak kullanacağı ideal öznitelik kümesi de kapsamlı öznitelik seçim yöntemi ile belirlenmiş ve en önemli öznitelik verisi ortalama geliş oranı olarak belirlenmiştir. Uzun Kısa Vadeli Hafıza (LSTM) modeli tahminde mutlak ortalama hata yüzde oranı %46,7 ile en başarılı algoritma olmuş ve simülasyon metodu yardımıyla acil serviste hasta kalış süresi %7 azalmıştır.
Özet (Çeviri)
Emergency Department (ED) must be managed effectively since it is the first point of care in hospitals for urgent and critically ill patients. ED can be effective, only by using resources efficiently. Generally, simulation model is used in healthcare systems to optimize resources. In ED, the optimum number of bed resource is crucial, since most of the resources in ED can be planned according to the number of bed resource. This study has devoloped a simulation model to determine the optimum number of beds. This simulation model needs some inputs and the most important input for this model is patient's arrival rate. 10 different machine learning algorithms are utilized to predict the patient's arrival rate. These machine learning algorithms need optimum feature subsets and this optimum subset has been determined by using exhaustive feature selection method. The most significant feature is identified as mean arrival rate. The long short-term memory (LSTM) model has the best accuracy with a MAPE value of 46,7%, and by the help of the simulation method, the length of stay (LOS) has been minimized by 7% and the number of beds at the ED has been optimized.
Benzer Tezler
- Çocuklarda akut stres hiperglisemisinde hormonal değişikliklerin ve kısa süreli prognozun incelenmesi
Başlık çevirisi yok
AYGÜN DİNDAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜLYA GÜNÖZ
- Travmatik erkek paraplojelere yüksek frekanslı TENS
Başlık çevirisi yok
SEMA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VESİLE SEPİCİ
- 1985 yılında acil yardım ve trafik hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
GÜLAY BALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
UlaşımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. MEHMET ALİ BUMİN
- Kaza sonucu meydana gelen akut zehirlenmeler ve ilaç zehirlenmeleri
Başlık çevirisi yok
SELMA YURTDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Eczacılık ve FarmakolojiGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU
- Çeltikte farklı tuz konsantrasyonlarında bazı agronomik karakterlerin varyasyonu
Başlık çevirisi yok
GÜLNAZ AGAR