Geri Dön

Sağlık hizmetleri arzı ve talebinin ajan bazlı modellemesi ve makine öğrenmesi ile ön tahmini

Agent-based modeling and machine learning forecasting of healthcare supply and demand

  1. Tez No: 691085
  2. Yazar: DEMET TOPAL KOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN EREN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İktisat Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Bu çalışma, sağlık ekonomisi kapsamında tıbbi hizmet arzı ve talebini ajan bazlı modelleme ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla ele alan bağımsız üç makaleden oluşmaktadır. İlk makalede, sağlık ekonomisinin içeriği ve kapsamındaki eksikliklerle ilgili eleştirilere yer verilmiştir. Ayrıca sağlık ekonomisi analizlerinde ve modellemelerinde geleneksel yöntemlerin neden yetersiz kaldığı açıklanarak, alternatif yöntemlerin neler olabileceğine değinilmiştir. Söz konusu alternatif yöntemlerden, ajan bazlı modelleme ve makine öğrenmesi algoritmaları açıklanarak sağlık ekonomisindeki kullanımlarına yer verilmiştir. Bunun yanı sıra, geleneksel yöntemlerden farkları da ele alınmıştır. İkinci makalede sağlık hizmeti arzının kısıtlı ve talebi konusunda büyük belirsizliklerin olduğu acil servislerin, ekonomik açıdan optimizasyonu için ajan bazlı modelleme yapılmıştır. Ayrıca çok amaçlı optimizasyon yöntemi ile personel maliyetleri ve hasta bekleme süreleri bütçe kısıtı altında minimize edilmeye çalışılmıştır. Ajan bazlı modellenen acil servisin farklı hasta yoğunluklarında ve farklı personel kombinasyonlarında çok sayıda simülasyonları yapılmıştır. Bu simülasyonlardan elde edilen verilere göre, tecrübeli personel sayısı arttırıldığında, hasta bekleme sürelerinin azaldığı gözlenmiştir. Son makalede ise, insan sağlığı ve sosyal hizmet faaliyetlerini temsil eden Q sektöründe nitelikli işgücü arzı ve talebi ele alınmaktadır. Sağlık hizmetleri arzında temel yapı taşı olan hekimler ile sağlık hizmetleri talebi zaman serisi yaklaşımı ile ele alınmış ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak 2030 yılı için ön tahmin yapılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmları kullanılarak yapılan bu ön tahmin modelinin sonucuna göre, talep edilmesi beklenen hekim oranı ile arz edilmesi beklenen hekim oranı arasında dengesizlik olabileceği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This study consists of three independent essays that deal with medical service supply and demand within the scope of health economics with agent-based modeling and machine learning algorithms. In the first article, the content and scope of health economics and why traditional methods are insufficient and what alternative methods can be in analysis and modeling are explained. The alternative methods, agent-based modeling and machine learning algorithms are briefly explained and their contributions to health economics are mentioned. In addition, its differences from traditional methods are also discussed. In the second article, agent-based modeling was performed for the economic optimization of emergency services, where the supply of health services is limited and there is great uncertainty about the demand. In addition, personnel costs and patient waiting times were tried to be minimized under budget constraints with the multi- objective optimization method. Numerous simulations of the agent-based modeled emergency room have been made at different patient densities and different staff combinations. According to the data obtained from the simulations, it was observed that the patient waiting times decreased when the number of experienced personnel was increased. In the last article, the supply and demand of qualified labor in the Q sector, which represents human health and social work activities, is discussed. The demand for physicians services who are fundamentals of the supply of health services is forecasted. Here, the time series approach is used and a forecasting is made for the year 2030. According to the result of this forecasting model made by using machine learning algorithms, it has been observed that there may be an imbalance between the ratio of physicians expected to be demanded and the ratio of physicians expected to be supplied.

Benzer Tezler

  1. Kan tedarik zinciri ağ tasarımı ve süreç yönetiminde çok aşamalı stokastik programlama modelleri ve çözüm yaklaşımı

    Multi-stage stochastic programming models and solution approach for blood supply chain network design and management

    GÜL İMAMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. Y. İLKER TOPÇU

    PROF. DR. NEZİR AYDIN

  2. Sağlık hizmetlerine erişim ve hastane yer seçimi: İstanbul örneği

    Access to healthcare and hospital location: The case of Istanbul

    MUHAMMED ZİYA PAKÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER

  3. Türkiye'de sağlık hizmetlerine yapılan harcamalar ve finansmanı

    Expenses for health services and their funding in Turkey

    ALPER KOCASOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    EkonomiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HARUN ÖZTÜRKLER

  4. Sağlık sektöründe maliyet-fayda analizi uygulamaları

    Cost-benefit analysis in health services

    UĞUR DÜNDAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNERİ AKALIN

  5. Sağlık ekonomisi (Sağlık hizmetlerinin kalkınmaya etkisi)

    Başlık çevirisi yok

    TÜRKAN POYRAZ SAKALLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Ekonomiİstanbul Üniversitesi

    Maliye Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TÜRKAN ÖNCEL