Sağlık işletmelerinde veri madenciliği uygulamaları
Data mining applications in healthcare businesses
- Tez No: 888993
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH AKA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Bu tez çalışması, veri madenciliği tekniklerinin sağlık işletmelerinin performansını iyileştirmedeki rolünü incelemektedir. Veri madenciliği, büyük ve karmaşık veri setlerinden anlamlı bilgiler elde etme süreci olarak tanımlanmakta ve sağlık sektörü için büyük bir potansiyel taşımaktadır. Sağlık işletmeleri, hasta bilgilerini analiz ederek ve görünüşte ilgisiz veriler arasındaki bağlantıları keşfederek hizmet kalitesini ve operasyonel verimliliği artırabilir. Bu çalışmanın temel amacı, veri madenciliği tekniklerini kullanarak sağlık işletmelerinde hasta yoğunluğunu azaltmak ve poliklinik sevklerinde zaman kaybını en aza indirmektir. Çalışmada, sağlık sektöründe veri madenciliğinin kullanımına yönelik literatür taraması yapılmış, özellikle Apriori algoritması gibi sık kullanılan veri madenciliği teknikleri incelenmiş ve bu tekniklerin sağlık işletmelerinde nasıl uygulanabileceği araştırılmıştır. Bu doğrultuda, veri madenciliği tekniklerinin sağlık işletmelerinde çeşitli avantajlar sağladığı tespit edilmiştir. Bu avantajlar arasında hasta memnuniyetinin artırılması, operasyonel maliyetlerin düşürülmesi ve sağlık hizmetleri kalitesinin iyileştirilmesi yer almaktadır. Özellikle birliktelik kuralı kullanımına dayalı veri madenciliği tekniklerinin, hastaların uyguladıkları hizmetler arasında bağlantı kurallarının belirlenmesinde etkili olduğu görülmüştür. Veri madenciliği tekniklerinin sağlık işletmelerinde etkin bir şekilde kullanımının, işletmelerin karar alma süreçlerini iyileştirecek ve hasta memnuniyetini iyileştireceği düşünülmektedir. Gelecekteki araştırmaların, daha geniş veri setleri ve farklı veri madenciliği algoritmaları kullanarak bu alandaki bilgiyi derinleştirmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the role of data mining techniques in improving the performance of healthcare businesses. Data mining is defined as the process of obtaining meaningful information from large and complex data sets and carries great potential for the healthcare industry. Healthcare businesses can improve service quality and operational efficiency by analyzing patient information and discovering connections between seemingly unrelated data.The main purpose of this study is to reduce patient density in healthcare institutions and minimize time loss in outpatient clinic referrals by using data mining techniques. In the study, a literature review was conducted on the use of data mining in the healthcare sector, frequently used data mining techniques, especially the Apriori algorithm, were examined and how these techniques could be applied in healthcare businesses was investigated. In this regard, it has been determined that data mining techniques provide various advantages in healthcare businesses. These advantages include increasing patient satisfaction, reducing operational costs and improving the quality of healthcare services. In particular, data mining techniques based on the use of association rules have been shown to be effective in determining the connection rules between the services applied by patients. It is thought that the effective use of data mining techniques in healthcare businesses will improve the decision-making processes of businesses and increase patient satisfaction. It is recommended that future research deepen knowledge in this area by using larger data sets and different data mining algorithms.
Benzer Tezler
- Hasta profillerini analiz etmek için birliktelik kuralları madenciliği: Kayseri'deki bir hastane örneği
Association rules mining to analyze patient profiles: An example of a hospital in Kayseri
SALİH MURAT GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Sağlık Kurumları YönetimiKayseri ÜniversitesiSağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YILMAZ DELİCE
DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH HİMMETOĞLU
- Türkiye maden işletmelerinde işçi sağlığı ve iş güvenliği önlemlerinin alınması açısından Kütahya ili maden işletmelerinin analizi
The Analysis of mining establishments in Kütahya at Turkey with regard to taken precautions of occupational health and safety
AYSEL ERTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Halk SağlığıGazi Üniversitesiİşçi Sağlığı ve İş Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KAMİL TURAN
- Veri madenciliği yöntemleri ile ana harcama gruplarının paylarının tahmini
Estimation of main expenditure groups' portion with data mining methods
LEVENT AHİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURTAZA ÖZGÜR YENİAY
- Veri tabanlarında bilgi keşfi ve veri madenciliği -sağlık sektöründe uygulama-
Knowledge discovery in databases and data mining -an application on health care sector-
ABDULKADİR ÖZDEMİR
- Perlit maden işletmelerinde çalışanların iş sağlığı ve iş güvenliği algı düzeylerinin araştırılması
Investigation of health and safety perception levels of employees in perlite mining facilities
EMRE MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Maden Mühendisliği ve MadencilikAvrasya Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TÜFEKÇİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ KAYA AĞIN