Stochastic optimization applications for healthcare management problems during disasters
Afetler sonucunda gözlemlenen sağlık yönetimi sorunlarına yönelik rassal optimizasyon uygulamaları
- Tez No: 896298
- Danışmanlar: PROF. DR. BURCU BALÇIK KOYUNCU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 176
Özet
Afetler, sağlık hizmetlerine olan talebin artmasına neden olup sağlık operasyonlarının yönetimini zorlaştırmaktadır. Bu tez, afetler sonucu ortaya çıkan iki farklı sağlık yönetimi problemini ele almaktadır. Her iki problem için de probleme özgü belirsizliklerin karar alma sürecine dahil edilebilmesine izin vermesi sebebi ile rassal optimizasyon yaklaşımı benimsenmiştir. Tezin ilk bölümünde, uzun vadeli uygulanabilir bir pandemi aşı takvimi geliştirme problemine odaklanılmıştır. Bu problem, COVID-19 pandemisi sırasında hükümetlerin ulusal aşı takvimlerinin oluşturulması ve uygulanmasında karşılaştığı zorluklar temel alınarak tanımlanmıştır. Belirlenen aşı takvimlerinden yaşanan sapmalar, hem hükümetlere karşı eleştirilere hem de toplumun genel aşılanma sürecinde gecikmelere yol açmıştır. Bu sorunlardan yola çıkarak, çalışmamızda uzun vadeli uygulanabilir aşılama takvimlerinin nasıl geliştirilebileceğine dair matematiksel modellemeye dayanan genel bir çerçeve sunulması amaçlanmıştır. Bu sayede, gelecekteki potansiyel pandemilere karşı sağlık otoriteleri ve hükümetlerin daha hazırlıklı olmasına katkı sağlanması hedeflenmektedir. Pandemi temelli aşılama takvimleri, pandemilerin kendine özgü özellikleri göz önünde bulundurularak oluşturulmalıdır. COVID-19 pandemisi, öncelikli gruplar, farklı aşıların farklı doz uygulamaları, kapasite sınırlamaları, talep ve aşı tedariklerinde belirsizlikler gibi birçok faktörün göz ününde bulundurulmasını gerekli kılmıştır. Geliştirilen matematiksel model bu faktörleri içermektedir. Bununla birlikte, COVID-19 pandemisi esnasında gözlemlendiği gibi, bazı durumlarda aşı takviminin güncellenmesi zorunlu olabilmektedir. Örneğin, bazı aşıların aşı takviminden çıkarılması veya aşı dozlarında değişiklikler yapılması gibi durumlar, güncellemelerin kaçınılmaz olduğunu göstermiştir. Bu sebeple, çalışmada bu tür güncellemelere izin veren bir reaktif yaklaşıma da yer verilmiştir. Tezin ikinci bölümünde, kronik diyaliz hastalarının afet sonrasında tedavilerine kesintisiz şekilde devam edebilmesi için merkezi ve ittifak temelli bir koordinasyon mekanizmasının tasarımına odaklanılmaktadır. Geçmişteki afetler, bu hastalar için afete hazırlık ve müdahale seviyelerindeki eksiklikleri açıkça göstermiş, kliniklerin işlevini yitirmesi durumunda hastaların hızlı bir şekilde mevcut kliniklere nakledilmesi kritik bir sorun haline gelmiştir. Halihazırda, karar verme mercileri ile klinikler arasında işbirliği sağlanmakta ve afet sonrasında kliniği kullanılamaz hale gelen hastalar mevcut kliniklere transfer edilmeye çalışılmaktadır. Ancak, bu süreçte uygun klinikler ile hastaları eşleştirme konusunda zorluklar yaşanmaktadır. Bu durum, birçok kliniğin hasta transferlerini sistematik bir yaklaşımdan ziyade rastgele yönetmesine neden olmaktadır. Bu sorunu ele almak için, afetler meydana gelmeden önce klinikler arasında ittifak ilişkileri kurma ve hastalar için yedek klinikler atama konusunda merkezi bir karar vericiye yardımcı olacak bir matematiksel modelleme yaklaşımı önerilmektedir. Bu yaklaşım, afet sonrası klinik kapasitelerindeki belirsizlikleri dikkate alır. Böylece, afet öncesi alınan kararların afet sonrasında da geçerli olmasını sağlayarak hastaların, uygun kliniklere zaman kaybedilmeden transfer edilmesine yardımcı olur. Bu çalışma, kronik diyaliz hastaları için afet yönetiminin iyileştirilmesini ve hastaların afetlerden en az şekilde etkilenmesini hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
Disasters and healthcare management are interconnected, often manifesting in a surge of demand for healthcare services, thereby posing difficulties in managing the healthcare operations. This thesis addresses two specific healthcare management problems that arise during disasters. For both problems stochastic optimization approach is adopted to allow incorporation of problem-specific uncertainties into the decision making process. The first part of the thesis centers on the development of a long-term applicable pandemic vaccination calendar. The addressed problem is prompted by the challenges observed during the COVID-19 pandemic, where public health authorities grappled with the development and maintenance of vaccination schedules. The frequent changes in vaccination programs not only drew criticism toward governments but also resulted in significant delays in inoculating the population and restoring normalcy. Our aim is to provide decision makers a mathematical modeling based framework on how can long-term applicable calendars can be developed. Our mathematical approach accounts for pandemic-specific features such as priority groups, different dosing schemes of multiple vaccine types, capacity limitations, demand and uncertainties in vaccine supplies and arrival times-that emerged as critical concerns during the pandemic. Additionally, we extend our study for a reactive approach, allowing updates to calendar decisions in response to mandated changes such as removal of some vaccines or changes in dosing schemes, as observed during the COVID-19 pandemic. The second part of the thesis focuses on the design of a centralized and alliancebased coordination mechanism for renal relief efforts. Previous disasters have consistently highlighted gaps in disaster preparedness and response levels for patients with chronic kidney disease, whose reliance on regular treatment makes interruptions potentially fatal. Following disasters that render dialysis clinics inoperable, swiftly transferring these patients to available ones become a critical concern. Currently, public health authorities collaborate with clinics to facilitate these transfers from shelters, but face challenges in identifying available clinics and matching patients accordingly, leading to ad-hoc transfers that complicate the process. To address this, we propose a mathematical modeling approach to assist a centralized decision maker in establishing alliance relationships among clinics and assigning backup clinics for patients before disasters occur. Our approach accounts for uncertainties in post-disaster clinic capacities, ensuring the relevance of pre-disaster decisions in the aftermath of disasters. Ultimately, our study aims to equip public health authorities with the necessary skills for effective disaster preparedness and response phases in renal relief efforts.
Benzer Tezler
- Stokastik talep altında telekomünikasyon ağlarındaki aracı firmalara yönelik kar en büyüklemesi problemi
Profit maximization problem for intermediaries in telecommunication networks under stochastic demand
HASAN HÜSEYİN TURAN
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NAHİT SERARSLAN
- Development of heuristic optimization methods and experimental simulation design for the components and resources of healthcare
Sağlık bileşenleri ve kaynakları için sezgisel optimizasyon yöntemlerinin ve deneysel simülasyon tasarımının geliştirilmesi
ABDULKADİR ATALAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEM ÇAĞRI DÖNMEZ
- Meme kanseri tahmininde makine öğrenmesi algoritmaları ve AutoML
Breast cancer diagnosis with machine learning algorithms and AutoML
ARSLAN KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZAİ TOKAT
- Applications of stochastic optimization : Models and algorithms
Stokastik optimizasyon uygulamalari : Modeller ve algoritmalar
ARNAB BASU
Doktora
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTata Institute of Fundamental Research MaharashtraBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VIVEK S BORKAR
- Tesis yerleşim problemleri için takım zekası tabanlı bir rassal eniyileme algoritması
A swarm intelligence based stochastic optimization algorithm for facility layout problems
FEHİME UTKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. MUZAFFER KAPANOĞLU