Efficiency analysis for optimum appointment system with fuzzy logic-fuzzy based MCDM and genetic algoritm methods in digital health applications
Dijital sağlık uygulamalarında bulanık mantık-bulanık tabanlı MCDM ve genetik algoritma yöntemleriyle optimum randevu sistemi için verimlilik analizi
- Tez No: 967368
- Danışmanlar: PROF. DR. SERVET SOYGÜDER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Sağlık Yönetimi, Industrial and Industrial Engineering, Healthcare Management
- Anahtar Kelimeler: Digital Health Applications, Optimum Appointment, Fuzzy Logic, Genetic Algorithm, MCDM, AHP, TOPSIS, EDAS, PSI, WASPAS
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 195
Özet
Son yıllarda her alanda dijitalleşmeye doğru bir eğilim olduğu gibi sağlık hizmetlerinde de dijitalleşme daha büyük bir ivme kazanmıştır. Bu ivme, Covid-19 salgını ve insanların virüs bulaşmasını azaltmak amacıyla uzaktan sağlık hizmeti almak istemesiyle başlamıştır. Sağlık hizmetlerinin dijital teknoloji ile uzaktan sağlanması sonucunda birçok sorun ortaya çıkmış ve birçok yenilik ve gelişme gerekli hale gelmiştir. Bu sorunların en önemlilerinden biri de doktor randevularının en verimli şekilde dinamik olarak planlanmasıdır. Bu durumun hemen hemen tüm gelişmiş ülkelerde önemli bir sorun olduğu tespit edilmiştir. Uzaktan tıbbi konsültasyonları kolaylaştırmak ve sağlık hizmetlerine erişmek için çevrimiçi doktor danışma sistemleri etkili bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. Ancak bu sistemlerdeki randevu planlama süreci genellikle optimizasyondan yoksundur ve bu da dijital sağlık sistemlerinde hasta ve doktor deneyimlerinin optimum olmamasından kaynaklanabilmektedir. Bu çalışma, bulanık mantığın çevrimiçi doktor randevu sistemlerinde optimum randevu zaman aralıklarını belirlemek için nasıl uygulanabileceğini göstermiştir. Bulanık mantık metodolojileri ile hasta tercihleri, doktor iş yükü modelleri, hasta aciliyet seviyeleri ve doktorların uzmanlık alanları sınıflandırılmıştır. Literatürde en önemli MCDM yöntemlerinden AHP, TOPSIS, EDAS (Ortalama Çözüm Tabanlı Değerlendirmeden Uzaklık), GENETİK ALGORİTMA, PSI (Tercih Seçimi Endeksi) ve WASPAS (Ağırlıklı Toplam Ürün Değerlendirmesi) metotları uygulanarak optimum randevu zaman aralığının tespiti yapılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak irdelenmiştir. Ayrıca bu çalışma, Avrupa Birliği ve Türkiye Ulusal Ajansı tarafından desteklenen 2021-2-TR01-KA220-YOU-000049540 numaralı D¨ ijital Gençlik Yaşam Sağlık Platformu (DYL-HP)ädlı projenin önemli çıktılarından biridir. DYL-HP dijital sağlık platformu aktif bir Android ve IOS mobil uygulamasıdır. 4-8 Kasım 2024 tarihleri arasında DYL-HP dijital sağlık uygulamasından örneklenen 150 doktor randevusuna yanıt olarak hasta tercihi verileri incelenmiştir. Bu veriler kullanılarak, Bulanık Mantık-Tabanlı MCDM yöntemleri ile optimum/en uygun randevu zaman aralığı belirleme çalışması yapılmıştır. Bu çalışma, sınırlı doktor kaynaklarının verimli kullanımını sağlarken aynı zamanda hasta memnuniyetini en üst düzeye çıkaracak en uygun randevu zaman aralıklarını belirlemeyi de amaçlamaktadır. Sonuç olarak bu çalışma, Bulanık Mantığın randevu planlama verimliliğini optimize etmede ve çevrimiçi doktor konsültasyonlarının genel kalitesini iyileştirmede etkili olduğunu göstermiştir. AnahtarKelimeler: Dijital Sağlık Uygulamaları, Optimum Randevu, Bulanık Mantık, Genetik Algoritma, MCDM, AHP, TOPSIS, EDAS, PSI, WASPAS
Özet (Çeviri)
In recent years, there has been a trend towards digitalization in every field, and digitalization has also gained momentum in healthcare services. This momentum began with people demanding remote healthcare services during the Covid-19 pandemic in order to reduce virus infection. As a result of healthcare services being provided remotely with digital technology, many problems have emerged, and many innovations and developments have become necessary to solve these problems. One of the most important of these problems is the dynamic planning of doctor appointments in the most efficient way. This situation has been found to be a significant problem in almost all developed countries. Online doctor consultation systems have emerged as an effective solution to facilitate remote medical consultations and access healthcare services. However, the appointment scheduling process in these systems often lacks optimization, which may be due to the suboptimal patient and doctor experiences in digital health systems. This study has shown how fuzzy logic can be applied to determine optimal appointment time intervals in online doctor appointment systems. With the applied fuzzy logic method, patient preferences, doctor workload models, patient urgency levels, and doctors' areas of expertise were classified. In addition, the most important Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods in the literature, Analytic Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS), Preference Selection Index (PSI), Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) and Genetic Algorithm (GA), were applied to determine the optimum appointment time interval and the obtained results were compared and examined. As a result, this study showed that Fuzzy Logic is effective in optimizing the appointment scheduling efficiency and improving the overall quality of online doctor consultations. This study is one of the important outputs of the“Digital Youth Life Health Platform (DYL-HP)”project numbered 2021-2-TR01-KA220-YOU-000049540, supported by the European Union and the Turkish National Agency. The DYL-HP digital health platform is an active Android and IOS mobile application. Patient preference data in response to 150 doctor appointments sampled from the DYL-HP digital health application between November 4-8, 2024 were examined. Using these data, a study was conducted to determine the optimum/most appropriate appointment time interval using Fuzzy Logic-Based MCDM methods. This study aims to determine the most appropriate appointment time intervals that will maximize patient satisfaction while ensuring the efficient use of limited doctor resources.
Benzer Tezler
- Analysis of appointment scheduling systems in Department of Orthopedics and Traumatology in Dokuz Eylül University Faculty of Medicine
Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Ortopedi ve Travmatoloji Anabilim dalında randevu çizelgeleme sistemlerinin analizi
SEZGİ ÖZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İREM ÖZKARAHAN
- Kalite iyileştirme açısından görüntüleme hizmetlerinde süreç analizi: Bir şehir hastanesi örneği
Process analysis in medical imaging services in terms of quality improvement: An example of a city hospital
MİNE İSKENDEROĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Sağlık Kurumları YönetimiHacettepe ÜniversitesiSağlık Hizmetleri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONGÜL ÇINAROĞLU
- Buzdolaplarında kullanılan elektromekanik komponentlerin otomatik arıza tespiti ve verimlilik analizi
Automaticaly fault detection and efficiency analysis for electromehanical parts of refrigerator
SEFA BOYACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZMİ EKREN
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ GÖRGÜLÜ
- Optimum blade design and numerical analysis for single stage axial turbines
Tek kademeli eksenel türbinler için optimum kanat tasarımı ve sayısal analizi
İBRAHİM ZENGİN
Doktora
İngilizce
2024
Makine MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYTULLAH ERDOĞAN
PROF. DR. HABİL ALİ CEMAL BENİM
- Hidrostatik basınç altındaki denizaltı mukavim teknesinin sonlu elemanlar metodu ile optimum yapısal tasarımı
Optimum structural design of a submarine pressure hull under hydrostatic pressure with finite element method
BURAK EYİLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERTEKİN BAYRAKTARKATAL