Classification of surgical and recovery durations in healthcare settings utilizing machine learning models: A case study at Koç University Hospital
Makine öğrenmesi tabanlı modelleri ile cerrahi ve iyileşme sürelerinin sınıflandırılması: Koç Üniversitesi Hastanesi vaka çalışması
- Tez No: 975860
- Danışmanlar: PROF. DR. METİN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Sağlık Yönetimi, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Healthcare Management, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: cerrahi ve iyileşme süresi tahmini, makine öğrenmesi, sınıflandırma yöntemleri, SMOTE, ansambl modeller, sağlık hizmeti kaynak optimizasyonu, Surgical duration prediction, recovery time prediction, machine learning, classification algorithms, SMOTE, ensemble models, healthcare resource optimization
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ameliyathane (OR) planlamasının etkin yönetimi; hasta bekleme sürelerini azaltmak, kaynak kullanımını optimize etmek ve maliyetleri düşürmek açısından kritik öneme sahiptir. Ancak cerrahi ve postoperatif iyileşme sürelerinin doğru tahmini, hasta özelliklerindeki farklılıklar, cerrahi prosedürlerin karmaşıklığı ve veri kısıtlılığı nedeniyle zordur. Bu çalışma, sürekli süre verilerini kategorik aralıklara dönüştürerek küçük veri kümeleri için uygun sınıflandırma tabanlı makine öğrenmesi yöntemlerini uygulamayı amaçlamaktadır. Koç Üniversitesi Hastanesi'nden elde edilen verilerle Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, Gradyan Artırma, Destek Vektör Makineleri, K-En Yakın Komşu, Karar Ağaçları ve ansambl modeller; Rastgele Aşırı Örnekleme ve SMOTE stratejileri altında değerlendirilmiştir. Bulgular, ansambl modellerin bireysel sınıflandırıcılara göre üstün olduğunu göstermiştir. Cerrahi süre tahmininde en iyi ansambl model 0.71 doğruluk ve 0.698 F1 skoru elde ederken, iyileşme süresi tahmininde Rastgele Orman algoritması 0.79 doğruluk ve 0.768 F1 skoru ile en iyi performansı göstermiştir. SMOTE yöntemi sınıf dengesizliğini azaltmada ve performans metriklerini iyileştirmede etkili olmuş, özellik gruplandırma yaklaşımı ise modelin yorumlanabilirliğini artırmıştır. Bu çalışma, sınırlı veri geçmişine sahip hastaneler için veri odaklı, uygulanabilir bir çerçeve sunmaktadır. Cerrahi ve iyileşme sürelerinin güvenilir kategorik tahminleri, kaynak tahsisini geliştirmeye ve hasta sonuçlarını iyileştirmeye katkı sağlayabilir.
Özet (Çeviri)
Efficient operating room (OR) scheduling is essential for minimizing patient wait times, optimizing resource use, and reducing operational costs. However, accurately predicting surgery and postoperative recovery durations is challenging due to patient variability, procedural complexity, and limited data availability. This study addresses these challenges by converting continuous duration data into categorical intervals, enabling classification-based machine learning methods suitable for small datasets. Using real-world data from Koç University Hospital, several algorithms—including Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machines, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, and ensemble combinations—were evaluated under Random Oversampling and Synthetic Minority Oversampling Technique strategies. Results showed that ensemble models consistently outperformed individual classifiers. For surgery time prediction, the best ensemble achieved 0.71 accuracy and 0.698 F1 score, while Random Forest reached 0.79 accuracy and 0.768 F1 score for recovery time. SMOTE proved effective in mitigating class imbalance, improving recall and F1 scores across models. Targeted feature grouping further enhanced interpretability and predictive reliability. This study provides a practical, data-driven framework for hospitals with limited records to improve OR scheduling. Reliable categorical predictions of surgery and recovery durations can enhance resource allocation, reduce scheduling conflicts, and improve patient outcomes.
Benzer Tezler
- Çocuk cerrahisi kliniğinde yapılan elektif laparotomi operasyonlarında ERAS protokolü uygulamasının sonuçları
Başlık çevirisi yok
ŞEYMA YEŞİLKAYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Çocuk CerrahisiSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Cerrahisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH YILDIZ
- COVID-19 öyküsü olan elektif cerrahi geçirmiş hastalarda intraoperatif ve postoperatif kardiyak değişikliklerin retrospektif olarak değerlendirilmesi
Evaluation of intraoperative and postoperative cardiac changes in elective surgical patients with a history of COVID-19: A retrospective study
HUMAY ALIMARDANLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Anestezi ve ReanimasyonAkdeniz ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLİN TİTİZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMEL GÜNDÜZ
- Diz artroplastisinde Suprainguinal Fasya İliaka Bloğu (SFİB) uygulamasında adjuvan olarak eklenen deksametazonun postoperatif ağrı, analjezik tüketimi ve blok özellikleri üzerine etkisi
Effect of dexamethasone added as an adjuvant in Suprainguinal Fascia Iliaca Block (SFİB) application in knee arthroplasty on postoperative pain, analgesic consumption and block characteristics
BÜŞRA YEŞİLYURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
Anestezi ve ReanimasyonSamsun ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALE KEFELİ ÇELİK
- Açık unilateral inguinal herni onarımı operasyonlarında modifiye torakoabdominal plan bloğu ile lateral transversus abdominis plan bloğunun postoperatif analjezik etkinliklerinin değerlendirilmesi
Evaluation of the postoperative analgesic efficacy of the modified thoracoabdominal plane block and the lateral transversus abdominis plane block in open unilateral inguinal hernia repair
AHMET FARUK ŞAKİROĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURTEN BAKAN
DR. BETÜL YÜSRA ŞİRİN
- Histeroskopilerde deksmedetomidin-remifentanil veya propofol-remifentanilin postoperatif kognitif fonksiyonlar üzerine etkileri
Effects of dexmedetomydin-remifentanil or propofol-remifentaniline postoperative cognitive functions in hysteroscopies
İDRİS ATASOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
Anestezi ve ReanimasyonVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CELALEDDİN SOYALP