Akıllı ilaç yönetim sistemleri için talep tahmini uygulaması
Demand forecasting application for smart medication management systems
- Tez No: 980429
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP GERGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesi ile birçok noktada olduğu gibi hastalıklarda ve dolayısıyla da ilaçlarda ve kullanımın yollarında da yenilikler olmaktadır. İlaç sayısının ve türünün artışının avantajları olduğu gibi doğru yönetilememesi durumunda ilaç israfı da ne önemli ölçüde artmaktadır. Zayiyatı azaltmak doğru bir ilaç yönetim sistemi ile mümkündür. İlaç yönetim sistemlerini hastanelerde kullanıyor olmak eczacılıkta da 5 Doğru olarak geçen Doğru Hasta, Doğru İlaç, Doğru Doz, Doğru Yol, Doğru Zaman kuralını destekler. Doğru yönetilemeyen stoklar ilaç israfı ile hem çevreye zarar verir hem de maddi kayıplara sebep olur. Doğru yönetilemeyen stok, ilacın kaybına neden olurken aynı zamanda ihtiyacı olan başka bir kişinin de erişimini engelliyor olacaktır. Bu çalışmada örnek alınan bir hastanede seçilen bir ilaç gurubuna ait iki yıllık ilaç zaiyatı verisi incelenerek, talep tahmin yöntemleri kullanılarak bu israfın azaltılması için akılcı ilaç kullanımını destekleyecek örnek bir envanter planlama tablosu hazırlamak amaçlanmıştır. Bu motivasyonla, gelecek dönem tahminleri için geleneksel üstel dağılım ve hareketli ortalamalar yöntemlerinin Kalman Filtresi ile birleştirilerek kullanılması önerilmiştir. Bu çalışma, seçilmiş bir hastaneden iki yıllık ilaç israfı verilerini analiz ederek ve belirli bir ilaca odaklanarak bir tahmin modeli geliştirmeyi ve ilaç yönetim sistemi için örnek bir envanter planlama tablosu sağlamayı amaçlamaktadır. Sonuçta kalman filtresi uygulaması ile düzensiz bir envanter gösteren veri ix düzenlenmiş, böylece daha doğru envanter planlama tablosuna erişilmiş ve farklı hata performans göstergeleri incelendiğinde tahmin performansı %90 üzerinde iyileşmiştir. Hastane sayısının arttırılacağı benzer çalışmalar yapıldığında ise daha çeşitli sonuçlara ulaşılabilecektir. Hasta sayısının, veri alınan hastane sayısının ve kullanılan ilaç adedinin arttırılması mümkündür
Özet (Çeviri)
With the advancement of technology today, as in many other areas, innovations have also emerged in diseases and, consequently, in medicines and their methods of use. While the increase in the number and types of medicines offers certain advantages, improper management significantly increases pharmaceutical waste. Reducing such waste is possible through an effective drug management system. The implementation of medication management systems in hospitals also supports the“Five Rights”in pharmacy practice: Right Patient, Right Drug, Right Dose, Right Route, and Right Time. Mismanaged inventories not only cause environmental damage and financial losses through increased drug waste but also hinder the access of other patients in need. In this study, by analyzing two years of pharmaceutical waste data for a selected group of drugs in a hospital, an exemplary inventory planning table is prepared using demand forecasting methods to support rational drug use and reduce waste. With this motivation, it is proposed to combine traditional forecasting methods, such as exponential smoothing and moving averages, with Kalman Filter for future predictions. By analyzing two years of drug waste data from a selected hospital and focusing on a specific medication, this study aims to develop a forecasting model and provide an exemplary inventory planning table for the drug management system. As a result, the application of the Kalman Filter corrected irregular xi inventory data, leading to a more accurate inventory planning table, and when different error performance indicators are examined, the forecasting performance is improved by over 90%. In similar studies conducted with an increased number of hospitals, more diverse results could be obtained. It is also possible to increase the number of patients, the number of hospitals from which data are collected, and the variety of drugs analyzed.
Benzer Tezler
- Tam otomatik çift kompresörlü akıllı aşı ve ilaç dolabı tasarımı
Full automatic double compressor smart vaccine and drug cabinet design
ALİ SERHAT KIRBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER KAYNAKLI
- Akıllı kontakt lensler: Sağlık ve savunma sanayiinde çift kullanım (dual-use) senaryoları üzerine bir literatür incelemesi
Smart contact lenses: A literature review on dual-use scenarios in healthcare and defense industry
ASLI ERDAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSivas Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURHAN GÜNEŞ
- Implementation of a packet classifier for a router on FPGA
Bir ağ yönlendiricisi için FPGA üzerinde paket sınıflandırıcı gerçeklemesi
OĞUZHAN ÇİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Encapsulation of drug into biopolymeric matrices based on modified xanthan gum and chitosan microparticles
Modifiye ksantan gam ve kitosan mikropartikül temelli biyopolimerik matrislere ilaç enkapsülasyonu
TAYLAN BARAN YEŞİL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Polimer Bilim ve Teknolojisiİstanbul Teknik ÜniversitesiPolimer Bilim ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN GÜNEY
- Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY