DEMAND FORECAST FOR THE NUMBER OF EMERGENCY PATIENTS WITH LINEAR REGRESSION: AN APPLICATION ON BINGOL STATE HOSPITAL

Abstract

In order for organizations to understand events correctly, they must develop strategies, plan in accordance with the goals they have determined, and be in a continuous improvement cycle for development. Organizations need to estimate demand for any product or phenomenon at a future time by making forecasts. That's why demand forecasting is an indispensable element for organizations.Demand forecasting is becoming increasingly important in the healthcare sector. Problems occurring in the health system can lead to some problems at the social level. Therefore, planning for the future is an important element in the health sector. Therefore, it was deemed necessary to conduct this study. For this purpose, demand estimation of Bingöl state hospital emergency patient numbers was made by linear regression method.

Keywords

• Emergency healthcare services
• demand forecasting
• Leaner regression

References

1. Akpınar, M. (2017). İstatistik ve Yapay Zeka Teknikleri ile Enerji Tüketiminin Tahmini:Sakarya Doğalgaz Tüketiminin Tahmini. (YÖK Tez Merkezi, Doktora) Sakarya Üniversitesi.
2. Akyurt, İ. Z. (2015). Talep Tahmininin Yapay Sinir Ağlarıyla Modellenmesi: Yerli Otomobil Örneği . İstanbul Üniversitesi İktisat Fakültesi Ekonometri ve istatistik Dergisi, 23, 147-157.
3. Amirkolaii, K. N. (2017). Demand Forecasting for Irregular Demands in Business Aircraft Spare Parts Supply Chains by using Artificial Intelligence (AI). IFAC-PapersOnLine, 15221-15226.
4. Aslan, M., & Sığınç, H. (2022). Pazarlama Harcamalarının Firma Karlılık ve Büyüme Performansına Etkisi. Dicle Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 30, 311-327.
5. Benli, Y., & Yıldız, A. (2014). Altın Fiyatının Zaman Serisi Yöntemleri ve Yapay Sinir Ağları İle Öngörüsü. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 42(2), 213–224.
6. Benton, W. (2018). Satın Alma Ve Tedarik Zincir Yönetimi. Çeviren: Ahmet T. Savaş- Murat Düzgün. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.sayfa,28
7. Chawla, A. S. (2018). Demand Forecasting Using Artificial Neural Networks—A Case Study of American Retail Corporation. Applications of Artificial Intelligence Techniques in Engineering, 79–89.
8. Çiftçi, S. & Batur Sir, G.D. (2022). Acil Servise Başvuru Sayısının Zaman Serisi Analiz ve Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesine Yönelik Bir Uygulama. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi. doi: 10.5505/pajes.2022.18488, 1-13.

9. Dang, H. S., Huang, Y. F., Wang, C. N., & Nguyen, T. M. (2016). An Application of the Short-Term Forecasting in the Healthcare Traveling Industry. Sustainability, 1-14.
10. Dedeoğlu, T., & Çetin, O. (2021). Sağlık Sektöründe Hasta Talebinin Tahmini. Trakya Üniversitesi İ.İ.B.F E-Dergi, 10(1), 25-38.
11. Efendigil, T., & Eminler, Ö. E. (2017). Havacılık Sektöründe Talep Tahminin Önemi: Yolcu Talebi Üzerine Bir Tahmin Modeli. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 12, 14-30.
12. Karahan, M. (2015). Yapay Sinir Ağları Metodu ile İhracat Miktarlarının Tahmini: ARIMA ve YSA Metodunun Karşılaştırmalı Analizi. Ege Akademik Bakış Dergisi, 15(2), 165-172.
13. Karakaş, E. (2019). Çocuk Yoğun Bakım Ünitesine Olan Talebin Zaman Serisi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 17, 454-462.
14. Kartal, S. (2023). Prophet Modeli ile Ürün Talep Tahmini [Sözel bildiri özeti]. 3. Küresel Mühendislik Araştırmaları Konferansı Bildiri Kitabı içinde (s.84-90), www.globcer.org/_files/ugd/e04d41_b7b11b3300894770a3418db3872d3826.pdf
15. Kavuncubaşı, Ş. (2010). Hastane ve Sağlık Kurumları Yönetimi. Ankara: Siyasal Kitabevi.
16. Kochak, A. S. (2015). Demand Forecastı Ng Usı Ng Neural Network For Supply Chaın Management . Int. J. Mech. Eng. & Rob. Res., 96-104.
17. Koyuncugil, A. S., & Özgülbaş, N. (2009). Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve Uygulamaları. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 2(2), 21-32.
18. Öztürk, M. (1989). Ruh Sağlığı ve Bozuklukları. İstanbul: Nobel Tıp Kitapları.
19. Şahin, T. (2019). Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Poliklinikliğine Olan Talebin Zaman Serileri Modelleri İle Tahmini. Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, 22(4), 749-764.
20. Sariyer, G. (2018). Acil Servislerde Talebin Zaman Serileri Modelleri ile Tahmin Edilmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 10(1), 66-77.
21. Yiğit, V. (2016). Hastanelerde Tıbbi Malzeme Talep Tahmini: Serum Seti Tüketimi Üzerinde Örnek Bir Uygulama. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 207-222.