Research Article
BibTex RIS Cite

Sağlık sektöründe hasta talebinin tahmini

Year 2021, Volume: 10 Issue: 1, 25 - 38, 30.06.2021
https://doi.org/10.47934/tife.10.01.03

Abstract

Sağlık sektörü hizmet sektörü içinde önemi artan sektörlerden birisidir. Sağlık sektörünün işletmecilik için önemi son yıllarda artmaktadır. Bu sektörde talebin öngörülmesi diğer sektörlere göre daha zor olduğundan tahminleme diğer sektörlerden daha karmaşıktır. Hasta talebinin tahmini personel çizelgeleme, stok maliyetleri ve diğer maliyetler gibi pek çok alanı ilgilendirmektedir. Talep tahmini ile ilgili geniş bir literatür olmasına rağmen, hasta tahmini ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışmada özel bir hastanede hasta talep tahmini yapılması amaçlanmaktadır. Sadece ayaktan hasta tahmini değil, ameliyat sayıları ve yatan hasta sayıları da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ameliyat sayısı ayaktan hasta sayısı kullanılarak, yatan hasta sayısı talebi ise ameliyat talebi kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada talep tahmini gerçekleştirmek için hareketli ortalama, üstel düzgünleştirme, Holt yöntemi, trend analizi ve regresyon analizi yöntemleri uygulanmıştır. Elde dilen sonuçlar hata ölçütlerine göre kıyaslanmıştır.

References

  • Abdel-Aal, R. E., & Mangoud, A. M. (1998). Modeling and forecasting monthly patient volume at a primary health care clinic using univariate time-series analysis. Computer methods and programs in biomedicine, 56(3), 235-247.
  • Akman, M. (2010). Veri Madenciliğine Genel Bir Bakış ve Random Forests Yönteminin İncelenmesi: Sağlık Alanında Bir Uygulama. Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Biyoistatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  • Baihaqi, W. M., Dianingrum, M., Ramadhan, K. A. N., & Hariguna, T. (2018, November). Linear Regression Method to Model and Forecast the Number of Patient Visits in the Hospital. In 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) (pp. 247-252). IEEE.
  • Benton, W.C. Jr. (2018). Satın Alma Ve Tedarik Zincir Yönetimi (Ahmet t. Savaş- Murat Düzgün, Çev.) Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Beyatlı, H. Z. (2017). Hastane ve Sağlık İşletmeleri Yönetimi. Ankara: Nobel Yayıncılık.
  • Chatfield, Chris. (2000). Time Series Forecasting. Washington D.C: Chapman &Hall.
  • Chopra, S., Meindl, P. (2017). Tedarik Zinciri Yönetimi. ( Emrah Bulut Çev.). Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Dilworth, J. (1992). Operations Management: Design, Planning and Control for Manufacturing and Services. New York: McGraw-Hill.
  • Gerdtham, U., Johanneson, M., & Lundberg, L. (1999). The Demand For Health Capital. Europen Journal of Political Economy(15), 501-521.
  • Getzen, T. (1996). Health Economics: Fundamentals and Flow of Funds. New York: John Wiley & Sons.
  • Heızer, J., Render, B. (2017). Üretim Yönetimi (Umut Rıfat Tuzkaya, Çev). Ankara: Palme Yayıncılık.
  • İlker, P. O. Y. R. A. Z. (2020). Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Eczaneler İçin İlaç Talep Tahmini, İstanbul Aydın Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Jacobs, R. F ve Chase, R. B., Operations and Supply Management, New York: Mc Graw Hill.
  • Jones, S. S., Thomas, A., Evans, R. S., Welch, S. J., Haug, P. J., & Snow, G. L. (2008). Forecasting daily patient volumes in the emergency department. Academic Emergency Medicine, 15(2), 159-170.
  • Kam, H. J., Sung, J. O., & Park, R. W. (2010). Prediction of daily patient numbers for a regional emergency medical center using time series analysis. Healthcare informatics research, 16(3), 158.
  • Karaca, Z. (2011). Erzurum'da Sağlık Hizmetleri Talep Tahmini. Atatürk Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Erzurum.
  • Karahan, M. (2011). İstatistiksel Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları Metodu ile Ürün Talep Tahmini Uygulaması. Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, s.49, Konya.
  • Karar, Ş. (2013). Türkiye’de Sağlık Sistemi ve 2003 Sonrası Sağlıkta Dönüşüm Programı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
  • Kavuncubaşı, Ş. (2000). Hastane ve Sağlık Kurumları Yönetimi. Ankara: Siyasal Kitabevi.
  • Kobu, B. (2013). Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım.
  • Luo, L., & Feng, Y. (2015, June). Using time series analysis to forecast emergency patient arrivals in CT department. In 2015 12th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM) (pp. 1-5). IEEE.
  • Mutlu, A., Işık, A. (2005). Sağlık Ekonomisine Giriş. Bursa: Ekin Kitabevi.
  • Nasuhoğlu, H. (2019). Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini (Master's thesis, Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü). Özcan, Y. (2013). Sağlık Kurumları Yönetiminde Sayısal Yöntemler. Ankara: Siyasal Kitabevi.
  • Özer, Ö., Erkilet, M. (2012). Talep Analizi ve Talep Öngörüsü: Bir Özel Hastanede Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 14, Sayı 3, ss 127-142.
  • Özgirin, K., Taş, Y. (1996). Hastane Yönetiminde Kalite Uygulamaları ve Toplam Kalie Yönetimi Projesi Kapsamında Personel Memnuniyeti Ölçme Çalışması. Sağlık Hizmetlerinde Toplam Kalite Yönetimi ve Performans Ölçümü Sempozyumu. Ankara, 1-2 Kasım, s. 33-39.
  • Özüdoğru, A. G., & Görener, A. (2015). Sağlık sektöründe talep tahmini üzerine bir uygulama.
  • Phelps, C. (2003). Health Economics. Boston: Addison Wesley.
  • Sargutan, E. (2006). Sağlık Sektörü ve Sağlık Sistemlerinin Yapısı. Ankara: Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, C.8, S.3, s.400.
  • SARIYER, G. (2018). Acil Servislerde Talebin Zaman Serileri Modelleri ile Tahmin Edilmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 10(1), 66-77.
  • Sayım, F. (2015). Sağlık Hizmetleri Talebini Etkileyen Faktörler. Akademik Arge Dergisi-Sosyal Bilimler, 79-88.
  • Sevgen, S. (2015). Sağlık Hizmetleri Talep Tahmini: Adana İli Hastane Uygulaması. Atılım Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  • Somunoğlu, S. (2013). Sağlık-Sağlık Hizmetleri ve Türk Sağlık Sistemi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayın No: 2631. Açıköğretim Fakültesi Yayın No: 1599.
  • Stevenson, W. J. (2015), Operations Management, Mc Graw Hill: New York, Twelfth Edition.
  • Şahin, S., ve Kocadağ, D., (2020) Sağlık Sektöründe Talep Tahmini Üzerine Literatür Araştırması. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(1), 99-113.
  • Taylor, B., Russell, R. (2011). Operations Management: Creating Value Along the Supply Chain. New Jersey: John Wiley & Sons, Seventh Edition.
  • Tokat, M. (1994). Sağlık Ekonomisi. Eskişehir, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi.
  • Vissers, J., Adan, I., Dellaert, N., Jeunet, J., & Bekkers, J. (2012). Patient mix optimisation for inpatient planning. E. Tanfani, A. Testi içinde, Advanced Decision Making Methods Applied to Health Care (s. 214-215). Italy: Springer
  • Xue, J. L., Ma, J. Z., Louis, T. A., & Collins, A. J. (2001). Forecast of the number of patients with end-stage renal disease in the United States to the year 2010. Journal of the American Society of Nephrology, 12(12), 2753-2758.
  • Uçakkuş, P., & Koçyiğit, S. Ç. (2019). Sağlık Kurumlarında Talep Tahmini: Cerrahi Gazlı Bez Üzerine Uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(4), 3421-3429.
  • Yağcıoğlu, N. (2010). Yapay Zekâ İle Talep Tahmini. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bursa.
  • Yarar, O., İnce, Ö., (Ed). (2017). Sağlık Kuruluşlarında Hasta Hizmetleri. Ankara: Güneş Tıp Kitabevleri.
  • Yiğit, V. (2016). Hastanelerde tıbbi malzeme talep tahmini: Serum seti tüketimi üzerinde örnek bir uygulama. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 207-222.

Forecasting of patient demand in health sector

Year 2021, Volume: 10 Issue: 1, 25 - 38, 30.06.2021
https://doi.org/10.47934/tife.10.01.03

Abstract

Health sector is one of the developing areas in service sector. The importance of health sector has been increasing in business world. As prediction of demand is harder than other sectors, forecasting is more complex in health sector. Forecasting of patient demand affects many areas such as staff scheduling inventory cost and other costs. There is a substantial literature regarding forecasting; whereas research regarding patient forecasting is much more limited. This research aims to forecast patient demand in a private hospital. Not only outpatient demand is forecasted but also number of surgeries and number of inpatient treatment day demand is forecasted. Number of surgeries is forecasted using outpatient demand and number of inpatient demand is forecasted using number of surgeries. In this research moving average, exponential smoothing, Holt Method, trend analysis and regression analysis are applied for forecasting for each department. The results obtained are compared according to error measures.

References

  • Abdel-Aal, R. E., & Mangoud, A. M. (1998). Modeling and forecasting monthly patient volume at a primary health care clinic using univariate time-series analysis. Computer methods and programs in biomedicine, 56(3), 235-247.
  • Akman, M. (2010). Veri Madenciliğine Genel Bir Bakış ve Random Forests Yönteminin İncelenmesi: Sağlık Alanında Bir Uygulama. Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Biyoistatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  • Baihaqi, W. M., Dianingrum, M., Ramadhan, K. A. N., & Hariguna, T. (2018, November). Linear Regression Method to Model and Forecast the Number of Patient Visits in the Hospital. In 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) (pp. 247-252). IEEE.
  • Benton, W.C. Jr. (2018). Satın Alma Ve Tedarik Zincir Yönetimi (Ahmet t. Savaş- Murat Düzgün, Çev.) Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Beyatlı, H. Z. (2017). Hastane ve Sağlık İşletmeleri Yönetimi. Ankara: Nobel Yayıncılık.
  • Chatfield, Chris. (2000). Time Series Forecasting. Washington D.C: Chapman &Hall.
  • Chopra, S., Meindl, P. (2017). Tedarik Zinciri Yönetimi. ( Emrah Bulut Çev.). Nobel Akademik Yayıncılık.
  • Dilworth, J. (1992). Operations Management: Design, Planning and Control for Manufacturing and Services. New York: McGraw-Hill.
  • Gerdtham, U., Johanneson, M., & Lundberg, L. (1999). The Demand For Health Capital. Europen Journal of Political Economy(15), 501-521.
  • Getzen, T. (1996). Health Economics: Fundamentals and Flow of Funds. New York: John Wiley & Sons.
  • Heızer, J., Render, B. (2017). Üretim Yönetimi (Umut Rıfat Tuzkaya, Çev). Ankara: Palme Yayıncılık.
  • İlker, P. O. Y. R. A. Z. (2020). Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Eczaneler İçin İlaç Talep Tahmini, İstanbul Aydın Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Jacobs, R. F ve Chase, R. B., Operations and Supply Management, New York: Mc Graw Hill.
  • Jones, S. S., Thomas, A., Evans, R. S., Welch, S. J., Haug, P. J., & Snow, G. L. (2008). Forecasting daily patient volumes in the emergency department. Academic Emergency Medicine, 15(2), 159-170.
  • Kam, H. J., Sung, J. O., & Park, R. W. (2010). Prediction of daily patient numbers for a regional emergency medical center using time series analysis. Healthcare informatics research, 16(3), 158.
  • Karaca, Z. (2011). Erzurum'da Sağlık Hizmetleri Talep Tahmini. Atatürk Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Erzurum.
  • Karahan, M. (2011). İstatistiksel Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları Metodu ile Ürün Talep Tahmini Uygulaması. Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi, s.49, Konya.
  • Karar, Ş. (2013). Türkiye’de Sağlık Sistemi ve 2003 Sonrası Sağlıkta Dönüşüm Programı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
  • Kavuncubaşı, Ş. (2000). Hastane ve Sağlık Kurumları Yönetimi. Ankara: Siyasal Kitabevi.
  • Kobu, B. (2013). Üretim Yönetimi. İstanbul: Beta Basım Yayım Dağıtım.
  • Luo, L., & Feng, Y. (2015, June). Using time series analysis to forecast emergency patient arrivals in CT department. In 2015 12th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM) (pp. 1-5). IEEE.
  • Mutlu, A., Işık, A. (2005). Sağlık Ekonomisine Giriş. Bursa: Ekin Kitabevi.
  • Nasuhoğlu, H. (2019). Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini (Master's thesis, Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü). Özcan, Y. (2013). Sağlık Kurumları Yönetiminde Sayısal Yöntemler. Ankara: Siyasal Kitabevi.
  • Özer, Ö., Erkilet, M. (2012). Talep Analizi ve Talep Öngörüsü: Bir Özel Hastanede Uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt 14, Sayı 3, ss 127-142.
  • Özgirin, K., Taş, Y. (1996). Hastane Yönetiminde Kalite Uygulamaları ve Toplam Kalie Yönetimi Projesi Kapsamında Personel Memnuniyeti Ölçme Çalışması. Sağlık Hizmetlerinde Toplam Kalite Yönetimi ve Performans Ölçümü Sempozyumu. Ankara, 1-2 Kasım, s. 33-39.
  • Özüdoğru, A. G., & Görener, A. (2015). Sağlık sektöründe talep tahmini üzerine bir uygulama.
  • Phelps, C. (2003). Health Economics. Boston: Addison Wesley.
  • Sargutan, E. (2006). Sağlık Sektörü ve Sağlık Sistemlerinin Yapısı. Ankara: Hacettepe Sağlık İdaresi Dergisi, C.8, S.3, s.400.
  • SARIYER, G. (2018). Acil Servislerde Talebin Zaman Serileri Modelleri ile Tahmin Edilmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 10(1), 66-77.
  • Sayım, F. (2015). Sağlık Hizmetleri Talebini Etkileyen Faktörler. Akademik Arge Dergisi-Sosyal Bilimler, 79-88.
  • Sevgen, S. (2015). Sağlık Hizmetleri Talep Tahmini: Adana İli Hastane Uygulaması. Atılım Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  • Somunoğlu, S. (2013). Sağlık-Sağlık Hizmetleri ve Türk Sağlık Sistemi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayın No: 2631. Açıköğretim Fakültesi Yayın No: 1599.
  • Stevenson, W. J. (2015), Operations Management, Mc Graw Hill: New York, Twelfth Edition.
  • Şahin, S., ve Kocadağ, D., (2020) Sağlık Sektöründe Talep Tahmini Üzerine Literatür Araştırması. Düzce Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 10(1), 99-113.
  • Taylor, B., Russell, R. (2011). Operations Management: Creating Value Along the Supply Chain. New Jersey: John Wiley & Sons, Seventh Edition.
  • Tokat, M. (1994). Sağlık Ekonomisi. Eskişehir, Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi.
  • Vissers, J., Adan, I., Dellaert, N., Jeunet, J., & Bekkers, J. (2012). Patient mix optimisation for inpatient planning. E. Tanfani, A. Testi içinde, Advanced Decision Making Methods Applied to Health Care (s. 214-215). Italy: Springer
  • Xue, J. L., Ma, J. Z., Louis, T. A., & Collins, A. J. (2001). Forecast of the number of patients with end-stage renal disease in the United States to the year 2010. Journal of the American Society of Nephrology, 12(12), 2753-2758.
  • Uçakkuş, P., & Koçyiğit, S. Ç. (2019). Sağlık Kurumlarında Talep Tahmini: Cerrahi Gazlı Bez Üzerine Uygulama. İşletme Araştırmaları Dergisi, 11(4), 3421-3429.
  • Yağcıoğlu, N. (2010). Yapay Zekâ İle Talep Tahmini. Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Bursa.
  • Yarar, O., İnce, Ö., (Ed). (2017). Sağlık Kuruluşlarında Hasta Hizmetleri. Ankara: Güneş Tıp Kitabevleri.
  • Yiğit, V. (2016). Hastanelerde tıbbi malzeme talep tahmini: Serum seti tüketimi üzerinde örnek bir uygulama. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 5(4), 207-222.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Research Articles
Authors

Tugba DEDEOGLU 0000-0003-0751-1973

Onur ÇETİN 0000-0003-1835-3333

Publication Date June 30, 2021
Submission Date May 12, 2021
Published in Issue Year 2021 Volume: 10 Issue: 1

Cite

APA DEDEOGLU, T., & ÇETİN, O. (2021). Sağlık sektöründe hasta talebinin tahmini. Trakya Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergi, 10(1), 25-38. https://doi.org/10.47934/tife.10.01.03

  Open_Access_logo_with_dark_text_for_contrast%2C_on_transparent_background.png   Creative Commons License   This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.