Evaluation of the Use of Health 4.0 Applications in the Covid-19 Pandemic Period by Multi-Criteria Decision Making

Abstract

Objective: Covid-19 first appeared in 2019. Covid-19 has caused high deaths. A global epidemic was declared as it affected different and many sectors such as health, education and economy. Access to health services has been restricted with the social isolation practice applied to reduce the spread of the epidemic. In this sense, health 4.0 applications enabled the restructuring of health services. Mobile applications and various wearable technology products enabled access to health services by eliminating the concept of time and place. With this study, it was aimed to prioritize the use of health 4.0 application during the covid-19 pandemic process. Materials and Methods: In this study, Analytical Hierarchy Process (AHP), one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) techniques, was used. AHP presents decision criteria in a hierarchical structure to analyze complex decision problems. In the study, 3 criteria and 10 sub-criteria were prioritized by comparing them with AHP. Results: Among the health 4.0 applications used in the pandemic, mobile applications have a priority value of 61%. The criterion with the second priority value is tele-medicine applications with a rate of 29%. The application with the lowest priority value was wearable technologies (10%). Conclusion: With this study, it became the most frequently used mobile applications in the field of health in the pandemic. It is thought that Health 4.0 applications will provide various gains for digital product manufacturers, marketers and people who use these applications in case of the continuation of the epidemic. In this sense, conducting a study covering a wide age range with a large sample will help to reach a more general result

Keywords

• Health 4.0
• Multi-criteria decision making
• AHP
• Covid-19.

Project Number

1919B012202601

Covid-19 Pandemi Döneminde Sağlık Hizmetlerinde 4.0 Uygulamalarına İlişkin Kullanımın Çok Kriterli Karar Verme İle Değerlendirilmesi

Abstract

Giriş ve Amaç: İlk olarak 2019 yılında ortaya çıkan covid-19 yüksek ölümlere neden olarak sağlık başta olmak üzere eğitim, ekonomi gibi farklı ve birçok sektörü etkisi altına alması ile birlikte küresel salgın olarak ilan edilmiştir. Salgın yayılımın azaltılması amacıyla ortaya konulan sosyal izolasyon uygulamasıyla sağlık hizmetlerine erişim de kısıtlanmıştır. Bu anlamda sağlık 4.0 uygulamaları sağlık hizmetlerinin yeniden yapılanmasını sağlamıştır. Mobil uygulamalar ve çeşitli giyilebilir teknoloji ürünleri bu süreçte bireylerin sağlık hizmetlerine zaman ve yer kavramını ortadan kaldırarak erişebilmelerine imkân sağlamıştır. Bu çalışma ile covid-19 pandemi sürecinde sağlık 4.0 uygulaması kullanımının önceliklendirilmesi amaçlanmaktadır. Gereç ve Yöntem: Bu çalışmada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) tekniklerinden olan Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) kullanılmıştır. AHP, karmaşık karar problemlerini analiz etmek için karar kriterlerini hiyerarşik bir yapıda sunmaktadır. Çalışma kapsamında değerlendirilen 3 kriter ve 10 alt kriterin AHP ile karşılaştırılarak önceliklendirilmesi sağlanmıştır. Bulgular: Pandemi döneminde kullanılan sağlık 4.0 uygulamaları içerisinde %61 oranı ile mobil uygulamalar öncelikli önem değerine sahip kriter olarak tespit edilmiştir. İkinci öncelik değerine sahip kriter %29 oranı ile tele-tıp uygulamaları olarak tespit edilirken en düşük öncelik değerine sahip uygulama giyilebilir teknolojilere ilişkin (%10) olmuştur. Sonuç: Bu çalışma ile pandemi döneminde sağlık alanında en sık kullanılan mobil uygulamaların olduğu sonucuna varılmıştır. Kullanılan sağlık 4.0 uygulamalarının salgın döneminin devamı durumunda dijital ürün üreticileri ve pazarlayıcıları ile bu uygulamaları kullanan kişiler için çeşitli kazanımlar sağlayacağı düşünülmektedir. Bu anlamda büyük örneklem ile geniş yaş aralığını kapsayan kapsamlı bir çalışmanın yapılması daha genel bir sonuca ulaşma konusunda yardımcı olacaktır.

Keywords

• Sağlık 4.0
• Çok kriterli karar verme
• AHP
• Covid-19.

Supporting Institution

TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri tarafından desteklenmiştir.

Project Number

1919B012202601

Thanks

Bu araştırma 1919B012202601 numaralı TÜBİTAK 2209-A Üniversite Öğrencileri Araştırma Projeleri tarafından desteklenmiştir. Destekleri için teşekkür ederiz.

References

1. 1. Yiğitol, B, Sarı, T, Küresel salgınlar ile mücadelede endüstri 4.0 teknolojilerinin rolü, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 41, 53-73.
2. 2. Yalman, F, Filiz, M, Sağlık hizmetlerinde 4.0 uygulamaları ve sağlık yönetimine yansımaları, Sağlık ve Toplum, 2022, 32 (1), 53-63.
3. 3. Karakuş, K, Yeşilyurt, B, Gür, Ş, Eren, T, Sağlık sektöründe IOT uygulamalarının analitik ağ süreci yöntemi ile değerlendirilmesi, Samsun Sağlık Bilimleri Dergisi, 2019, 4(2), 86-92.
4. 4. Karakuş, K, Yeşilyurt, B, Gür, Ş, Eren, T, Sağlık 4.0’ın benimsenmesinin önündeki engellerin analitik hiyerarşi prosesi ve analitik ağ süreci yöntemleri ile değerlendirilmesi, Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2022, 19(1), 363-37.
5. 5. Tsiounia, K, Dimitrioglou, NG, Kardaras, D, Barbounaki, SG, A process modelling and analytic hierarchy process approach to investigate the potential of the IoT in health services. World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering, 2018, 68, 381-386.
6. 6. Çalık, SŞ, Harbi, İA, Baktır, Y, Sur, H, Özşahin, A. Sağlık 4.0: güncel uygulamalar ve gelecekteki yeri, Socıal Scıences Studıes Journal (SSSJournal), 2021, 7(89), 4481-4492.
7. 7. Huang, YL, Sun, WL, An AHP-Based risk assessment for an industrial IoT cloud, 2018 IEEE International Software Quality, Reliability And Security Companion International Conference, 2018. 637-638.
8. 8. Abdeldjalil, K, Estrela, VV, Monteiro, ACB, França, RP, Health 4.0: Applications, management, technologies and review, 2019, Medical Technologies Journal, 2(4), 262-276.

9. 9. Özcan, İ, İnan, U.H, Korkusuz, A.Y, Çok kriterli karar verme yöntemleriyle metro sürücüsü seçimi, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 2020, 15(3), 1185-1202.
10. 10. Arslan, R, Bircan, H, Çok kriterli karar verme teknikleriyle elde edilen sonuçların copeland yöntemiyle birleştirilmesi ve karşılaştırılması, Yönetim ve Ekonomi, 2020, 27(1), 109-127.
11. 11. Leal, J.E, AHP-express: A simplified version of the analytical hierarchy process method, MethodsX, 2020, 7,1-11.
12. 12. Vaidya, O.S, Kumar, S, Analytic hierarchy process: An overview of applications, European Journal of Operational Research, 2006, 169(1), 1–29.
13. 13. Liu, Y, Eckert, C.M, Earl, C, A review of fuzzy AHP methods for decision-making with subjective judgements, Expert Systems with Applications, 2020, 161, 1-30.
14. 14. Irfan, M, Elavarasan, R,M, Ahmad, M, Mohsin, M, Dagar, V., Hao, Y, Prioritizing and overcoming biomass energy barriers: Application of AHP and G-TOPSIS approaches, Technological Forecasting & Social Change, 2022, 177, 1-17.
15. 15. Solangi, Y.A, Longsheng, C, Shah, S.A.A, Assessing and overcoming the renewable energy barriers for sustainable development in Pakistan: An integrated AHP and fuzzy TOPSIS approach, Renewable Energy, 2021, 173-209-222.
16. 16. Saaty, T.L, How to make a decision: The analytic hierarchy process. European Journal of Operational Research, 1990, 48(1), 9–26.
17. 17. Yapıcı, S, Yumuşak, R, Eren, T, Çok kriterli karar verme yöntemleri ile medikal depo yeri seçimi, Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi E-Dergi, 2020, 9(2), 203-221.
18. 18. Awasthi, A, Chauhan, S.S, A hybrid approach integrating Affinity Diagram, AHP and fuzzy TOPSIS for sustainable city logistics planning, Applied Mathematical Modelling, 2012, 36(2) 573-584.
19. 19. Lyu, H.M, Zhou, W.H, Shen, S.L, , Zhou, A.N, Inundation risk assessment of metro system using AHP and TFN-AHP in Shenzhen, Sustainable Cities and Society, 2020, 56,1-14.
20. 20. Karaaslan, A, Aydın, S, yenilenebilir enerji kaynaklarının çok kriterli karar verme teknikleri ile değerlendirilmesi: Türkiye Örneği, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2020, 34(4), 1351-1375.
21. 21. Saaty, T.L, The Analytic Hierarchy Process. U.S.A, McGraw-Hill Comp, 1980.