Sağlık 4.0’ın Benimsenmesinin Önündeki Engellerin AHP ve AAS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Yıl 2022, Cilt: 19 Sayı: 1, 363 - 375, 30.04.2022

Kübra Karakuş , Burak Yeşilyurt , Şeyda Gür , Tamer Eren

https://doi.org/10.33437/ksusbd.749430

Cited By: 1

Öz

Endüstri 4.0 birçok modern otomasyon yapılarını, üretim teknolojilerini ve bilgi aktarımını içeren genel bir terimdir. Buradaki asıl amaç, kendini yönetebilen üretim proseslerinin olduğu yeni fabrikaların hayata geçirilmesidir. Günümüzde üretimden ticarete, sağlıktan günlük yaşama kadar her noktaya etki edecek yeni bir dönem başlamıştır. Yapılacak bu çalışmada, endüstri 4.0 devriminin sağlık sektörü üzerine etkileri incelenmektedir. Sağlık 4.0, kişinin sağlığının teknolojik hareketlerle sağlık kurumlarının dışını da kapsayacak şekilde sağlanmasına karşılık gelen bir terimdir. Aynı zamanda bu devrim ile, doktorların hastalık teşhisi için kullanacağı, eldeki veriyi artırmanın yanında verinin anlık olarak taşınabilmesi sebebiyle de daha tutarlı ve zamanında müdahale imkânı doğurmuş olacaktır. Böylece teknoloji tabanlı elde edilen bu veri ile hem daha öngörülebilir hem de kişiselleşmiş bir sağlık hizmeti ortaya çıkmaktadır. Endüstri 4.0 ile sağlık sektörünün verimli, yenilikçi ve faydalı hale getirilmesiyle birlikte hastalık tanı ve tedavilerindeki doğruluk, hastane veri sistemi güvenliği gibi daha birçok konu sağlık 4.0 kapsamında incelenmektedir. Bu çalışmanın amacı, Sağlık 4.0’ın benimsenmesinin engellerini araştırmak ve bu konudaki en büyük etkenin ne olduğunu belirlemektir. Bu çalışmada çok kriterli karar verme yöntemlerinden, analitik hiyerarşi prosesi ve analitik ağ süreci yöntemi kullanılarak çözüme ulaşılması hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Endüstri 4.0, Sağlık 4.0, Sağlık Sektörü, AHP, AAS

Kaynakça

• Abbaspour, A, Saremi, M, Alibabaei, A, ve Moghanlu, PS. (2020), “Determining the Optimal Human Reliability Analysis (Hra) Method in Healthcare Systems Using Fuzzy ANP And Fuzzy TOPSIS.” Journal of Patient Safety and Risk Management, 2020.
• Ajmera, P, ve Vineet J. (2019), “Modelling the Barriers of Health 4.0–The Fourth Healthcare Industrial Revolution in India By Tism." Operations Management Research, ss 1-17.
• Anonim, (2015), “Digital Uv Sensor Suits Up for Wearable and Iot Applications.” Sensors, 12-12, Issn:07469462.
• Arık, M.M. (2014), Analitik hiyerarşi süreci ve analitik ağ süreci metotları kullanılarak bir termal kamerada optik seçimi. Gazi Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
• Ayan, E, Cihan, Ş, Eren, T, Topal, T, ve Yıldırım, EK, (2016), “Ahp ve Topsıs Yöntemleri İle Ekokardiografi Cihazı Seçimi.” Sağlık Bilimleri ve Meslekleri Dergisi, Vol.4, No. 1, ss. 41-49.
• Decision, S. (2009), Super Decisions Software for Decision-Making V. 2.0. 8.
• Edworthy SM. (2001), “Telemedicine in Developingcountries.” Bmj, Vol. 323, No.7312, ss. 5245.
• Eren, T, ve Gür, Ş, (2018), “Ameliyathanelerin Performanslarına Etki Eden Faktörlerin Bulanık AHP ile Değerlendirmesi.” Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, Vol. 3, No. 3, 197-204.
• Felisberto, F, Fdez-Riverola, F, ve Pereira, A, (2014), “A Ubiquitous and Low-Cost Solution for Movement Monitoring and Accident Detection Based on Sensor Fusion.” Sensors, Vol. 14, ss. 8961–8983.
• Gündoğdu, FK, ve Kahraman, C. (2020), “A Novel Spherical Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Its Renewable Energy Application.” Soft Computing, Vol. 24, No. 6, ss. 4607-4621.
• Hamurcu M, ve Eren T, (2018), “Sürdürülebilir Kent İçi Ulaşım İçin Bulanık AHP Tabanlı VIKOR Yöntemi İle Proje Seçimi.” Nwsa Engineering Science, Vol.13, No.3, 201-216.
• Hossain, MS, ve Muhammad, G, (2016), “Cloud-Assisted Industrial Internet of Things (Iot) Enabled Framework for Health Monitoring” Computer Networks.
• İnternet Kaynağı 1: Http://Www.Sdplatform.Com/Dergi/1087/ Saglikta-40-Bizi-Nereye-Goturuyor.Aspx
• İnternet Kaynağı 2: https://Www.Endustri40.Com/Saglikta-Dijital-Donusum-Saglik-4-0/
• Kılıç, T. (2016), E-Sağlık Ve Teletıp, Az Yayınları.
• Liu, A, Zhang, Q, Li, Z, Choi, Y.-J, Li, J, ve Komuro, N. (2017), “A Green and Reliable Communication Modeling For Industrial Internet of Things.” Computers and Electrical Engineering, ss. 364-381.
• Magaña-Espinoza, P, Aquino-Santos, R, Cárdenas-Benítez, N, Aguilar-Velasco, J, Buenrostro-Segura, C, Edwards-Block, A, ve Medina-Cass, (2014), “A. Wisph: Kablosuz Sensör Ağ Tabanlı Ev Bakımı Izleme Sistemi.” Sensörler, Vol. 14, No. 4, ss. 7096-7119.
• Mccreery, DB, ve Han, M. (2014), Microelectrode Array for Chronic Deep-Brain Microstimulation For Recording. U.S. Patent No. 8,831,739. 9 Sep. 2014.
• Özcan, EC, Ünlüsoy S, ve Eren, T, (2017), “A Combined Goal Programming - AHP Approach Supported with TOPSIS for Maintenance Strategy Selection in Hydroelectric Power Plants.” Renewable & Sustainable Energy Reviews, Vol. 78, ss. 1410-1423.
• Özder, EH, Özcan, EC, ve Eren, T, (2019), “Staff Tasks-Based Shift Scheduling Problem Solution with ANP and Goal Programming Method in A Natural Gas Combined Cycle Power Plant.” Mathematics, Vol. 7, No.2, ss 192.
• Ramesh, MV, Shanmughan, A, ve Prabha, R, (2014), “Context Aware Ad Hoc Network for Mitigation of Crowd Disasters.” Ad Hoc Netw, Vol. 18, ss. 55–70.
• Rüßmann, M, Lorenz, M, Gerbert, P, Waldner, M, Justus, J, Engel, P, ve Harnisch, M. (2015), “Industry 4.0: The Future of Productivity and Growth in Manufacturing Industries.” Boston Consulting Group, ss 54-89.
• Saaty, T. L. (1980), The analytical hierarchy process, planning, priority. Resource Allocation. Rws Publications, Usa.
• Sayar, M, ve Güneş M. (2015), Akıllı İş Süreç Yönetimi (Ibpm) Ve Sağlık Sektöründe Bir Uygulama. 15th Production Research Symposium, Izmir, 14-16 October, 2015, Proceedings: 561-570.
• Sayar, M. ve Yüksel, H. (2018), “Endüstri 4.0 ve Türkiye Kamu Sektöründe Endüstri 4.0 Dönüşümü.” Hukuk ve İktisat Araştırmaları Dergisi, ss. 83-98.
• Sevinç, A, Gür, Ş, ve Eren, T, (2018), “Analysis of The Difficulties of Smes in Industry 4.0 Applications by Analytical Hierarchy Process and Analytical Network Process.” Processes, Vol. 6, No. 12, ss. 264.
• Soylu, A. (2018), “Endüstri 4.0 ve Girişimcilikte Yeni Yaklaşımlar.” Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, vol. 32, ss 43-57.
• Taş, M, Özlemiş, ŞN, Hamurcu, M, ve Eren, T, (2017), “Ankara’da AHP Ve PROMETHEE Yaklaşımıyla Monoray Hat Tipinin Belirlenmesi.” Ekonomi, İşletme, Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, Vol. 3, No.1, ss. 64-89.
• Toygar, ŞA. (2018), “E-Sağlık Uygulamaları.” Yasama Dergisi, Vol.37, ss. 102.
• Toğrul, B, (2015), Nesnelerin İnterneti ile Kapalı Döngü Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Yeni Bir Model Önerisi. Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Konya.
• Ulaş, S. (2015), Nesnelerin İnterneti Ekosisteminde Makineler Arası Özerk İletişim. Gazi Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
• Uslu, B, Gür, Ş, Eren, T, “Endüstri 4.0 Uygulaması için En İyi Strateji Seçiminin AAS ve TOPSIS Yöntemleri ile Değerlendirilmesi.” Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi- B Teorik Bilimler, Vol. 7, No. 1, ss. 13-38.
• Yanık, S, ve Işıklı, E. (2019), An Anp approach for prioritizing the agile project management criteria in industry 4.0 transition. In Agile Approaches for Successfully Managing and Executing Projects in The Fourth Industrial Revolution (Pp. 165-187). Igı Global.
• Yang, G, Xie, L, Mäntysalo, M, Zhou, X, Pang, Z, Da Xu, L, ... ve Zheng, L R. “A Health-Iot Platform Based on The Integration of Intelligent Packaging, Unobtrusive Bio-Sensor, and Intelligent Medicine Box.” Ieee Transactions On Industrial Informatics, ss. 2180-2191.
• Yucelgazi, F, ve Yitmen, İ. (2019), “An ANP Model for Risk Assessment in Large-Scale Transport Infrastructure Projects.” Arabian Journal for Science and Engineering, Vol. 44, No. 5, ss. 4257-4275.
• Zhou, S, ve Yang, P. (2020), “Risk Management in Distributed Wind Energy Implementing Analytic Hierarchy Process.” Renewable Energy, Vol. 150, ss. 616-623.