MAKİNE ÖĞRENMESİ ALGORİTMALARI İLE G20 ÜLKELERİNDE SAĞLIK HARCAMALARININ KÜMELENMESİ

Health expenditures are among the fundamental indicators that determine the effectiveness of health systems and the quality of life of societies. This study aims to classify G20 countries based on health expenditures using machine learning-based clustering algorithms and to identify Türkiye’s position within the resulting cluster structure. In this context, three different clustering algorithms—k-means, AGNES, and OPTICS—are employed. The Silhouette index is utilized to determine the clustering solution with the best performance among the obtained results. The results indicate that the AGNES-based solution with four clusters exhibits comparatively higher performance. According to this clustering structure, the United States, Germany, Argentina, Australia, and the United Kingdom are included in the first cluster; China, India, and Indonesia are classified in the second cluster; France, South Africa, South Korea, Italy, and Japan are placed in the third cluster. The fourth cluster is found to consist of Mexico, Russia, Saudi Arabia, and Türkiye. These findings provide a meaningful basis for policymakers to develop more effective, evidence-based, and targeted policy interventions tailored to groups of countries with similar characteristics.

Sağlık harcamaları, sağlık sistemlerinin etkinliğini ve toplumların yaşam kalitesini belirleyen temel göstergelerden birisidir. Bu çalışmanın amacı, G20 ülkelerini sağlık harcamaları temelinde makine öğrenmesi kümeleme algoritmaları kullanarak sınıflandırmak ve elde edilen kümelenme yapısı çerçevesinde Türkiye’nin konumunu belirlemektir. Çalışmada k-ortalamalar, AGNES ve OPTICS olmak üzere üç farklı kümeleme algoritması kullanılmıştır. Elde edilen küme sonuçlarından en iyi performansa sahip olanı belirlemek amacıyla Silhouette indeksinden yararlanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre, AGNES algoritması ile dört kümenin elde edildiği modelin görece daha yüksek performans sergilediği belirlenmiştir. Bu kümelenme sonuçlarında ise ABD, Almanya, Arjantin, Avustralya, Birleşik Krallık, birinci kümede yer alırken; Çin, Hindistan ve Endonezya ikinci kümede; Fransa, Güney Afrika, Güney Kore, İtalya, Japonya, Kanada üçüncü kümede yer almıştır. Dördüncü kümede ise Meksika, Rusya, Suudi Arabistan ve Türkiye’nin olduğu saptanmıştır. Bu bulguların, politika yapıcıların benzer özelliklere sahip ülke grupları için daha uygun, kanıta dayalı ve hedef odaklı politikalar geliştirmesine katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.