Sağlık Bölgelerinin Makine Öğrenmesi ve Pabon Lasso Modeli ile Karşılaştırmalı Kapasite Kullanım Analizi
Author :
Abstract
Bu çalışmanın amacı sağlık bölgelerinin kapasite kullanımı performansını makine öğrenmesi ve Pabon Lasso modeli çerçevesince analiz etmektedir. Araştırma sonucunda hem yüksek ve düşük performans sahip birimler belirlenmiş olacak hem de iki farklı performans ölçüm yöntemi ile sonuçlar değerlendirilecektir. Araştırma kesitsel ve nicel niteliktedir. Performans ölçümü Pabon Lasso (PL) modeli ve makine öğrenmesi yöntemlerinden K-Means kümeleme analizi ile yapılmıştır. Veriler ulusal ve uluslararası açık erişim veri tabanlarından araştırmacı tarafından indirilmiştir. Elde edilen veriler Excel ve R Stüdyo programları kullanılarak analiz edilmiştir. Kurulan PL modeline göre 2019 yılında görece olarak en başarılı kapasite kullanım performansına sahip olan birimler G. Doğu Anadolu ve Akdeniz’dir. 2019 yılında makine öğrenmesi modeline göre G. Doğu Anadolu ve Akdeniz aynı küme yer almakta ve görece başarılı kapasite kullanım performansına sahiptir. Sağlık sistemlerinin temel amacı toplumun ihtiyacı olan sağlık hizmetlerini, istenilen kalitede, doğru zamanda ve mümkün olan en düşük maliyetle sunmaktır. Sağlık bölgelerinin hizmet sunumunda mükemmele ulaşabilmesi için kendi modellerini denemelerinin yanında birbirlerinin deneyimlerinden de yararlanmaları önemli yer tutmaktadır. Yapılan performans analizi sağlık bölgesi odağında kanıta dayalı çıktılar oluşturmuştur.
Keywords
Abstract
The aim of this study is to analyze the capacity utilization performance of health regions within the framework of machine learning and Pabon Lasso model. As a result of the research, both high and low performance units will be determined and the results will be evaluated with two different performance measurement methods. The research is cross-sectional and quantitative. Performance measurement was made with Pabon Lasso (PL) model and K-Means cluster analysis from machine learning methods. The data were downloaded by the researcher from national and international open access databases. The obtained data were analyzed using Excel and R Studio programs. According to the established PL model, the units with the most successful capacity utilization performance in 2019 are S. Eastern Anatolia and the Mediterranean. According to the machine learning model in 2019, S. Eastern Anatolia and the Mediterranean are in the same cluster and have relatively successful capacity utilization performance. The main purpose of the health systems is to provide the health services that the society needs, with the desired quality, at the right time and at the lowest possible cost. In order for health regions to achieve excellence in service delivery, it is important that they try their own models as well as benefit from each other's experiences. The performance analysis has created evidence-based outputs in the health region focus.
