Hastanelerin finansal ve faaliyet durumlarının veri madenciliği yöntemleri ile değerlendirilmesi
Assessment of financial and operational status of hospitals with data mining methods
Yazar: NURETTİN ÖNER
Danışman: PROF. DR. İSMAİL AĞIRBAŞ
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Hastaneler = Hospitals ; Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management
Dizin: Finansal faaliyetler = Financial activities ; Finansal performans = Financial performance ; Finansal risk = Financial risk ; Finansal yönetim = Financial management ; Hastaneler = Hospitals ; Performans = Performance ; Performans değerlendirme = Performance evaluation ; Performans ölçümleri = Performance measurements ; Veri madenciliği = Data mining ; Veri zarflama analizi = Data envelopment analysis

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Türkiye'deki hastanelerin finansal ve faaliyet performansının tespiti ve hangi faktörlerin hastane performansında etkili olduğunun incelenmesidir. Çalışmada veri kaynağı olarak Sağlık Bakanlığı ve üniversite hastanelerinin 2009-2014 yılları arası finansal ve faaliyet verileri yanısıra, hastanelere ait halihazırda veya türetilen bir takım çevresel, organizasyonel ve rekabet verileri kullanılmıştır. Çalışmada analiz yöntemi olarak veri madenciliği yöntemleri ile bütünleşik olarak Altman Z Skorlama ve Veri Zarflama Analizi (VZA) kullanılmıştır.  Altman Z Skorlama ile hastanelerin finansal riskleri üzerinden finansal performans durumları belirlenirken, VZA ile hastanelerin etkinlikleri üzerinden faaliyet performans durumları tespit edilmiştir. Hastaneler için ayrı ayrı elde edilen finansal ve faaliyet performans sonuç sınıfları, literatürde yer alan hastane dışsal ve içsel faktör değişken tahminleyicileri üzerinden veri madenciliğinde sıkça kullanılan sınıflama yöntemlerinden; Karar Ağaçları, Random Forest, K-En Yakın Komşuluk, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Lasso Regresyon Algoritmaları kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bulgular, faaliyet ve finansal hastane performansı sınıflandırmasında ROC eğrisi altında kalan performans ölçütüne göre Random Forest ve Lasso Regresyon algoritmalarının en başarılı sınıflayıcılar olduğunu göstermektedir. Sağlık Bakanlığı hastanelerinde finansal performansı belirleyici en önemli faktör Net Kâr Marjı Oranı iken, üniversite hastanelerinde Stok Bağımlılık Oranı olarak tespit edilmiştir. Diğer taraftan, en önemli faaliyet performansı belirleyici faktörü Sağlık Bakanlığı hastanelerinde Devir Aralığı iken, üniversite hastanelerinde Alacakların Dönen Varlıklara Oranı olarak tespit edilmiştir. Hastane performanslarını iyileştirmek amacıyla kaynakların etkin kullanımı ve geri ödeme politikalarının hastanelerin iç ve dış dinamikleri dikkate alınarak organize edilmesi önerilmektedir.

Anahtar Sözcükler: Etkinlik, Finansal Risk, Hastane, Performans, Veri Madenciliği

Abstract:
The aim of this study was to determine the financial and operating performance of hospitals in Turkey and that is to examine which factors are effective on hospital performance. In the study, the financial and operational data of the Ministry of Health and university hospitals between 2009 and 2014, as well as some existing or derived environmental, organizational and competition data of the hospitals were used as data sources. Data mining methods integrated with Altman Z Scoring and Data Envelopment Analysis were used as the analysis method in the study. While the hospital financial performance was determined based on the financial risks with Altman Z Score, the hospital operational performance was determined based on the efficiency with Data Envelopment Analysis. Financial and operational performance classes obtained separately for hospitals were tried to be predicted by using hospital external and internal predictors in the literature and Decision Trees, Random Forest, K-Nearest-Neighbor, Artificial Neural Networks, Support Vector Machines and Lasso Regression Algorithms, which are frequently used classification methods in data mining. The findings show that the Random Forest and Lasso Regression algorithms are the most successful classifiers according to the performance criterion under the ROC curve for classification of operational and financial hospital performance. While the most important factor determining financial performance in the Ministry of Health hospitals is the Net Profit Margin Ratio, it has been determined as the Inventory Reliance Ratio in university hospitals. On the other hand, the most important determinant of operational performance is the Turnover Interval in Ministry of Health hospitals, while it has been determined as the Ratio of Receivables to Current Assets in university hospitals. Considering the internal and external dynamics of the hospitals, it is recommended to use resources efficiently and arrange reimbursement policies.

Keywords: Data Mining, Efficiency, Financial Risk, Hospital, Performance