Hastanelerde enerji tüketim öngörüsü ve iş zekâsı uygulaması
Energy consumption forecasting and business intelligence application in hospitals
Yazar: GÖZDE YALÇIN ULUTAŞ
Danışman: PROF. DR. İSMAİL AĞIRBAŞ ; DOÇ. DR. AZİZ AHMET SUREL
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management ; Sağlık Yönetimi = Healthcare Management

Özet:
Enerji, yaşamın vazgeçilmez bir unsuru olarak birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Enerji tüketiminin yüksek oranda gözlemlendiği binalardan biri hastanelerdir. Hastane binalarında enerji kullanımı hasta sayısındaki artışın yanı sıra teknolojik gelişmeler, değişimler ve nitelikli sağlık hizmeti sunumu gibi gereksinimler neticesinde artış göstermektedir. Enerji kullanımındaki artışın beraberinde getirdiği artan mali baskının nasıl ele alınacağı konusu dikkatle değerlendirilmelidir. Bu doğrultuda hastaneler gibi enerji tüketiminin yüksek olduğu binalar söz konusu olduğunda, enerji türlerinin tüketimi ve bunları etkileyen değişkenler arasında ki ilişkinin belirlenmesi için ayrıntılı bir analizin yanı sıra belirli bir ölçüm ve izlem sisteminin olması önemlidir. Bu kapsamda araştırmanın amacı, araştırmanın yürütüldüğü hastanelerde belirlenen değişkenlerle (yatak sayısı, hekim sayısı, hekim dışı toplam sağlık personeli sayısı, hastane bünyesindeki diğer personel sayısı, hasta günü sayısı, ayaktan hasta sayısı, yatan hasta sayısı, ameliyat sayısı, laboratuvar test sayısı, radyoloji çekim sayısı, acil muayene sayısı ve ortalama sıcaklık) enerji türleri tüketim verilerini  (elektrik, doğalgaz, su) ilişkilendirerek hastanelerindeki ortalama enerji tüketiminin analiz edilmesi, ileriye dönük enerji tüketimi öngörüsü yapılması ve neticede iş zekâsı uygulaması kullanılarak gösterge paneli tasarımının yapılmasıdır. Araştırmanın kapsamını; 2021, 2022 ve 2023 yılları içerisinde toplamda sekiz kamu hastanesi oluşturmaktadır. Ankara Valiliği İl Sağlık Müdürlüğü ile yapılan resmi yazışmalar yoluyla gerekli izinler alınmış ve veriler ilgili hastanelerden veri toplama formu aracılığıyla temin edilmiştir. Araştırma kapsamında verilerin işlenmesi, analizi ve gösterge paneli tasarımı gibi süreçlerde; Microsoft Excel, Microsoft Power BI ve R programı kullanılmıştır. Genel olarak tüm hastaneler için belirlenen enerji türleri ile değişkenler arasındaki ilişki incelendiğinde; ortalama sıcaklık ve doğalgaz tüketimi arasında yüksek düzeyde negatif korelasyon gözlemlenirken, elektrik tüketimi ile çeşitli radyolojik çekimler arasında ve gerçekleştirilen ameliyat sayıları arasında pozitif korelasyon gözlemlenmiştir. Su tüketimi ele alındığında ameliyat sayıları ile genel olarak pozitif korelasyonlar gözlemlenmiştir. Enerji tüketimi öngörüsü sürecinde ise; Holt-Winters Yöntemi, ARIMA, MLP, LSTM ve NNETAR gibi farklı öngörü yöntemleri kullanılmıştır. Kurulan modellerin başarısını değerlendirmek amacıyla çeşitli hata ölçütleri (RMSE, MAE, MAPE) dikkate alınmış olup, genel olarak MLP ve NNETAR modelleri ile en iyi sonuçlara ulaşılmıştır. Bir sonraki adımda her hastane için en iyi öngörü sonuçlarını, 2021-2023 dönemi verilerini, tanımlayıcı bulgular ve korelasyon analizi sonuçlarını içeren, iş zekâsı uygulaması aracılığıyla tasarlanan ve işlevselliğe odaklanan bir gösterge paneli oluşturulmuştur. Araştırmanın; enerji izlem ve öngörü uygulamaları konusunda bilimsel araştırmalara katkı sağlayarak, doğru ve hızlı bir şekilde bilgiye erişime olanak sağlayan, iş zekâsı alt yapısına sahip karar destek modeli tasarımıyla, ilgili karar vericilere yol gösterici olacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Energy is an indispensable element of life and is encountered in many areas. One of the buildings where energy consumption is observed at a high rate is hospitals. Energy use in hospital buildings is increasing due to the increase in the number of patients as well as technological developments, changes and requirements such as providing qualified healthcare services. The issue of how to address the increasing financial pressure brought about by the increase in energy use should be carefully evaluated. In this context, when it comes to buildings such as hospitals where energy consumption is high, it is important to have a detailed analysis as well as a specific measurement and monitoring system to determine the relationship between the consumption of energy types and the variables affecting them. In this context, the purpose of the research is to analyze the average energy consumption in hospitals by correlating the energy type consumption data (electricity, natural gas, water) with the variables determined in the hospitals where the research is conducted (number of beds, number of physicians, total number of non-physician healthcare personnel, number of other personnel in the hospital, number of patient days, number of outpatients, number of inpatients, number of surgeries, number of laboratory tests, number of radiology scans, number of emergency examinations and average temperature), to make a forecast for future energy consumption and ultimately to design a dashboard using a business intelligence application. The scope of the research consists of a total of eight state hospitals in 2021, 2022 and 2023. Necessary permissions were obtained through official correspondence with the Ankara Governorship Provincial Health Directorate and data was obtained from the relevant hospitals through a data collection form. Within the scope of the research, Microsoft Excel, Microsoft Power BI and R programs were used in processes such as data processing, analysis and dashboard design. When the relationship between the energy types and variables determined for all hospitals was examined in general; a high level of negative correlation was observed between average temperature and natural gas consumption, while a positive correlation was observed between electricity consumption and various radiological imaging and the number of surgeries performed. When water consumption was considered, generally positive correlations were observed with the number of surgeries. In the energy consumption prediction process; different prediction methods such as Holt-Winters Method, ARIMA, MLP, LSTM and NNETAR were used. In order to evaluate the success of the established models, various error criteria (RMSE, MAE, MAPE) were taken into account and the best results were generally achieved with the MLP and NNETAR models. In the next step, a dashboard designed through a business intelligence application and focusing on functionality was created, which includes the best forecast results for each hospital, data for the 2021-2023 period, descriptive findings and correlation analysis results. It is thought that the research will guide the relevant decision makers with its decision support model design with a business intelligence infrastructure that contributes to scientific research on energy monitoring and forecasting applications and allows accurate and fast access to information.