Türkiye kamu hastanelerinde tıbbi cihaz kullanımının etkinliğinin veri zarflama analizi kullanılarak tespit edilmesi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Determining the effectiveness of using medical devices inpublic hospitals in turkey through data envelopmentanalysis and modelling with artificial neural networks
Yazar: GAMZE ALDEMİR
Danışman: PROF. DR. HATİCE ERKEKOĞLU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
TÜRKİYE KAMU HASTANELERİNDE TIBBİ CİHAZ KULLANIMININ
ETKİNLİĞİNİN VERİ ZARFLAMA ANALİZİ KULLANILARAK TESPİT
EDİLMESİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI İLE MODELLENMESİ
Gamze ALDEMİR
Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Yüksek Lisans Tezi, Haziran 2019
Danışman: Prof. Dr. Hatice ERKEKOĞLU
ÖZET
Türkiye'de sağlık alanında yapılan yatırımlar son yıllarda teknolojik gelişmelere paralel
olarak belirgin bir artış sağlamıştır. Hizmet sunumunda yapılan reformlar hastaneler
arasında bir rekabet ortamı oluşturmuştur. Gelişen rekabet ortamı hastanelerin bütçe,
insan gücü, tıbbi cihaz, teknoloji gibi mevcut kaynaklarını daha etkin kullanmaları
konusunda titiz bir çalışmaya girmesine olanak sağlamıştır. Bu çalışmanın amacı, Sağlık
Bakanlığına bağlı kamu hastanelerinin Veri Zarflama Analizi (VZA) yardımıyla ne kadar
etkin çalıştıklarını hesaplamak ve yeni kurulacak veya mevcut hastaneler için etkinlik
hesaplaması yapabilecek bir Yapay Sinir Ağ (YSA) modeli geliştirmektir. Etkinlik analizi
için kullanılan veriler Kamu Hastaneleri Genel Müdürlüğünün (KHGM) yıllık olarak
yayınladığı 2015 yılı Kamu Hastane Birlikleri Genel Hizmet Bilgileri Raporu
Bülteninden alınmıştır. Çalışmada kullanılan hastane düzeyindeki tıbbi cihaz bilgileri
Sağlık Bakanlığına yapılan başvuru ile temin edilmiştir. Çalışma 117 adet A1 ve A2
grubu hastane ile sınırlandırılmıştır. Dal hastaneleri özellikli grup hasta ve hastalıklara
hizmet verdiği için ve B, C, D, E grubu hastaneler ise hizmet ettikleri nüfus bölgelerinden
etkilenebildikleri için çalışmaya dâhil edilmemiştir. Etkinlik analizi CCR ve BCC modeli
olmak üzere iki farklı yöntemle yapılmıştır. CCR modeline göre 117 adet hastaneden
49'u, BCC modeline göre ise 73'ü etkin olarak bulunmuştur. Veri Zarflama Analizi
sonrasında etkinlik tahmini yapabilecek yapay sinir ağ modeli geliştirilmiştir. YSA
modelinde farklı nöron kombinasyonları denenmiş olup denemeler 5000 iterasyon ile
sınırlandırılmıştır. Hata oranı minimal olan ağ modeli belirlenmiştir. Bu modelde test
verileri çalıştırılarak tahmin ve gerçek değerler kıyaslanmış olup modelin yüksek oranda
başarı sağladığı kanıtlanmıştır.
Anahtar Kelimeler: Etkinlik, Veri zarflama analizi, Yapay Sinir Ağları, Kamu
Hastaneleri, Verimlilik

Abstract:
DETERMINING THE EFFECTIVENESS OF USING MEDICAL DEVICES IN
PUBLIC HOSPITALS IN TURKEY THROUGH DATA ENVELOPMENT
ANALYSIS AND MODELLING WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
Gamze ALDEMİR
Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Sciences
M.Sc. Thesis, June 2019
Thesis Supervisor: Prof. Dr. Hatice ERKEKOĞLU
ABSTRACT
The investments made in the field of health in Turkey have ensured a significant increase
parallel to the technological developments during the recent years. The reforms made in
service delivery have created a competition environment between the hospitals. The
developing competition environment allowed hospitals to work more tediously by
effective usage of their respective current sources such as budget, workforce, medical
devices, technology. The purpose of this study is to calculate the efficiency of public
hospitals bound to Ministry of Health with the help of Data Envelopment Analysis (VZA)
and develop an Artificial Neural Network (YSA) model for calculation of efficiency for
the current and future hospitals. The data used for efficiency analysis was acquired from
Public Hospitals Associations General Service Information Report Bulletin for 2015
issued annually by the General Directorate of Public Hospitals (KHGM). The medical
device information at hospital level used for the study was procured with an application
made to Ministry of Health. The study was limited to 117 hospitals of A1 and A2 groups.
The branch hospitals and hospitals of group B, C, D, E were not included into the study
as, respectively, they served for a specific group of patients and diseases and they were
affected by the population areas they served. The efficiency analysis was conducted with
two different methods, namely CCR and BCC. 49 and 73 of 117 hospitals were
considered to be efficient according to CCR model and BCC model respectively. The
artificial neural network model was developed to estimate the efficiency after Data
Envelopment Analysis. Different neuron combinations were tried in YSA model and the
tests were limited with 5000 iterations. The network model was determined with minimal
error margin. The test data was examined in this model and estimation and real values
were compared and high ratio of success was proven for the model.
Keywords:Efficiency, Data