Sağlık turizminde makine öğrenmesi kullanılarak Chatbot aracılığıyla başvuran hastaların tedavi olma kararının tahmin edilmesi
Estimating the decision to treat patients who application through Chatbot using machine learning in health tourism
Yazar: SENANUR SEYHAN
Danışman: DR. İLKER KÖSE
İstanbul Medipol Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Sağlık Yönetimi = Healthcare Management ; Turizm = Tourism
Dizin: Chatbot = Chatbot ; Engelliler turizmi = Handicappeds tourism ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Medikal turizm = Medical tourism ; Sağlık turizmi = Medical tourism ; Termal turizm = Thermal tourism ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yaş turizmi = Age tourism

Özet:
Sağlık turizminde ülkeler arasında kalite ve maliyet açısından rekabet artmaktadır. Sağlık turizmi işletmelerinin satış ve pazarlama için en önemli iletişim kanalı çağrı merkezleridir. Ancak çağrı merkezlerinde çalışan kişiler, diğer sektörlerdeki çağrı merkezlerine göre daha maliyetlidir. Bu nedenle sağlık turizmi çağrı merkezlerinde Chatbot gibi maliyet etkin çözümler yaygınlaşmaktadır. Ancak çağrı merkezlerinde çalışan uzmanlar, görüşme yaptıkları kişilerin satın alma yapıp yapmayacağını sezgisel olarak tahmin edebildikleri halde, Chatbot'lar bu yetenekten mahrumdur. Bu çalışma, çağrı merkezi ile görüşme yapan müşterilerin satın alma yapıp yapmayacağını tahmin edebilen bir yapay zekâ modeli geliştirmeyi ve bunu diyalog temelli bir Chatbot sistemi ile entegre etmeyi amaçlamaktadır. Bir saç ekim merkezinde çağrı merkezi uzmanlarının yaptığı görüşmelere ait olan 376 kayıt ve 55 nitelikten oluşan bir yıllık veri seti elde edilmiştir. Ön işleme aşamasından sonra elde edilen 376 kayıt ve 49 nitelik üzerinde Random Forest, NBTree, Random Tree ve Naive Bayes algoritmaları ile öğrenme ve test işlemleri gerçekleştirilmiş, sonuçlar ZeroR algoritması ile kıyaslanmıştır. ZeroR algoritması ile %90,265 doğruluk oranı elde ediliyorken, Random Forest, NBTree, Random Tree ve Naive Bayes algoritmaları ile %58,407 ile %100 arasında sonuçlar elde edilmiştir. Farklı sektörlerde Chatbot'lar ile yapay zekanın birlikte kullanıldığı örnekler olsa da sağlık turizmi alanında böyle bir çalışmaya rastlanmamıştır. Bu çalışma, Chatbot'ların yapay zekâ desteği ile çağrı merkezi uzmanların satış sezgilerinin yerine geçebileceğine dair ümit verici sonuçlar ortaya koymuştur. 

Anahtar Kelimeler: Chatbot, Sağlık Bilişimi, Tahminsel Analiz, Veri Madenciliği

Abstract:
There is increasing international competition in medical tourism concerning quality and cost. Call centers are medical tourism operators' most important communication channels for sales and marketing. However, people employed in call centers are more costly than those employed in other industries. Therefore, cost-effective solutions like Chatbots are becoming widespread in medical tourism call centers. While the professionals working in call centers can intuitively predict whether people, they call will make a purchase, Chatbots lack this ability. This study is intended to develop an artificial intelligence model that can predict whether customers called by the call center will make a purchase and integrate it with a dialog based Chatbot system. A one-year dataset of 376 records and 55 attributes of the interviews conducted by call center professionals in a hair transplant center was collected. Learning and testing processes were carried out on 376 records, and 49 attributes were obtained following the preprocessing phase using Random Forest, NBTree, Random Tree, and Naive Bayes algorithms, the results of which were compared to the ZeroR algorithm. While an accuracy rate of 90.265% was achieved with the ZeroR algorithm, Random Forest, NBTree, Random Tree, and Naive Bayes algorithms gave results ranging between 58.407% and 100%. While there are sample cases where Chatbots and artificial intelligence are used together in various industries, no such study was found in medical tourism. This study presented promising results that Chatbots, assisted by artificial intelligence, could replace the sales intuition possessed by call center professionals. 

Keywords: Chatbot, Medical Informatics, Predictive Analysis, Data Mining