Preeklampsinin sağlık maliyetlerinin incelenmesi ve yapay zekâ tabanlı bir erken tanı klinik karar destek sistemi ile hastalık yönetim modeli oluşturulması
Examining the health costs of preeclampsia and creating a disease management model with an artificial intelligence based early diagnosis clinical decision support system
Yazar: ÜLKÜ VERANYURT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BETÜL AKALIN
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Hamidiye Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı / Sağlık Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Sağlık Yönetimi = Healtcare Management
Dizin: Maliyet analizi = Cost analysis ; Preeklampsi = Pre-eclampsia ; Sağlık yönetimi eğitimi = Healthcare management training ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı preeklampsinin (PE) sağlık sistemine getirdiği mali 
yükünü ve tanı süreçlerini belirlemek, hastalığın erken tanısı için yapay zekâ yöntemleriyle, 
bir Klinik Karar Destek Sistemi (KKDS) önererek hastalığın tanı yönetimini standardize 
edici bir hastalık yönetim modeli oluşturmaktır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmada karma yöntem araştırma desenlerinden "Keşfedici 
Sıralı Desen" kullanıldı. Bu yöntemle çalışma üç aşamada gerçekleştirildi. İlk aşamada 
fenomenolojik nitel araştırma yapıldı. Uzmanları ile görüşmelerden elde edilen ifadelerin 
MAXQDA 22 programıyla içerik analizi yapıldı. İkinci aşamada PE'nin; hasta, hastane ve 
geri ödeme kurumu perspektiflerinden maliyet analizi yapıldı. Üçüncü aşamada, birinci ve 
ikinci aşamadan elde edilen veriler ile PE hastaları ve sağlıklı gebelerden oluşan bir veri seti 
oluşturuldu. Bu aşamada AdaBoost, Rastgele Orman, SVM, LightGBM, K-NN ve CatBoost 
algoritmaları kullanıldı.
Bulgular: Kadın doğum uzmanları ile yapılan görüşmelerden PE hastalığına ait 12 
ana tema oluşturulmuştur. Bu temalardan hastalığın maliyet analizinde ve veri seti 
oluşturulurken yararlanılmıştır. Hastanenin poliklinik PE hastası için katlandığı personel 
maliyeti 447,84 ₺, genel hizmet maliyeti 459,33 ₺ ve klinik PE hastası için personel maliyeti 
201,60 ₺ olarak tahmin edilmiştir. AdaBoost algoritması ile %95 doğruluk ve 0,953 F1 skoru 
başarısı elde edilmiştir. Veri setinde PCA yöntemi uygulanarak 3 parametreye indirgenmiş 
ve aynı algoritmalar tekrar test edilmiştir. Çalışma neticesinde özgün bir veri seti 
oluşturulmuştur. 
Sonuç: Hastalığın sağlık kurumuna ve hastaya getirdiği maliyetler analiz edilmiştir. 
Çalışma sonucunda en başarılı makine öğrenmesi algoritması seçilerek PE'nin sağlık 
kuruluşlarında yönetilmesi için KKDS'li çözüm modelleri önerilmiştir. İşleyiş; aile 
hekimliği, ayaktan tedavi hizmeti, acil servis ve yatarak tedavi hizmeti alan gebeleri 
kapsamaktadır.

Abstract:
Aim: The aim of this study is to determine the financial burden of preeclampsia (PE) 
on the health system and its diagnostic processes, to establish a disease management model 
that standardizes the diagnosis management of the disease by suggesting a Clinical Decision 
Support System (CDSS) with artificial intelligence methods for early diagnosis of the 
disease. 
Materials and Methods: In the study, "Exploratory Sequential Design", one of the 
mixed method research designs, was used. With this method, the study was carried out in 
three stages. In the first stage, phenomenological qualitative research was carried out. The 
content analysis of the statements obtained from the interviews with the obstetricians was 
done with the MAXQDA 22 program. In the second stage; a cost analysis was performed 
from the perspectives of patients, hospitals and reimbursement institutions. In the third stage, 
a data set consisting of PE patients and healthy pregnant women was created with the data 
obtained from the first and second stages. At this stage, AdaBoost, Random Forest, SVM, 
LightGBM, K-NN and CatBoost algorithms were used.
Results: 12 main themes of preeclampsia were formed from the interviews with the 
obstetricians. These themes were used in the cost analysis of the disease and while creating 
the dataset. The personnel cost incurred by the hospital for the outpatient PE patient was 
estimated as 447.84 ₺, the general service cost was 459.33 ₺ and the personnel cost for the 
clinical PE patient was estimated as 201.60 ₺. With the AdaBoost algorithm, 95% accuracy 
and 0.953 F1 score were achieved. The dataset was reduced to 3 parameters by applying the 
PCA method and the same algorithms were tested again. As a result of the study, an original 
dataset was created. 
Conclusion: The costs of the disease to the health institution and the patient were 
analyzed. As a result of the study, the most successful machine learning algorithm was 
selected and solution models with CDSS were proposed for the management of PE in health institutions. Process flow covers family doctors, outpatient services, emergency services and 
pregnant women receiving inpatient treatment.