Önleyici sağlık koruma tesislerinin yerleşim problemi için çok amaçlı bir model önerisi
A multi objective model approach to locate preventive health care facilities
Yazar: KERİM DOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. MÜMTAZ KARATAŞ ; DOÇ. DR. ERTAN YAKICI
Milli Savunma Üniversitesi / Barbaros Deniz Bilimleri ve Mühendisliği Enstitüsü / Deniz Harekât Analizi Anabilim Dalı / Deniz Harekat Analizi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Koruyucu sağlık hizmetleri = Preventive health services ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Tesis yer seçimi = Site selection ; Yer seçimi problemi = Site selection problem ; Çok amaçlı programlama = Multiobjective programming ; Önleyici müdahale = Preventive intervention

Özet:
Önleyici Sağlık Koruma (ÖSK), günümüzde hastalıkları önlemenin ve kamu sağlığını korumanın en etkili yöntemlerden biri olarak kabul edilmektedir. ÖSK hizmetlerinde amaç, ciddi ve ölümcül hastalıklara yakalanma riskini azaltmak ve hastalıkların erken teşhis edilme ihtimalini artırmaktır. ÖSK hizmetleri; kanser taraması, kan testi, sigarayı bıraktırma programları, grip aşısı, gibi birçok alanda uygulanmakla birlikte en yaygın kullanım alanı kanser tarama programlarıdır. Günümüzde, gelişen ve gelişmekte olan ülkeler halk sağlığının korunarak iyi bir ÖSK seviyesine ulaşılması için yoğun çaba sarf etmekte, bu maksatla halkı kanser tarama programlarına katılım için teşvik etmektedir. Bunu sağlamanın en uygun yolu ise doğru bir ÖSK altyapısının oluşturulmasından geçmektedir.
Bu maksatla bu çalışmada, bir veya daha fazla tipte ÖSK hizmeti sunabilen,  stokastik talebe ve hizmet süresine sahip, ÖSK tesisi yerleşim problemleri için, stratejik seviyede çözüm sunan bir Çok Amaçlı Karma Tamsayılı Doğrusal Program (ÇAKTDP) geliştirilmiştir. Geliştirilen ÇAKTDP modeli ile ÖSK programına toplumun katılımının artırılması, tesiste bekleme sürelerinin azaltılması ve tesis kurulum maliyetlerinin azaltılması amaçlanmıştır. Problem, çok amaçlı programlama çözüm teknikleri arasında yer alan "Hedef Programlama" yaklaşımı kullanılarak modellenmiştir.
Geliştirilen modelin performansını değerlendirmek maksadıyla, Türkiye'de Sağlık Bakanlığı tarafından 2004 yılından itibaren teşkil edilmeye başlanan "Kanser Erken Teşhis, Tarama ve Eğitim Merkezleri" (KETEM)'nin 15 yıllık nüfus tahminleri dikkate alınarak İstanbul'daki yerleşimini konu alan bir vaka çalışması yapılmıştır.

Abstract:
Preventive Health Care (PHC), in today's world, is recognized as one of the most effective methods of preventing diseases and protecting public health. PHC aims to mitigate the risk of getting caught in mortal diseases and to increase the possibility of early diagnosis of these diseases. Although PHC services are applied in many areas (such as cancer screening, blood tests, smoking cessation programs, and flu shots), the most common application is known as "Cancer Screening". Thus, developed and developing countries of our age are exerting intensive efforts to encourage their society to participate in cancer screening programs to accomplish a high level of PHC. The most appropriate way to achieve this is through the establishment of a proper PHC infrastructure.
Therefore, for the purpose of achieving this goal, a Multi-Objective Mixed Integer Linear Programming (mo-MILP) model is developed to provide a strategic level solution for the problem of locating PHC facilities having stochastic arrival/server times and multiple services capability. In this regard, mo-MILP is designed to provide timely service and to ensure maximum participation while taking into account the allocated budget. Among other multi-purpose programming solution techniques, a goal programming approach is adopted to solve this problem.
Then, a case study is implemented to evaluate the performance of mo-MILP for the problem of locating Cancer Early Diagnosis, Screening and Training Centers (CEDSTC) (a PHC facility that has been established by the Turkish Ministry of Health since 2004 to provide cancer screening service) in Istanbul considering the forecasted population for a period of 15 years.