Sağlık hizmetleri arzı ve talebinin ajan bazlı modellemesi ve makine öğrenmesi ile ön tahmini
Agent-based modeling and machine learning forecasting of healthcare supply and demand
Yazar: DEMET TOPAL KOÇ
Danışman: PROF. DR. ERCAN EREN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İktisat Ana Bilim Dalı / İktisat Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ekonomi = Economics
Dizin: Ajan tabanlı modelleme = Agent based modeling ; Hizmet sunma = Service providence ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Optimizasyon = Optimization ; Sağlık ekonomisi = Health economics ; Sağlık hizmetleri = Health services ; Talep = Demand

Özet:
Bu çalışma, sağlık ekonomisi kapsamında tıbbi hizmet arzı ve talebini ajan bazlı modelleme ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla ele alan bağımsız üç makaleden oluşmaktadır. İlk makalede, sağlık ekonomisinin içeriği ve  kapsamındaki eksikliklerle ilgili eleştirilere yer verilmiştir. Ayrıca sağlık ekonomisi analizlerinde ve modellemelerinde geleneksel yöntemlerin neden yetersiz kaldığı açıklanarak, alternatif yöntemlerin neler olabileceğine değinilmiştir. Söz konusu alternatif yöntemlerden, ajan bazlı modelleme ve makine öğrenmesi algoritmaları açıklanarak sağlık ekonomisindeki kullanımlarına yer verilmiştir. Bunun yanı sıra, geleneksel yöntemlerden farkları da ele alınmıştır. İkinci makalede sağlık hizmeti arzının kısıtlı ve talebi konusunda büyük belirsizliklerin olduğu acil servislerin, ekonomik açıdan optimizasyonu için ajan bazlı modelleme yapılmıştır. Ayrıca çok amaçlı optimizasyon yöntemi ile personel maliyetleri ve hasta bekleme süreleri bütçe kısıtı altında minimize edilmeye çalışılmıştır. Ajan bazlı modellenen acil servisin farklı hasta yoğunluklarında ve farklı personel kombinasyonlarında çok sayıda simülasyonları yapılmıştır. Bu simülasyonlardan elde edilen verilere göre, tecrübeli personel sayısı arttırıldığında, hasta bekleme sürelerinin azaldığı gözlenmiştir. Son makalede ise, insan sağlığı ve sosyal hizmet faaliyetlerini temsil eden Q sektöründe nitelikli işgücü arzı ve talebi ele alınmaktadır. Sağlık hizmetleri arzında temel yapı taşı olan hekimler ile sağlık hizmetleri talebi zaman serisi yaklaşımı ile ele alınmış ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak 2030 yılı için ön tahmin yapılmıştır. Makine öğrenmesi algoritmları kullanılarak yapılan bu ön tahmin modelinin sonucuna göre, talep edilmesi beklenen hekim oranı ile arz edilmesi beklenen hekim oranı arasında dengesizlik olabileceği gözlenmiştir.

Abstract:
This study consists of three independent essays that deal with medical service supply and demand within the scope of health economics with agent-based modeling and machine learning algorithms. In the first article, the content and scope of health economics and why traditional methods are insufficient and what alternative methods can be in analysis and modeling are explained. The alternative methods, agent-based modeling and machine learning algorithms are briefly explained and their contributions to health economics are mentioned. In addition, its differences from traditional methods are also discussed. In the second article, agent-based modeling was performed for the economic optimization of emergency services, where the supply of health services is limited and there is great uncertainty about the demand. In addition, personnel costs and patient waiting times were tried to be minimized under budget constraints with the multi- objective optimization method. Numerous simulations of the agent-based modeled emergency room have been made at different patient densities and different staff combinations. According to the data obtained from the simulations, it was observed that the patient waiting times decreased when the number of experienced personnel was increased. In the last article, the supply and demand of qualified labor in the Q sector, which represents human health and social work activities, is discussed. The demand for physicians services who are fundamentals of the supply of health services is forecasted. Here, the time series approach is used and a forecasting is made for the year 2030. According to the result of this forecasting model made by using machine learning algorithms, it has been observed that there may be an imbalance between the ratio of physicians expected to be demanded and the ratio of physicians expected to be supplied.