Acil sağlık hizmetleri istasyonlarının yerleşim probleminin küme kapsama ve medyan modeli yaklaşımı ile değerlendirilmesi: Manisa il merkezi için bir uygulama
Evaluation of location problems of emergency health services stations with the approach of set covering and median model: A case study for Manisa city center
Yazar: BEGÜM EDA KISAKOL
Danışman: PROF. DR. AHMET SERMET ANAGÜN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yöneylem Araştırması Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Acil sağlık hizmetleri; acil hastalık, kaza, yaralanma gibi durumlarda, konusunda özel eğitim almış ekipler tarafından, tıbbi araç-gereç desteği ile olay yerinde, nakil sırasında ve sağlık kuruluşlarında sunulan tüm sağlık hizmetlerini içermektedir. Acil sağlık hizmetlerinde, operasyonel karar vericiler için en önemli husus çağrı merkezine bir çağrı geldiği anda çağrının vaka olup olmadığını tespit etmek, eğer vaka ise vakanın şiddetini ve aciliyetini netleştirerek görevlendirilecek istasyon ile ambulans tipini belirlemektir. Acil durumlarda zaman faktörü çok önemli olup, talebin karşılanması ve hızlı müdahalenin sağlanması için; uygun yerlerde, yeterli sayı ve kapasitede istasyonların yerleşimin yapılması gerekir. Bu ise yöneticiler için stratejik bir karar olup, uzun dönem kaynak planlamasını gerektirmektedir.
Bu çalışmada acil sağlık hizmetleri istasyonlarının yerleşim problemi Yöneylem Araştırması bakış açısıyla değerlendirilerek Manisa il merkezi için bir çalışma yapılmıştır. Çalışma kapsamında Manisa İli Sağlık Müdürlüğü'ne bağlı, yirmi dört saat kesintisiz ambulans hizmeti veren, yedi A tipi istasyon ele alınmıştır. İstasyonların eniyi şekilde yerleşimi ve hizmet alanlarının değerlendirilmesinde "P-Medyan Modeli" ile "Enbüyük Kapsama Yerleşim Modeli" etkileşimli olarak kullanılmıştır. Her iki model göz önünde bulundurulduğunda çalışmanın amacı, en az sayıda istasyon ve araç sayısı ile karşılanan talebin enbüyüklenmesidir. Kurulan matematiksel modeller GAMS 24.0 programında Cplex 12.5 çözücüsü ile çözülmüş olup sonuçları detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Matematiksel modellerin uygulanması sonucunda nüfus ve vaka modellerinde uzaklık ve ulaşım süreleri ile kapsama oranlarında iyileşme olduğu görülmektedir.

Abstract:
Emergency health services covers the health services of emergent illnesses, accident, injuries and the like practiced by the crew of trained staff especially in the field using support of health tools and related devices at the scene of accident, these activities include transportation of the victims to the hospital. When an emergency call is received, the most important issue for authorities at the emergency health services is to determine whether the case is serious as not if the case serious to clearify the urgency and assign the related station and the type of the ambulance. In urgent situatios, time factor is vitally important to meet the call and to provide rapid invention when convenient, adequate number capacity must be established. This is a strategic decision for the authorities and needs a long-term resource planning.
In this study, location problem of the emergency health services stations is evaluated with Operations Research viewpoint and the study is realized for Manisa City Center. Depending on the scope of work seven A type station which can serve twenty four hours uninterrupted ambulance service and it belongs to Health Directorate of Manisa. In the evaluation of the optimal arrangement stations and services areas, "P-Median Model" and "Maximal Coverage Location Model" are used interactively. When both models considered, the purpose of study is maximizing the demand with the minimum number of station and the mimimum number of vehicles. Established mathematical models are solved using Cplex 12.5 solver in GAMS 24.0 and results are discussed in detail. As a result of the application of mathematical models; distance, transportation time and covering rate are improved in population and case models.