Bir saç ekim merkezine başvuran hastalara uygulanacak tedavilere veri madenciliği yöntemleri ile tahmin edilmesi
Treatment prediction using artificial intelligence-integrated chatbots in call centers in medical
Yazar: SONGÜL YENER
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 ; Hastalar = Patients ; Saç nakli = Hair transplantation ; Sağlık kuruluşları = Health institutions ; Sağlık turizmi = Medical tourism ; Tahmin = Estimation ; Tedavi = Treatment ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Sağlık turizmi hastaları farklı ülkelerden hizmet almak üzere gelmekte ve bu durum belirli bir maliyet gerektirmektedir. Bu sebeple sağlık turizmi hastaları için en mühim gereksinim, hastanın ihtiyaçlarını giderecek kapsamlı hazırlanmış bir tedavi planı oluşturulmasıdır. Kurum çalışanları tarafından, ziyaretten önce hazırlanmış olan tedavi planının, hizmet sunumu esnasında ansızın değiştirilmesi hasta açısından güven, zaman ve maliyet kaybına sebebiyet vermektedir. Tedavi planlarının hazırlanmasında ise, insan kaynaklı planlama hataları mühim bir yer tutmaktadır. Bu hataları en aza indirmek için hastalara, kendi verilerini online bir ortamda girebilecekleri sanal asistanlar olan chatbotlar kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın amacı, sağlık turizmi hizmeti sunan bir kurumdan tedavi almak isteyen hastalara sunulabilecek saç ekimi tedavisinin (graft sayısı vb.) veri madenciliği yöntemleri ile tahmin edilmesi. Kullanılan öğrenme veri seti (N = 998), geleneksel çağrı merkezinin anonimleştirilmiş görüşme kayıtlarından elde edilmiştir. Tahminsel analiz yöntemleri arasından 6 farklı algoritma ile çalışılmış ve ZeroR algoritması doğruluk değerlerinin karşılaştırması yapılmıştır. Doğruluk değerleri, %26 ile %100 arasında bulunmuştur. Bu çalışma, chatbotun tahminsel analiz yöntemleri ile entegre edilmesi sonucunda sağlık turizmi hastalarının tedavi planlamasına önemli bir yarar sağlayabileceğini gösteren ilk örneklerden biridir.

Anahtar Kelimeler: Chatbot, sağlık bilişimi, sağlık turizmi, tahminsel analiz, veri madenciliği

Abstract:
Health tourism patients come from different countries to receive services and this requires a certain cost. For this reason, the most important requirement for health tourism patients is the creation of a comprehensive treatment plan that will meet the needs of the patient. The suddenly change of the treatment plan, prepared by the staff before the visit, during the service delivery causes a loss of trust, time and cost for the patient. Human-induced planning errors have an important place in the preparation of treatment plans. In order to minimize these errors, chatbots, which are virtual assistants where patients can enter their own data in an online environment, have started to be used. The aim of this study is to estimate the hair transplantation treatment (number of grafts, etc.) that can be offered to patients who want to receive treatment from an institution that provides health tourism services, using data mining methods. The learning dataset used (N = 998) was obtained from the anonymized call records of the traditional call center. Among the predictive analysis methods, 6 different algorithms were studied and the accuracy values of the ZeroR algorithm were benchmarked. Accuracy values were found between 26% and 100%. This study is one of the first examples showing that the integration of chatbot with predictive analysis methods can provide a significant benefit to the treatment planning of health tourism patients.

Keywords: Chatbot, data mining, health informatic, medical tourism, treatment prediction