Organoid, yapay organ ve biyobaskı teknolojilerinde patent madenciliği ile teknoloji tahmini
Technology forecasting with patent mining in organoid, artificial organ and bioprinting technologies
Yazar: BATIHAN KONUK
Danışman: PROF. DR. DİYAR AKAY
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Teknolojik gelişmeleri detaylıca değerlendirmek ve bu gelişmelerin peşinden gitmek, insanlığın ilk zamanlarından beri gelişen teknolojinin hayatı kolaylaştırması, tedavi etmesi, zaman ve maliyetleri düşürmesi açısından çok önemli bir süreçtir. Hem akademik hem de ticari olarak teknolojik gelişmelerin büyük bir rekabetle çalışıldığı günümüzde, doğru teknolojik gelişmenin seçilimi ve yatırımların doğru fikirlere aktarılması da büyük önem kazanmıştır. Bu nedenle işletmeler ve politika yapıcılar, günümüzün hızlı ve rekabetçi pazarında yeni ürünlerin başarılı olma olasılığını değerlendirmek için sıklıkla teknoloji tahmininden yararlanmaktadır. Bu tez kapsamında, teknoloji tahmini yetkinliklerinden birisi olan patent madenciliği yöntemi, sağlık teknolojilerinden büyük pazarlara sahip olan organoid, yapay organ ve biyobaskı teknolojilerinin patent verileri üzerine uygulanıp bu teknolojilere ilişkin hangi alanlara yatırım yapılmalı konusu araştırılmıştır. Burada teknoloji alanlarının seçimi için uluslararası patent sınıflandırma (IPC) kodları kullanılmıştır.
Teknolojiler hem tekil olarak hem de çoklu karşılaştırılmalı olarak çeşitli teknoloji tahmin yöntemleri (teknoloji yaşam döngüsü, teknoloji yayılma hızı, patent gücü ve genişleme potansiyeli) ile değerlendirilmiştir. Bununla birlikte, tez çalışmasında, Python (version 3.12.x) programında yazılmış bir kod parçası ile her bir alt sınıf IPC için ARIMA model parametreleri (p, d ve q değerleri), [0, 5] aralığındaki değerler kullanılarak denenmiştir ve dolayısıyla her alt sınıf IPC için toplamda 216 farklı kombinasyon kullanılarak otomatik olarak test edilmiştir. Bu süreç, her alt sınıf IPC'nin özgün ihtiyaçlarına göre en iyi model yapılandırmasını belirlemek için tasarlanmıştır. Burada farklı parametrelerin test verisi üzerinden hesapladığı ortalama kare hatası karekökü (OKHK) göstergeleri ile kıyaslanmıştır ve otomatik olarak en düşük OKHK değerini veren parametreler en iyi parametreler olarak atanmıştır. Bu otomatik seçim mekanizması, çeşitli IPC'lerin dinamiklerine uygun en iyi tahmin modelinin seçilmesini sağlayarak, modelleme sürecinde önemli bir verimlilik artışı ve tahmin doğruluğu sağlamıştır. Bu yöntem, geniş veri kümeleri üzerindeki otomasyonu ve modelleme sürecindeki etkinliği artırarak zaman ve kaynak kullanımını optimize etmekte büyük rol oynamıştır.
Bu tez çalışması sonucunda kullanılan yöntemlerin; şirketlerin ve bireysel yatırımcıların herhangi bir teknolojik alanına yönelik yatırım kararlarına bilimsel bir temel oluşturmayı hedeflemektedir.

Abstract:
Evaluating technological developments in detail and pursuing these developments is critical process in terms of technology that has been developing since the early days of humanity, making life easier, providing treatment, and reducing time and costs. In today's world where technological developments are being studied with great competition both academically and commercially, choosing the right technological development and transferring investments to the right ideas has become of great importance. That's why businesses and policymakers often use technology forecasting to assess the likelihood of new products succeeding in today's fast-paced and competitive market. Within the scope of this thesis, the patent mining method, which is one of the technology forecasting methods, was applied to the patent data of organoid, artificial organ and bioprinting technologies, which have large markets in health technologies, and to decide which areas should be invested in these technologies was investigated. The international patent classification (IPC) codes are used to select technology areas.
Technologies have been evaluated using various technology estimation methods (technology life cycle, technology diffusion rate, patent strength and expansion potential), both individually and in multiple comparatives. In addition, in the thesis study, the ARIMA model parameters (p, d, q values) for each subclass-IPC were tested using values in the range [0, 5] with a piece of code written in the Python (version 3.12.x) program, and therefore each subclass-IPC It was automatically tested using a total of 216 different combinations for the group. This process is designed to determine the best model configuration based on the unique needs of each subclass-IPC. Here, various parameters were compared with the root mean square errors (RMSE) metrics calculated on the test data, and the parameters that automatically gave the lowest RMSE value were assigned as the best parameters. This automatic selection mechanism enabled the selection of the best predictive model suitable for the dynamics of various IPCs, resulting in a significant increase in efficiency and prediction accuracy in the modeling process. This method has played a significant role in optimizing the use of time and resources by increasing automation and efficiency in the modeling process on large data sets.
The methods used as a result of this thesis study; It aims to provide a scientific basis for companies and individual investors in any technological field to make investment decision.