SavedAdd your journal

Journals / Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi e-Dergi / 2021 / Cilt: 10 - Sayı: 1

Forecasting of patient demand in health sector

Sağlık sektöründe hasta talebinin tahmini

Onur ÇETİN
Tuğba DEDEOĞLU
Pages
25–38
Publication Date
2022-10-19
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The results obtained are compared according to error measures.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Health sector is one of the developing areas in service sector.
📊
Key Findings & Data:The importance of health sector has been increasing in business world.
💡
Conclusion & Impact:The results obtained are compared according to error measures.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:zaman serileri · Sağlık Sektörü · Talep Tahmini

Abstract

Health sector is one of the developing areas in service sector. The importance of health sector has been increasing in business world. As prediction of demand is harder than other sectors, forecasting is more complex in health sector. Forecasting of patient demand affects many areas such as staff scheduling inventory cost and other costs. There is a substantial literature regarding forecasting; whereas research regarding patient forecasting is much more limited. This research aims to forecast patient demand in a private hospital. Not only outpatient demand is forecasted but also number of surgeries and number of inpatient treatment day demand is forecasted. Number of surgeries is forecasted using outpatient demand and number of inpatient demand is forecasted using number of surgeries. In this research moving average, exponential smoothing, Holt Method, trend analysis and regression analysis are applied for forecasting for each department. The results obtained are compared according to error measures.

Özet

Sağlık sektörü hizmet sektörü içinde önemi artan sektörlerden birisidir. Sağlık sektörünün işletmecilik için önemi son yıllarda artmaktadır. Bu sektörde talebin öngörülmesi diğer sektörlere göre daha zor olduğundan tahminleme diğer sektörlerden daha karmaşıktır. Hasta talebinin tahmini personel çizelgeleme, stok maliyetleri ve diğer maliyetler gibi pek çok alanı ilgilendirmektedir. Talep tahmini ile ilgili geniş bir literatür olmasına rağmen, hasta tahmini ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Bu çalışmada özel bir hastanede hasta talep tahmini yapılması amaçlanmaktadır. Sadece ayaktan hasta tahmini değil, ameliyat sayıları ve yatan hasta sayıları da tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ameliyat sayısı ayaktan hasta sayısı kullanılarak, yatan hasta sayısı talebi ise ameliyat talebi kullanılarak tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada talep tahmini gerçekleştirmek için hareketli ortalama, üstel düzgünleştirme, Holt yöntemi, trend analizi ve regresyon analizi yöntemleri uygulanmıştır. Elde dilen sonuçlar hata ölçütlerine göre kıyaslanmıştır.

🔖

Cite This Article

ÇETİN, O., DEDEOĞLU, T. (2022). Forecasting of patient demand in health sector. Trakya Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi e-Dergi, Cilt: 10 - Sayı: 1, 25–38. https://ajindex.com/articles/598657

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (9)

  1. Abdel-Aal, R. E., & Mangoud, A. M. (1998). Modeling and forecasting monthly patient volume at a primary health care clinic using univariate time-series analysis. Computer methods and programs in biomedicine, 56(3), 235-247.
  2. Akman, M. (2010). Veri Madenciliğine Genel Bir Bakış ve Random Forests Yönteminin İncelenmesi: Sağlık Alanında Bir Uygulama. Ankara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Biyoistatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
  3. Baihaqi, W. M., Dianingrum, M., Ramadhan, K. A. N., & Hariguna, T. (2018, November). Linear Regression Method to Model and Forecast the Number of Patient Visits in the Hospital. In 2018 3rd International Conference on Information Technology, Information System and Electrical Engineering (ICITISEE) (pp. 247-252).
  4. IEEE. Benton, W.C. Jr. (2018). Satın Alma Ve Tedarik Zincir Yönetimi (Ahmet t. Savaş- Murat Düzgün, Çev.) Ankara:
  5. Nobel Akademik Yayıncılık. Beyatlı, H. Z. (2017). Hastane ve Sağlık İşletmeleri Yönetimi. Ankara:
  6. Nobel Yayıncılık. Chatfield, Chris. (2000). Time Series Forecasting. Washington D.C: Chapman &Hall. Chopra, S., Meindl, P. (2017). Tedarik Zinciri Yönetimi. ( Emrah Bulut Çev.). Nobel Akademik Yayıncılık. Dilworth, J. (1992). Operations Management: Design, Planning and Control for Manufacturing and Services. New York: McGraw-Hill. Gerdtham, U., Johanneson, M., & Lundberg, L. (1999). The Demand For Health Capital. Europen Journal of Political Economy(15), 501-521.
  7. Getzen, T. (1996). Health Economics: Fundamentals and Flow of Funds. New York: John Wiley & Sons. Heızer, J., Render, B. (2017). Üretim Yönetimi (Umut Rıfat Tuzkaya, Çev). Ankara:
  8. Palme Yayıncılık. İlker, P. O. Y. R. A. Z. (2020). Makine Öğrenmesi Algoritmaları İle Eczaneler İçin İlaç Talep Tahmini, İstanbul Aydın Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Jacobs, R. F ve Chase, R. B., Operations and Supply Management, New York: Mc Graw Hill. Jones, S. S., Thomas, A., Evans, R. S., Welch, S. J., Haug, P. J., & Snow, G. L. (2008). Forecasting daily patient volumes in the emergency department. Academic Emergency Medicine, 15(2), 159-170.
  9. Kam, H. J., Sung, J. O., & Park, R. W. (2010). Prediction of daily patient numbers for a regional emergency medical center using time series analysis. Healthcare informatics research, 16(3), 158. Karaca, Z. (2011). Erzurum'da Sağlık Hizmetleri Talep Tahmini. Atatürk Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Erzurum. Karahan, M. (2011). İstatistiksel Tahmin Yöntem